Para buscar, preguntar

Si le pide a un bibliotecario un libro sobre México, el bibliotecario sin duda le pedirá que especifique: ¿Está buscando un libro de historia, una guía de viajes o algo completamente diferente? Los motores de búsqueda actuales podrían beneficiarse del mismo enfoque.

Con la mayoría de los sistemas en línea existentes, un usuario realiza una solicitud de información en un par de palabras y el motor de búsqueda devuelve una lista de documentos clasificados por relevancia. Los tecnólogos de búsqueda están trabajando afanosamente en algoritmos de clasificación por relevancia y sistemas de respuesta a preguntas para que puedan leer tanto como sea posible en una consulta sin preguntar nada más al usuario. Pero los investigadores de recuperación de información sugieren que estos enfoques han llegado a un punto de rendimientos decrecientes. Un motor de búsqueda no puede suponer de manera confiable la intención del usuario a partir de una sola consulta.

Esta historia fue parte de nuestro número de julio de 2009

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Lo que necesitamos es la recuperación de información entre humanos y computadoras (HCIR), un término acuñado por el profesor de la Universidad de Carolina del Norte, Gary Marchionini. El enfoque HCIR aboga por herramientas que atraigan la inteligencia y la atención humanas de forma activa en el proceso de búsqueda. En lugar de adivinar qué necesitan los usuarios, estas herramientas les brindan oportunidades para aclarar y desarrollar su intención. Si el motor no está seguro de lo que quieren los usuarios, simplemente les pregunta. (Para conocer otro enfoque de la recuperación de información, consulte Búscame).

El enfoque HCIR evoca lo que los bibliotecarios llaman entrevistas de referencia. De hecho, HCIR se apoya en gran medida en técnicas de la ciencia bibliotecaria, como la recuperación de información por facetas. Adaptada para el uso de Internet durante la última década, la búsqueda por facetas amplía la búsqueda de palabras clave al permitir a los usuarios diferentes formas de refinar las consultas. Una búsqueda de México puede ofrecer mejoras por tema (historia, demografía), idioma (español), fecha de publicación, etc. No es sorprendente que este enfoque sea popular entre las bibliotecas en línea, pero también se ha convertido en un elemento básico de las compras en línea; El sitio web de Home Depot es un ejemplo. HCIR transforma los motores de búsqueda de motores de búsqueda de caja negra a bibliotecarios conversacionales. El desafío técnico central ya no es clasificar los resultados, sino resumirlos y organizarlos para que los usuarios puedan interactuar con ellos. HCIR ofrece a los usuarios la transparencia, el control y la orientación para establecer, elaborar y resolver sus necesidades de información.

Es divertido trabajar con algoritmos que adivinan las intenciones de los usuarios, y la tentación de superar los límites de las soluciones puramente técnicas puede ser irresistible. Pero a veces el mejor enfoque es el más obvio. Quizás hagamos bien en seguir un consejo que nos dio el premio Nobel Richard Feynman en su libro ¡Seguramente está bromeando, señor Feynman! Cuando se habla con un compañero de bar sobre la mejor manera de ligar con mujeres, relata Feynman, esa alma sabia afirmó: 'Simplemente pregúntales'.

Daniel Tunkelang es cofundador de Endeca, empresa de información y búsqueda.

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