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Búsqueda de información social

La búsqueda de información social es un campo de investigación que implica estudiar situaciones, motivaciones y métodos para las personas que buscan y comparten información en sitios sociales participativos en línea, como Yahoo! Answers , Answerbag, WikiAnswers y Twitter , además de crear sistemas para respaldar dichas actividades. Temas altamente relacionados involucran servicios de referencia tradicionales y virtuales , recuperación de información , extracción de información y representación del conocimiento . [1]

Fondo

La búsqueda de información social a menudo se materializa en sitios web de preguntas y respuestas (QA) en línea, impulsados ​​por una comunidad. Estos sitios de control de calidad han surgido en los últimos años como un mercado enorme, por así decirlo, para satisfacer las necesidades de información. Es difícil obtener estimaciones del volumen de preguntas respondidas, pero es probable que el número de preguntas respondidas en sitios de control de calidad social/comunitario (cQA) exceda con creces el número de preguntas respondidas por los servicios de referencia bibliotecarios, [2] que hasta hace poco fueron una de las pocas fuentes institucionales para responder a tales preguntas . Los sitios de cQA hacen que su contenido (preguntas y respuestas asociadas enviadas en el sitio) esté disponible en la web abierta y sea indexable por los motores de búsqueda, lo que permite a los usuarios de la web encontrar respuestas proporcionadas a preguntas formuladas anteriormente en respuesta a nuevas consultas.

La popularidad de estos sitios ha aumentado drásticamente durante los últimos años. Los principales sitios que proporcionan una plataforma general para preguntas de todo tipo incluyen Yahoo! Respuestas , Answerbag y Quora . Mientras que otros sitios que se centran en campos particulares; por ejemplo, StackOverflow (informática). StackOverflow tiene 3,45 millones de preguntas, 1,3 millones de usuarios y más de 6,86 millones de respuestas desde julio de 2008, mientras que Quora tiene 437 mil preguntas, 264 mil usuarios y 979 mil respuestas. [3]

Social Q&A o cQA, según Shah et al., [4] consta de tres componentes: un mecanismo para que los usuarios envíen preguntas en lenguaje natural, un lugar para que los usuarios envíen respuestas a sus preguntas y una comunidad construida en torno a este intercambio. Vistas desde esa perspectiva, las comunidades en línea han desempeñado una función de respuesta a preguntas tal vez desde la llegada de Usenet y Bulletin Board Systems, por lo que en cierto sentido el control de calidad no es nada nuevo. Sin embargo, los sitios web dedicados a cQA han surgido en la red sólo en los últimos años: el primer sitio de cQA fue el coreano Naver Knowledge iN, lanzado en 2002, mientras que el primer sitio de CQA en inglés fue Answerbag, lanzado en abril de 2003. Sin embargo, a pesar de esta corta historia, cQA ya ha atraído mucha atención por parte de investigadores que investigan comportamientos de búsqueda de información, [5] selección de recursos, [6] anotaciones sociales, [7] motivaciones de los usuarios, [8] comparaciones con otros tipos de servicios de respuesta a preguntas, [9] y una variedad de otros comportamientos relacionados con la información.

Preguntas de investigación

Algunas de las preguntas de investigación interesantes e importantes en esta área incluyen:

Sha y col. [10] proporcionan una agenda de investigación detallada para preguntas y respuestas sociales. Un nuevo libro de Shah [11] presenta información más reciente y completa relacionada con la búsqueda de información social.

Friendsourcing en preguntas y respuestas sociales

El Friendsourcing es un componente importante de las preguntas y respuestas sociales, incluyendo cómo dirigir las preguntas a amigos u otras personas que probablemente responderán la pregunta. [12] Las preguntas importantes incluyen cuáles son los comportamientos de las personas en las redes sociales, especialmente qué tipo de preguntas hacen las personas en sus redes sociales y cómo los diferentes tipos de preguntas afectan la frecuencia, velocidad y calidad de las respuestas que reciben.

