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Buscar información se ha vuelto una de las tareas más comunes y recurrentes entre los usuarios de las tecnologías de información: búsquedas locales en un disco duro para encontrar documentos, correos o información, búsquedas en una base de datos empresarial para construir reportes y hacer análisis de información hasta las búsquedas en Internet para localizar información en una red global con información que cambia constantemente y que está distribuida en cientos de servidores en diferentes lugares físicos. Las soluciones actuales son suficientemente buenas pero en vista de la entrada de nuevos dispositivos en la arena de soluciones tecnológicas como la perspectiva de Cómputo en la Nube, la integración de servicios y el creciente número de media para almacenar la información tenemos que repensar la manera en que interactuamos con la tecnología a nuestro alcance para recuperar información que sea relevante, actualizada y de valor, donde y cuando la necesitemos.

De consultas a listas de links
La necesidad de buenas soluciones de búsqueda no es nueva, sobre todo si el propósito principal de las Tecnologías de Información es precisamente ayudar a sus usuarios lidiar con la complejidad de integrar fuentes de datos bastas y complejas en procesos de consulta sencillos. Desde los orígenes del cómputo como disciplina se diseñaron sistemas para ordenar volúmenes bastos de información y es común que los estudiantes de carreras de ciencias computacionales comiencen a programar algoritmos sencillos de ordenación y clasificación: la búsqueda de datos es una de las tareas claves de las personas que trabajan en áreas orientadas a tecnología, de una manera u otra.

En 1970 se creó el lenguaje que ahora conocemos como SQL, pensado en sus inicios como un lenguaje diseñado para que personas de negocios con poco o ningún conocimiento técnico pudieran hacer sus propias consultas desde una terminal usando palabras comunes y algo muy cercano a lenguaje natural. Con este requerimiento casi cualquier base de datos creada después soportó una forma u otra del lenguaje SQL, convirtiéndolo en el estándar para consultas a bases de datos, pero conforme pasaba el tiempo se hizo más complejo y oscuro y sus usuarios se volvían más sofisticados en su uso, eventualmente volviéndolo poco accesible al público general.

Eventualmente las soluciones para búsqueda y recuperación de información empezaron a diversificarse en la forma de máquinas de búsqueda, mapas de links, índices y crawlers. Con el advenimiento de la Red éstas se volvieron públicas, alimentadas tanto por algoritmos como por usuarios interesados en mejorar los resultados de los directorios. El Open Directory Project creado en 1998 intenta ser el más grande directorio de sitios web mantenido y curado por usuarios humanos.

La búsqueda alcanzó su punto más alto cuando Larry Page y Sergey Brin desarrollaron en 1997 el motor de búsqueda de Google como una implementación del algoritmo Pagerank que utiliza las relaciones y enlaces entre sitios web como parámetros para jerarquizar los resultados de una consulta para encontrar contenido en la Web de manera eficiente y sin intervención humana. El propio Page definió en su momento a “la máquina de búsqueda perfecta” como algo que “entiende exactamente lo que necesitas y te entrega exactamente lo que quieres”.

Las Nuevas Búsquedas
Si bien Google redefinió el concepto de búsqueda de información en la Web y la hizo universalmente accesible, hoy en día la situación es muy diferente de como era cuando Google fue creado: a finales del siglo XX existían solo unos cuantos miles de sitios web, cuando actualmente existen decenas de cientos de miles de sitios y uno nuevo es creado aproximadamente cada segundo y medio, sin mencionar que la variedad y la vastedad del contenido también han aumentado de manera exponencial. Eric Schmidt, antiguo CEO de Google ha mencionado que “actualmente cada dos días los habitantes del planeta producen tanta información como toda la que produjo la humanidad entera durante los 20,000 años antes del 2003”. En este sentido, un bus cador que entrega millones de resultados deja de ser útil cuando sus usuarios no pasan del resultado número cincuenta. Las listas de links a sitios web es una herencia de los directorios de primeros días de la Web y aunque Google ha logrado separar y diversificar sus servicios de búsqueda cada día es más evidente que la manera en que se gestionan las búsquedas.

