Arquitecturas del bien común digital: cómo Wikipedia, OpenStreetMap e Internet Archive resisten la web de las plataformas


En un ecosistema dominado por plataformas comerciales siguen existiendo proyectos que operan con otra lógica: Wikipedia, OpenStreetMap, Internet Archive, pero también forjas de software libre como SourceForge o GitHub en su vertiente colaborativa. Todos ellos comparten una intuición sencilla y, a la vez, exigente: que la información, el conocimiento y el código pueden ser un bien compartido, no solo un producto envuelto en publicidad y métricas de atención.​

En los orígenes de la web, la publicación era casi artesanal: servidores universitarios o domésticos y estándares abiertos como HTML o HTTP permitían compartir información sin depender de grandes propietarios tecnológicos. Hoy el paisaje es muy distinto: la web se ha convertido en una máquina de capturar datos y vender atención mediante publicidad segmentada, donde cada clic y cada segundo de permanencia se traducen en oportunidades de negocio​

Frente a este modelo, proyectos como Wikipedia, OpenStreetMap, Internet Archive o las comunidades de software libre ofrecen otra capa de infraestructura: enciclopedias colaborativas, mapas abiertos, archivos históricos y repositorios de código que cualquiera puede estudiar, reutilizar y mejorar. Su financiación se apoya en donaciones, cuotas de miembros y apoyo institucional; su gobernanza, en normas públicas y comunidades distribuidas que revisan, corrigen y cuidan los contenidos.​

Lista de sitios mas relevantes

Amigo lector , bajo mi humilde opinión estos son los sitios sobre bienes comunes digitales y resistencia al modelo comercial, que encajan perfectamente con este planteamiento aun a dia de hoy:

  • Wikipedia (https://www.wikipedia.org/): Enciclopedia libre colaborativa con millones de artículos en múltiples idiomas. Útil para consulta rápida de conocimiento verificable y como base para investigaciones o aprendizaje.​
  • GitHub (https://github.com/): Plataforma líder para repositorios de código fuente, con énfasis en proyectos open source colaborativos. Útil para desarrollo de software, control de versiones, foros de discusión y hosting de documentación técnica. Si bien es cierto que fue comprada por Microsoft, aun hoy en dia carece de publicidad y sigue siendo una de las mejores referencias de repositorios para código que existen.
  • SourceForge (https://sourceforge.net/): Plataforma de alojamiento de proyectos open source con herramientas para descargas, foros y gestión de bugs. Útil para descubrir y distribuir software libre, aunque con controversias pasadas sobre bundles publicitarios.
  • OpenStreetMap (https://www.openstreetmap.org/): Base de datos geográfica editable colaborativamente que mapea el mundo entero. Útil para aplicaciones de navegación, planificación urbana, desastres humanitarios y datos GIS gratuitos.
  • Internet Archive (https://archive.org/): Archivo digital masivo que preserva sitios web, libros, audio, vídeo y software histórico vía Wayback Machine. Útil para investigación histórica, acceso a contenidos perdidos y preservación cultural.

En esta escueta lista ademas podríamos incluir muchos sitios mas, como por ejemplo Mozilla Commons o Creative Commons (https://creativecommons.org/), que proporciona licencias abiertas para compartir conocimiento y cultura creativos, o Stack Overflow en su vertiente Q&A open source (https://stackoverflow.com/), como repositorio de conocimiento técnico colaborativo. ​

A continuación veamos una comparativa de visitas mensuales (datos estimados diciembre 2025, vía SimilarWeb) de los sitios anteriormente comentados:

SitioVisitas mensuales aprox.Bounce RatePáginas/VisitaDuración mediaNotas similarweb+2​
Wikipedia.org3.700 millones54%3.23:13 minLíder absoluto en consultas informativas similarweb​.
GitHub.com~500-1.000 millones~40%~5~4 minAlta en desarrolladores; repositorios superan 1 billón en 2025 wikipedia+1​.
Archive.org157 millones46%7.94:21 minFuerte en preservación; alto engagement similarweb​.
OpenStreetMap.org~20-50 millones~50%~4~3 minDatos indirectos; tráfico crece con apps derivadas wiki.openstreetmap+1​.
SourceForge.net~10-20 millones~45%~3~2:30 minPlataforma niche para open source; menor volumen sourceforge+1​.
Web.Archive.org41 millones49%5.73:31 minSubdominio clave de IA; +8% mensual similarweb​.

