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¿Qué utilidad tiene la búsqueda personalizada?
Como la mayoría de los motores de búsqueda, Google almacena grandes cantidades de datos sobre las búsquedas anteriores de los usuarios registrados; utiliza los datos para ajustar un conjunto de algoritmos que brindan resultados de búsqueda más relevantes. Pero una reciente estudio cuestiona cuán útiles son realmente estos resultados personalizados.
Grandes pensadores: Los investigadores probaron los algoritmos de personalización de Google mediante la creación de historiales de búsqueda basados en libros de filósofos conocidos.
Al final del día, la compensación no es buena, dice Martín Feuz , investigador del Centro de estudios culturales en la Universidad de Londres, que participó en el trabajo. Estamos dando demasiada información [personal] y no estamos obteniendo resultados de calidad lo suficientemente alta.
Juntos con Matthew Fuller , otro investigador del Centro de Estudios Culturales, y Felix Stalder , profesor de cultura digital y teorías de redes en la Universidad de las Artes de Zúrich, Feuz creó cuentas falsas de Google para tres filósofos famosos: Immanuel Kant, Friedrich Nietzsche y Michel Foucault. Crearon un historial web falso para cada perfil buscando en Google utilizando términos recopilados de los libros de cada filósofo. Feuz admite que no es probable que estos perfiles reflejen los términos de búsqueda del usuario promedio, pero argumenta que el proyecto aún brinda información sobre cómo Google personaliza los resultados.
Los investigadores utilizaron cada perfil para realizar una serie de búsquedas de prueba. Utilizaron tres conjuntos de términos: uno asociado con intereses compartidos por los tres filósofos, otro creado a partir de etiquetas populares en el servicio de marcadores sociales Delicious y un tercero compuesto por frases extraídas de varios libros. Luego compararon los resultados de los tres perfiles con los resultados producidos a través de una búsqueda anónima (realizada sin haber iniciado sesión en una cuenta de Google).
Los investigadores encontraron que los resultados personalizados aparecían aproximadamente la mitad de las veces. Esos resultados fueron significativamente diferentes de lo que vio el usuario anónimo: en un caso, más de seis de los 10 resultados principales se veían diferentes. Sin embargo, en muchos casos encontraron que los cambios no revelaron ningún contenido nuevo: alrededor del 37 por ciento de los resultados personalizados simplemente involucraron mover enlaces de la segunda página de resultados a la primera. Y solo alrededor del 13 por ciento de los resultados personalizados provienen de más allá de los primeros 1,000 enlaces de Google.
Finalmente, los investigadores encontraron que Google estaba brindando resultados personalizados incluso en los casos en los que no había una relación clara entre la consulta de búsqueda y el historial web del usuario. Sospechan que esto significa que Google usa el historial web para asignar a los usuarios categorías demográficas y ajustar los resultados en consecuencia. Feuz también dice que le preocupa que Google esté alterando la información que ven los usuarios sin dejarles claro que está sucediendo algo.
Ethan Zuckerman , investigador del Berkman Center for Internet and Society de la Universidad de Harvard, dice que el trabajo proporciona información empírica útil sobre los métodos de personalización de Google. Señala que la compañía tiene que mantener sus algoritmos en la oscuridad porque toda una industria está dedicada a jugar con el sistema para ganar dinero con la publicidad relacionada con las búsquedas.
A Zuckerman también le preocupa que Google no aclare cómo se modifica el acceso del usuario promedio a la información. Señala que los algoritmos podrían haberse estado adaptando a los investigadores incluso cuando intentaron precisar el comportamiento de Google. Con la personalización, estamos estudiando algo que es profundamente inestable, dice.
El gran desafío para Google es que tienen mucho equipaje en torno a su algoritmo existente, dice David Schairer , CTO y cofundador de Atraparlo , una startup de inteligencia artificial que tiene como objetivo ayudar a las personas a encontrar información relevante en línea. Ya sea que use la personalización de gráficos sociales o la búsqueda tradicional, el contenido popular o de mayor calificación tiende a perpetuarse a sí mismo, dice Schairer. Esto dificulta la visualización de contenido más oscuro pero de alta calidad.
La personalización es parte del esfuerzo de Google por ampliar la comprensión social de su motor de búsqueda. La semana pasada, la empresa presentó +1 , un servicio que permite a los usuarios recomendar enlaces y contenido a personas que conocen. Feuz dice que +1 también podría aumentar la cantidad de contenido único disponible en los mejores resultados. Una señal +1 de una persona dentro de la red social de un usuario podría darles más confianza para subir un documento desde muy por debajo de la posición de resultado de búsqueda 100 hasta los primeros 10 más o menos, dice.
Feuz dice que le gustaría que Google indicara qué resultados son personalizados y brinde a los usuarios la capacidad de alternar entre resultados personalizados y resultados estándar, para que puedan ver cómo los algoritmos afectan la información disponible para ellos.