En los últimos años ha habido acercamientos novedosos al tema de la búsqueda de datos en Internet. Un ejemplo notable es Blekko, creado con la idea de agregar un sentido editorial a la información de búsqueda. Blekko utiliza parámetros llamados “slashtags” para diferenciar u organizar los resultados en una búsqueda. En lugar de utilizar los enlaces a un sitio para calificar su relevancia, su algoritmo utiliza el contenido del sitio y el contexto del contenido de búsqueda en el sitio, además de que es posible para sus usuarios calificar los resultados para mejorarlos utilizando la inteligencia colectiva de su comunidad. Un efecto positivo en este acercamiento es la reducción de los sitios con SPAM y hace irrelevantes las técnicas de optimización para máquinas de búsqueda (SEO) para promover sitios cuyo contenido no sea relevante.

Otro acercamiento al tema de la búsqueda el que tomó Stephen Wolfram al crear la máquina de respuestas Wolfram Alpha que en lugar de regresar listados de sitios utiliza algoritmos que analizan las solicitudes de búsqueda en lenguaje natural para darles contexto y en base a la pregunta genera una única página de respuesta con información obtenida de múltiples sitios y páginas en la Web. Wolfram Alpha no sólo analiza, almacena y categoriza resultados sino que les aplica inteligencia y procesa la información para generar resultados a partir de la información en la Web. Por ejemplo, la pregunta “¿Cuál es el país en el lugar 52 con el menor PIB por persona?” regresa como respuesta “Nicaragua, con $1160 dólares al año”. Wolfram Alpha cambia el modelo de búsqueda por palabras (keywords) a uno de lenguaje natural y de hecho es utilizado por Siri en iPhone para responder preguntas factuales.

Tendencias y necesidades
Dada la tendencia actual en el crecimiento de la producción de información y debido a las nuevas posibilidades de cómputo en la Nube, nos dan para almacenar información sin límites, los nuevos buscadores están dejando atrás el modelo “un solo buscador” y cada vez vemos más buscadores especializados para nichos específicos de información, desde comparadores de precios como Travelocity hasta recomendaciones para restaurantes como Yelp.

Un caso especial es el de los sitios y servicios de redes sociales donde el contenido es gestionado y categorizado por sus usuarios pero debido a políticas de privacidad la información que contienen no siempre está disponible a los buscadores genéricos, como pasa con Foursquare. Las redes sociales han creado también muchas formas de gestionar la información que se genera en ellas, como Twitstory, creada por Johan Bollen, un investigador de la Universidad de Indiana, que permite analizar en tiempo real lo que sienten los usuarios de Twitter.

Otro acercamiento al análisis y procesamiento de información en la Red es el programa Personas desarrollado por un grupo de investigadores sociales del Instituto Tecnológico de Massachusetts que utiliza algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y la información disponible en la Web para crear un retrato de información de la identidad digital de una persona, es decir, se le muestra a una persona como es percibida por Internet.

La cantidad de información disponible en medios digitales crece cada vez más, no sólo por la información nueva que se genera todos los días, sino porque también información que antes sólo estaba disponible en libros o media desconectada ya empieza a ser procesada y publicada. De la misma manera, la información digital empieza a generar nueva información por si misma al extrapolar las relaciones de datos aparentemente inconexos. Así como cada vez habrá mayor información disponible el verdadero valor de la misma no está sólo en los datos sino en cómo extraemos inteligencia de ellos. Estamos en el mejor momento para crear los nuevos buscadores que nos ayuden a dar sentido y dirección a la inteligencia colectiva mundial.

Bio

Mauricio Angulo es programador desde 1989 divulgador, ávido escritor y emprendedor. Actualmente es CEO y fundador de Tesseract Space donde realiza funciones de asesor y consultor de innovación tecnológica, mercadotecnia digital y experiencia de usuario.