Wikipedia domina por órdenes de magnitud gracias a su rol enciclopédico universal. GitHub destaca en tráfico cualificado de devs, mientras que los demás son más nicho pero esenciales para sus comunidades. Datos de SimilarWeb tienen variaciones (±20% vs. Google Analytics).​

    Conclusion

    El reto llega cuando estos bienes comunes digitales dependen cada vez más de intermediarios poderosos: buscadores, grandes plataformas y ahora modelos de inteligencia artificial que reutilizan su contenido sin mostrar siempre con claridad el origen. El resultado es una paradoja: sus datos se usan más que nunca, pero su visibilidad y su capacidad para sostenerse gracias al apoyo directo de la comunidad pueden verse debilitadas.​

    En un ecosistema dominado por plataformas comerciales y servicios diseñados para maximizar la captación de datos y la monetización de la atención, siguen existiendo proyectos que operan con una lógica distinta. Iniciativas veteranas como Wikipedia, GitHub, SourceForge, OpenStreetMap o Internet Archive representan una tradición de la web que prioriza la colaboración, la reutilización del conocimiento y la preservación a largo plazo frente al beneficio inmediato. Muchas de ellas nacieron antes de la consolidación del actual modelo de plataformas y han logrado mantenerse relevantes durante décadas sin basarse en publicidad intrusiva ni en la explotación sistemática de perfiles de usuario. Comparten una idea tan simple como exigente: la información, el software y el conocimiento técnico constituyen bienes comunes que deben poder ser estudiados, reutilizados y compartidos libremente, incluso en un entorno digital cada vez más concentrado.

    De que seamos capaces o no de mantener viva esta capa abierta —wikis, mapas, archivos, repositorios— depende en buena medida que Internet siga siendo algo más que un escaparate infinito de plataformas. La pregunta para los próximos años no es solo técnica, sino política: si queremos que estos proyectos sigan siendo bienes comunes, tendremos que encontrar maneras de financiarlos, protegerlos y darles reconocimiento en medio del ruido comercial.​

      Replicar en W11 un entorno python de Ubuntu


      En efecto es posible replicar en Windows 11 un entorno Python de Ubuntu como por ejemplo toda la Instalación de NILMTK o incluso NILMTK_CONTRIB

      Para replicar tu instalación de NILMTK de Ubuntu en Windows 11 utilizando el Subsistema de Windows para Linux (WSL), sin Conda pero con Jupyter Notebook, y ya disponiendo del fichero requirements.txt y las carpetas nilmtknilm_metadata y nilmtk-contrib, puedes seguir estos pasos:

      1. Preparar el Entorno WSL

      Asegúrate de que tu distribución de Linux en WSL (por ejemplo, Ubuntu) tenga Python 3.6+ y pip instalados. NILMTK requiere Python 3.6 o superior.

      • Puedes verificar las versiones con python3 --version y pip3 --version.
      • Si es necesario, instálalos o actualízalos. Para Ubuntu en WSL, puedes usar:bashsudo apt update sudo apt install python3 python3-pip

      2. Instalar Jupyter Notebook en WSL

      Instala Jupyter Notebook usando pip en tu terminal WSL:

      • Ejecuta el comando:bashpip3 install jupyter Esto instalará Jupyter en tu espacio de usuario5.
      • Es posible que necesites añadir ~/.local/bin a tu variable de entorno PATH si los comandos de Jupyter no se encuentran. Edita tu archivo ~/.bashrc (o ~/.zshrc si usas Zsh) y añade la siguiente línea:bashexport PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" Luego, aplica los cambios con source ~/.bashrc (o source ~/.zshrc)4.

      3. Configurar las Carpetas y Dependencias de NILMTK

      Copiar carpetas:
      Transfiere tus carpetas nilmtknilm_metadata y nilmtk-contrib a un directorio de proyecto adecuado dentro del sistema de archivos de WSL (por ejemplo, ~/mi_proyecto_nilmtk/).

      Instalar dependencias desde requirements.txt:
      Navega en la terminal WSL al directorio donde se encuentra tu archivo requirements.txt (probablemente dentro de ~/mi_proyecto_nilmtk/). Luego, instala las dependencias:

      bashcd ~/mi_proyecto_nilmtk
      pip3 install -r requirements.txt
      

      Si encuentras errores relacionados con la compilación de paquetes, es posible que necesites instalar herramientas de compilación. En Ubuntu WSL, esto se puede hacer con: sudo apt install build-essential.

      Instalar nilm_metadata y nilmtk en modo desarrollo:
      Esto permite que Python encuentre los paquetes en las carpetas que has copiado.