Morris y cols. (2010) [13] realizaron una encuesta de preguntas y respuestas dentro de las redes sociales con 624 personas, y recopilaron datos detallados sobre el comportamiento de las preguntas y respuestas, incluida la frecuencia, los tipos de preguntas y respuestas, y las motivaciones. Descubrieron que la mitad (50,6%) de los encuestados informaron haber utilizado sus mensajes de estado para hacer una pregunta, lo que indicaba que las preguntas y respuestas en las redes sociales son populares. Además, los tipos de preguntas que hacen las personas incluyen recomendación, opinión, conocimiento fáctico, retórica, etc. Y las motivaciones para hacer incluyen confianza, hacer preguntas subjetivas, etc. Su análisis también exploró las relaciones entre la velocidad y la calidad de las respuestas, la propiedad de las preguntas y los participantes. ' propiedad. Solo se respondió una porción muy pequeña (6,5%) de las preguntas, pero el 89,3% de los encuestados se mostraron satisfechos con el tiempo de respuesta que experimentaron, aunque existe una discrepancia entre eso y las expectativas. Además, las respuestas recogidas a través de las redes sociales parecen muy valiosas. Sus hallazgos implicaron el diseño de herramientas de búsqueda que pudieran combinar la velocidad y la amplitud de los motores de búsqueda tradicionales con la confiabilidad, la personalización y la alta participación de las preguntas y respuestas de las redes sociales.

Pablo y col. (2011) [14] hicieron un estudio sobre preguntas y respuestas en Twitter y descubrieron que de las 1152 preguntas que examinaron, los tipos de preguntas más populares en Twitter eran retóricas (42%) y factuales (16%). Sorprendentemente, junto con las preguntas sobre entretenimiento (29%) y tecnología (29%), las personas hicieron preguntas personales y relacionadas con la salud (11%). Sólo el 18,7% de las preguntas recibieron respuesta, mientras que un puñado de preguntas recibieron un elevado número de respuestas. Cuanto más grande era la red de quienes preguntaban, más respuestas recibía; sin embargo, publicar más tweets o publicar con más frecuencia no aumentó las posibilidades de recibir una respuesta. En la mayoría de los casos, la relación de "seguimiento" entre el que pregunta y el que responde era unidireccional. Pablo y col. También examinó qué factores de quienes preguntan aumentarían las posibilidades de obtener una respuesta y descubrió que se reciben respuestas más relevantes cuando existe una relación mutua entre quienes preguntan y quienes responden. Intuitivamente, esperaríamos esto, ya que la relación mutua indicaría un vínculo más fuerte y, por lo tanto, un mayor número de respuestas relevantes.

Servicios sociales de preguntas y respuestas

Los servicios sociales de preguntas y respuestas existentes se pueden caracterizar desde tres perspectivas, mediante la definición de preguntas y respuestas sociales como un servicio que involucra (1) un método para presentar necesidades de información, (2) un lugar para responder a las necesidades de información y (3) la participación como un comunidad.

Presentar necesidades de información.

Estas redes sociales respaldan diversos comportamientos de búsqueda de amigos, brindan beneficios de información que muchas veces las herramientas de búsqueda tradicionales no pueden y también pueden reforzar los vínculos sociales a lo largo del proceso. Sin embargo, existen muchas dudas y limitaciones que pueden impedir que las personas hagan preguntas en sus redes sociales. Por ejemplo, pueden sentirse incómodos al hacer preguntas demasiado privadas, es posible que no quieran costar demasiado tiempo y esfuerzo a otras personas o pueden sentir el peso de las deudas sociales.

Rzeszotarski y Morris (2014) [15] adoptaron un enfoque novedoso para explorar los costos sociales percibidos del friendsourcing en Twitter a través de opciones monetarias. Modelaron los costos de friendsourcing entre usuarios y los compararon con el crowdsourcing en Amazon Mechanical Turk. Sus hallazgos sugirieron interesantes consideraciones de diseño para minimizar el costo social mediante la construcción de un sistema híbrido que combine el friendsourcing y el crowdsourcing con mercados de microtareas.

Respondiendo a las necesidades de información

A veces, no basta con hacer preguntas desde las propias redes sociales o amigos de las personas. Si la pregunta es oscura o urgente, es posible que ningún miembro de sus redes sociales sepa la respuesta. Por ejemplo, es posible que los amigos de esta persona no tengan experiencia en brindar evaluaciones para un modelo específico de cámara digital. Además, es posible que no sea posible preguntar el tiempo de espera actual para seguridad en el aeropuerto local si ninguno de los amigos de esta persona se encuentra actualmente en el aeropuerto.

Nichols y Kang (2012) [16] aprovecharon Twitter para hacer preguntas y respuestas a extraños específicos aprovechando su accesibilidad pública. En su enfoque, extrajeron las actualizaciones de estado públicas publicadas en Twitter para encontrar extraños con información potencialmente útil y enviaron preguntas a estos extraños para recopilar respuestas. Como estudio de viabilidad, recopilaron información sobre la tasa de respuesta y el tiempo de respuesta. El 42% de los usuarios respondió a preguntas de extraños y el 44% de las respuestas llegaron en 30 minutos.