      • Para nilm_metadata (asumiendo que «nilmk-metadata» es un error tipográfico):bashcd ~/mi_proyecto_nilmtk/nilm_metadata # Ajusta la ruta si es diferente python3 setup.py develop
      • Para nilmtk:bashcd ~/mi_proyecto_nilmtk/nilmtk # Ajusta la ruta si es diferente python3 setup.py develop La instalación en modo desarrollo (develop) es útil para asegurar que los cambios en el código fuente se reflejen inmediatamente sin necesidad de reinstalar2.

      Carpeta nilmtk-contrib:
      El manejo de la carpeta nilmtk-contrib dependerá de su contenido. Si contiene paquetes Python adicionales con sus propios archivos setup.py, podrías necesitar instalarlos de manera similar. Si son datos o scripts, asegúrate de que estén en una ubicación accesible para tu proyecto.

      4. Ejecutar Jupyter Notebook desde WSL

      Navega en tu terminal WSL al directorio de tu proyecto (donde deseas que Jupyter Notebook acceda a los archivos y donde se guardarán los nuevos notebooks), por ejemplo, ~/mi_proyecto_nilmtk/.

      • Inicia Jupyter Notebook con el siguiente comando:bashjupyter notebook --no-browser La opción --no-browser evita que WSL intente abrir un navegador en el entorno Linux, lo cual generalmente no es deseado46.
      • La terminal mostrará un mensaje con una o más URLs, usualmente comenzando con http://localhost:8888/ e incluyendo un token de seguridad46. Copia una de estas URLs completas.
      • Abre un navegador web en Windows 11 (como Edge, Chrome o Firefox) y pega la URL copiada en la barra de direcciones.

      5. Verificar la Instalación de NILMTK

      Dentro de la interfaz de Jupyter Notebook en tu navegador:

      • Crea un nuevo notebook de Python 3.
      • En una celda de código, ejecuta:pythonimport nilmtk print(nilmtk.__version__)
      • Si no aparecen errores y se muestra la versión de NILMTK, la instalación se ha replicado correctamente y NILMTK está listo para usarse1.

      Siguiendo estos pasos, deberías poder replicar tu entorno NILMTK en WSL en Windows 11, utilizando tus archivos y carpetas existentes y cumpliendo con tus requisitos de no usar Conda y sí Jupyter Notebook.

      error

      A veces a pesar de todo y seguir al pie de las letra los manuales no salen bien las cosas, A continuación algunos de los errores que podemos tener en la instalación:

      Error externally-managed-environment

      El error error: externally-managed-environment que estás viendo indica que tu sistema Linux (dentro de WSL) gestiona los paquetes de Python a través de su propio administrador de paquetes (como apt en Ubuntu/Debian) para evitar conflictos y asegurar la estabilidad del sistema 145. Por lo tanto, pip no te permite instalar paquetes globalmente por defecto.

      La forma recomendada y más segura de proceder es crear un entorno virtual. Esto aislará tu proyecto de NILMTK y sus dependencias, incluyendo Jupyter, del Python del sistema 45.

      Aquí te explico cómo continuar:

      METODO 1

      1. Crear y Activar un Entorno Virtual en WSL

      En tu terminal WSL, antes de intentar instalar Jupyter o cualquier otro paquete con pip, crea un entorno virtual. Es una buena práctica hacerlo dentro de tu directorio de proyecto.

      • Navega a tu directorio de proyecto (donde tienes las carpetas nilmtknilm_metadatanilmtk-contrib y tu requirements.txt):bashcd ~/mi_proyecto_nilmtk # O la ruta donde hayas puesto tus archivos
      • Crea el entorno virtual (puedes llamarlo venv_nilmtk o como prefieras):bashpython3 -m venv venv_nilmtk Es posible que necesites instalar primero el paquete python3-venv si no está disponible: sudo apt install python3-venv 5.
      • Activa el entorno virtual:bashsource venv_nilmtk/bin/activate Una vez activado, tu prompt de la terminal debería cambiar para indicar que estás dentro del entorno virtual (por ejemplo, (venv_nilmtk) canjayar@carlosrn:...$).

      2. Instalar Jupyter y tus Dependencias Dentro del Entorno Virtual

      Ahora que el entorno virtual está activo, pip (o python -m pip) instalará los paquetes dentro de este entorno aislado, sin afectar al sistema global.

      • Instala Jupyter Notebook:bashpip install jupyter (Dentro de un entorno virtual activado, generalmente pip se refiere al pip del entorno, que corresponde a la versión de Python con la que se creó el entorno).
      • Instala las dependencias de NILMTK desde tu archivo requirements.txt:bashpip install -r requirements.txt
      • Instala nilm_metadata y nilmtk en modo desarrollo (como se indicó anteriormente, pero ahora dentro del entorno virtual):bashcd nilm_metadata # Ajusta la ruta si es diferente python setup.py develop cd ../nilmtk # Ajusta la ruta si es diferente python setup.py develop cd .. # Vuelve al directorio raíz de tu proyecto

      3. Ejecutar Jupyter Notebook

      Con el entorno virtual aún activado:

      • Inicia Jupyter Notebook:bashjupyter notebook --no-browser
      • Copia la URL proporcionada (incluyendo el token) y pégala en tu navegador de Windows 11.

      Otras Opciones (Menos Recomendadas)

      • Usar --break-system-packages: Podrías forzar la instalación global con pip3 install jupyter --break-system-packages 24. Sin embargo, esto no es recomendable ya que puede causar problemas con los paquetes gestionados por el sistema operativo y potencialmente romper tu instalación de Python o WSL 15.
      • Instalar con apt: Podrías intentar sudo apt install python3-notebook (el nombre del paquete puede variar). Esto instalaría la versión de Jupyter de los repositorios de tu distribución, que podría no ser la más reciente o la que necesitas. Generalmente, para desarrollo Python, se prefiere pip dentro de un entorno virtual para tener más control sobre las versiones de los paquetes.

      Error de dependencias

      El error en la instalación de dependencias, específicamente con nilm-metadata @ file:///home/user/nilm_metadata, se debe a que pip está intentando encontrar el paquete nilm-metadata en la ruta del sistema de archivos WSL (/home/user/nilm_metadata), pero esa ruta no es válida desde la perspectiva de Windows (donde la ruta correcta sería C:\Users\user\mi_proyecto_nilmtk).

      Para solucionar esto, tienes que modificar la referencia a nilm-metadata en tu archivo requirements.txt para que pip pueda encontrar el paquete correctamente. Hay dos opciones principales:

      Opción 1: Modificar requirements.txt para usar la ruta WSL correcta (recomendado)

      1. Edita requirements.txt dentro de WSL. Abre el archivo requirements.txt con un editor de texto (como nano o vim) dentro de tu entorno WSL.
      2. Encuentra la línea que menciona nilm-metadata. Debería ser algo como:textnilm-metadata @ file:///home/carlos/nilm_metadata
      3. Cambia la ruta a la ruta WSL correcta. Si tu directorio de proyecto mi_proyecto_nilmtk está directamente dentro de tu directorio de inicio en WSL, la ruta podría ser correcta. Sin embargo, si has movido la carpeta nilm_metadata a otro lugar dentro de WSL, asegúrate de que la ruta refleje la ubicación correcta dentro del sistema de archivos de WSL.Por ejemplo, si la estructura de directorios en WSL es:text/home/carlos/mi_proyecto_nilmtk/nilm_metadata Entonces la línea en requirements.txt debería ser:textnilm-metadata @ file:///home/carlos/mi_proyecto_nilmtk/nilm_metadata
      4. Guarda los cambios en requirements.txt.
      5. Reintenta la instalación:bashpip install -r requirements.txt

      Opción 2: Eliminar la referencia y usar pip install -e . en la carpeta nilm_metadata

      Esta opción es útil si planeas desarrollar activamente nilm_metadata y quieres que los cambios se reflejen inmediatamente.

      1. Elimina la línea de nilm-metadata de requirements.txt.
      2. Instala nilm_metadata en modo editable:bashcd nilm_metadata pip install -e . cd .. # Para volver al directorio principal de tu proyecto

      Consideraciones Adicionales

      • Entornos Virtuales: Asegúrate de que tu entorno virtual esté activado cuando realices estos cambios y reinstales las dependencias.
      • Permisos: Los permisos de archivo dentro de WSL pueden ser a veces problemáticos, especialmente cuando se interactúa con archivos en el sistema de archivos de Windows. Si encuentras errores de permiso, verifica que tienes los permisos adecuados para leer y escribir en los directorios y archivos relevantes desde dentro de WSL. 3.
      • Rutas absolutas vs. relativas: En general, es mejor usar rutas relativas dentro de requirements.txt si es posible, para que el archivo sea más portátil. Sin embargo, con instalaciones locales como esta, a veces las rutas absolutas son más directas.
      • WSL2 file system: WSL2 utiliza un sistema de archivos virtualizado. Asegúrate de que las rutas sean correctas dentro de este sistema.

      Al seguir estos pasos y asegurarte de que las rutas en tu requirements.txt son correctas para el sistema de archivos WSL, deberías poder resolver el error y continuar con la instalación de NILMTK.