Participación como comunidad

Otro componente importante y único del sistema social de preguntas y respuestas es que es una comunidad que permite a los miembros formar relaciones y vínculos, de modo que su comportamiento en estos servicios sociales de preguntas y respuestas también aumentará su capital social.

Gray y cols. (2013) [17] exploraron cómo el capital social puente, el tipo de pregunta y la cercanía relacional influyen en la utilidad percibida y la satisfacción de la información obtenida a través de preguntas formuladas en Facebook. Sus resultados indicaron que el capital social puente podría predecir positivamente la utilidad percibida de la información adquirida, lo que significa que los intercambios de información en las redes sociales son una forma eficaz de conversión del capital social. Además, es más probable que se reciban respuestas útiles a partir de vínculos débiles que de vínculos fuertes.

Detección de autoridad en redes sociales

Para recomendar a los usuarios más adecuados para dar respuestas en una red social, necesitamos encontrar enfoques para detectar la autoridad de los usuarios en una red social. En el campo de la recuperación de información, ha habido una tendencia a investigar formas de detectar la autoridad de los usuarios de manera efectiva y precisa en una red social.

Cha y col. [18] investigan posibles métricas para determinar la autoridad de los usuarios en la popular red social Twitter. Proponen las siguientes tres métricas simples basadas en la red y discuten su utilidad para determinar la influencia de un usuario.

  1. grado (cuenta de seguidores)
  2. recuento de retuits
  3. recuento de menciones

Un análisis inicial de las tres métricas antes mencionadas mostró que los usuarios con los grados más altos y los usuarios con el mayor número de retuits/menciones no eran los mismos. Se ha demostrado que el 1% superior de usuarios por grado tiene una correlación muy baja con el mismo percentil de usuarios por retuits y menciones. Esto implica que el recuento de seguidores no es útil para determinar si los tweets de un usuario se retuitean o si los demás usuarios interactúan con ellos.

Pal et al. [19] diseñaron funciones para medir la autoridad de un usuario sobre un tema determinado. Por ejemplo, el impacto del retuiteo se refiere a cuántas veces se ha retuiteado a un determinado usuario sobre un tema determinado. El impacto se ve atenuado por un factor que mide cuántas veces el usuario ha sido retuiteado por un autor único para evitar los casos en que un usuario tiene fans que retuitean independientemente del contenido. Primero utilizaron un enfoque de agrupación para encontrar el grupo objetivo que tiene la puntuación promedio más alta en todas las características y utilizaron un algoritmo de clasificación para encontrar los usuarios más autorizados dentro del grupo.

Con estos métodos de detección de autoridad, las preguntas y respuestas sociales podrían ser más efectivas para brindar respuestas precisas a los solicitantes.

Referencias

  1. ^ Čižmešija, Antonela (marzo de 2018). "Comportamiento de búsqueda de información de los estudiantes en un entorno en línea utilizando herramientas Web 2.0". INTED2018 Actas . 1 . IADO: 6973–6983. doi :10.21125/inted.2018.1636. ISBN 978-84-697-9480-7.
  2. ^ Janes, J. (2003). El Censo Mundial de Referencia Digital. En la 5ta Conferencia Anual de VRD. San Antonio, Texas.
  3. ^ Wang, G., Gill, K., Mohanlal, M., Zheng, H. y Zhao, BY (mayo de 2013). Sabiduría en la multitud social: un análisis de Quora. En Actas de la 22ª conferencia internacional sobre la World Wide Web (págs. 1341-1352). Comité Directivo de Conferencias Internacionales World Wide Web
  4. ^ Shah, C., Oh, S. y Oh, JS. (2009). Agenda de investigación para preguntas y respuestas sociales. Investigación en biblioteconomía y ciencias de la información, 11(4), 205-209.
  5. ^ Kim, S., Oh, JS. y Oh, S. (2007). Criterios de selección de la mejor respuesta en un sitio social de preguntas y respuestas desde la perspectiva de la relevancia orientada al usuario. Actas de la 70ª Reunión Anual de la Sociedad Estadounidense de Ciencia y Tecnología de la Información (ASIST '07), 44.
  6. ^ Harper, MF, Raban, DR, Rafaeli, S. y Konstan, JK (2008). Predictores de la calidad de las respuestas en sitios de preguntas y respuestas en línea. En Actas de la 26ª Conferencia Anual SIGCHI sobre factores humanos en sistemas informáticos (págs. 865-874). Nueva York: ACM.
  7. ^ Gazan, R. (2008). Anotaciones sociales en colecciones de bibliotecas digitales. Revista D-Lib, 12/11 (14). Disponible en http://www.dlib.org/dlib/november08/gazan/11gazan.html.
  8. ^ Shah, C., Oh, JS y Oh, S. (2008). Explorar las características y los efectos de la participación de los usuarios en sitios sociales de preguntas y respuestas en línea. Primer lunes, 13 (9). Disponible en http://www.uic.edu/htbin/cgiwrap/bin/ojs/index.php/fm/article/view/2182/2028.
  9. ^ Su, Q., Pavlov, D., Chow, J. y Baker, W. (2007). Recopilación a escala de Internet de datos revisados ​​por humanos. En CL Williamson, ME Zurko, PE Patel-Schneider y PJ Shenoy (Eds.), Actas de la 16ª Conferencia Internacional sobre la World Wide Web (págs. 231-240). Nueva York: ACM.
  10. ^ Shah, C., Oh, S. y Oh, JS (2009). Agenda de investigación para preguntas y respuestas sociales. Investigación en biblioteconomía y ciencias de la información, 31(4), 205-209. Consultado el 2 de enero de 2011.
  11. ^ Shah, C. (2017). Búsqueda de información social: aprovechar la sabiduría de la multitud. La serie de recuperación de información (IR). Berlín, Alemania: Springer. ISBN 978-3-319-56756-3 . (187 páginas) 
  12. ^ Liu, Z. y Jansen, BJ (2015) Análisis del comportamiento de preguntas y respuestas en servicios de enrutamiento de preguntas. XXI Conferencia Internacional sobre Colaboración y Tecnología (CRIWG 2015). Ereván, Armenia. 22 – 25 de septiembre, p.72-85
  13. ^ Morris, Meredith Ringel; Teevan, Jaime; Panovich, Katrina (1 de enero de 2010). "¿Qué pregunta la gente en sus redes sociales y por qué?". Actas de la Conferencia SIGCHI sobre factores humanos en sistemas informáticos . CHI '10. Nueva York, NY, Estados Unidos: ACM. págs. 1739-1748. doi :10.1145/1753326.1753587. ISBN 9781605589299. S2CID  8797180.
  14. ^ Paul, SA, Hong, L. y Chi, EH (mayo de 2011). ¿Es Twitter un buen lugar para hacer preguntas? Un estudio de caracterización. En ICWSM.
  15. ^ Rzeszotarski, Jeffrey M.; Morris, Meredith Ringel (1 de enero de 2014). "Estimación de los costos sociales del friendsourcing". Actas de la Conferencia SIGCHI sobre factores humanos en sistemas informáticos . CHI '14. Nueva York, NY, Estados Unidos: ACM. págs. 2735–2744. doi :10.1145/2556288.2557181. ISBN 9781450324731. S2CID  6622258.
  16. ^ Nicolas, Jeffrey; Kang, Jeon-Hyung (1 de enero de 2012). "Hacer preguntas a extraños específicos en las redes sociales". Actas de la conferencia ACM 2012 sobre trabajo cooperativo asistido por computadora . CSCW '12. Nueva York, NY, Estados Unidos: ACM. págs. 999-1002. doi :10.1145/2145204.2145352. ISBN 9781450310864. S2CID  2143126.
  17. ^ Gris, Rebecca ; Ellison, Nicole B.; Vitak, Jessica; Lampe, Cliff (1 de enero de 2013). "¿Quién quiere saber?". Actas de la conferencia de 2013 sobre trabajo cooperativo asistido por computadora . CSCW '13. Nueva York, NY, Estados Unidos: ACM. págs. 1213-1224. doi :10.1145/2441776.2441913. ISBN 9781450313315. S2CID  1628919.
  18. ^ Cha, M., Haddadi, H., Benevenuto, F. y Gummadi, PK (2010). Medición de la influencia del usuario en Twitter: la falacia del millón de seguidores. ICWSM, 10(10-17), 30.
  19. ^ Pal, A. y Counts, S. (febrero de 2011). Identificación de autoridades de actualidad en microblogs. En Actas de la cuarta conferencia internacional ACM sobre búsqueda web y minería de datos (págs. 45-54). ACM.

enlaces externos

Las personas asociadas con la búsqueda de información social incluyen: