La búsqueda social es un comportamiento de recuperación y búsqueda en un motor de búsqueda social que busca principalmente contenido generado por el usuario, como noticias, videos e imágenes , consultas de búsqueda relacionadas en redes sociales como Facebook , LinkedIn , Twitter , Instagram y Flickr . [1] Es una versión mejorada de la búsqueda web que combina algoritmos tradicionales . La idea detrás de la búsqueda social es que, en lugar de clasificar los resultados de la búsqueda basándose únicamente en la relevancia semántica entre una consulta y los resultados, un sistema de búsqueda social también tiene en cuenta las relaciones sociales entre los resultados y el buscador. [2] [3] [4] Las relaciones sociales pueden ser de diversas formas. Por ejemplo, en el motor de búsqueda de personas LinkedIn , las relaciones sociales incluyen conexiones sociales entre el buscador y cada resultado, ya sea que pertenezcan o no a las mismas industrias, trabajen para las mismas empresas, pertenezcan a los mismos grupos sociales y vayan a las mismas escuelas, etc. [2] [ 5]
Es posible que la búsqueda social no sea mejor que la búsqueda basada en algoritmos. [6] En el modelo de clasificación algorítmica que los motores de búsqueda usaban en el pasado, la relevancia de un sitio se determina después de analizar el texto y el contenido de la página y la estructura de enlaces del documento. Por el contrario, los resultados de búsqueda con búsqueda social resaltan el contenido que fue creado o tocado por otros usuarios que están en el Social Graph de la persona que realiza una búsqueda. Es una tecnología de búsqueda personalizada con filtrado comunitario en línea para producir resultados altamente personalizados. [7] La búsqueda social adopta muchas formas, que van desde simples marcadores compartidos o etiquetado de contenido con etiquetas descriptivas hasta enfoques más sofisticados que combinan la inteligencia humana con algoritmos informáticos. Dependiendo del conjunto de características de un motor de búsqueda en particular , estos resultados pueden guardarse y agregarse a los resultados de búsqueda de la comunidad, mejorando aún más la relevancia de los resultados para futuras búsquedas de esa palabra clave. El principio detrás de la búsqueda social es que los resultados orientados a redes humanas serían más significativos y relevantes para el usuario, en lugar de que los algoritmos informáticos decidan los resultados para consultas específicas. [8] [9] [10] [11]
A lo largo de los años, se han realizado diferentes estudios, investigaciones y algunas implementaciones de Social Search. En 2008, había algunas empresas emergentes que se centraban en clasificar los resultados de búsqueda según el gráfico social de cada uno en las redes sociales . [12] [13] Las empresas en el espacio de búsqueda social incluyen Evam-SOCOTO Wajam, Slangwho, Sproose , Mahalo , Jumper 2.0 , Qitera, Scour , Wink , Eurekster , Baynote, Delver y OneRiot. Los esfuerzos anteriores incluyen Wikia Search . En 2008, una historia en TechCrunch mostró que Google podría agregar un mecanismo de votación a los resultados de búsqueda similar a la metodología de Digg . [14] Esto sugiere un creciente interés en cómo los grupos sociales pueden influir y potencialmente mejorar la capacidad de los algoritmos para encontrar datos significativos para los usuarios finales. También hay otros servicios como Sentiment que personalizan la búsqueda buscando dentro de los círculos sociales de los usuarios.
En 2009, un proyecto de inicio llamado HeyStaks ( www.heystaks.com ) desarrolló un complemento de navegador web "HayStaks". HeyStaks aplica la búsqueda social a través de la colaboración en la búsqueda web como una forma de generar mejores resultados de búsqueda. [15] La principal motivación para que HeyStaks trabaje en esta idea es proporcionar al usuario funciones que los motores de búsqueda no proporcionaban en ese momento. Por ejemplo, diferentes búsquedas han indicado que aproximadamente el 70% de las veces, cuando un usuario busca algo, un amigo o compañero de trabajo ya lo ha encontrado. Además, los estudios han demostrado que aproximadamente el 30% de las personas que utilizan la búsqueda en línea buscan algo que han encontrado antes. [16] La startup cree que ayuda a evitar este tipo de problemas al proporcionar una experiencia de búsqueda rica y compartida a través de una lista de recomendaciones que se generan en función de los resultados de búsqueda.
En octubre de 2009, Google lanzó su "Búsqueda social"; Después de un tiempo en versión beta , la función se amplió a varios idiomas en mayo de 2011. Sin embargo, antes de la expansión, en 2010, Bing y Google ya tenían en cuenta los retuits y los Me gusta al proporcionar resultados de búsqueda. [17] Sin embargo, después de que un acuerdo de búsqueda con Twitter terminara sin renovación, Google comenzó a reestructurar su búsqueda social. En enero de 2012, Google lanzó "Search plus Your World", un desarrollo adicional de la búsqueda social. La función, que está integrada en la búsqueda habitual de Google como una función de exclusión voluntaria, extrae referencias a resultados de los perfiles de Google+ . El objetivo era ofrecer resultados de búsqueda mejores, más relevantes y personalizados con esta integración. Sin embargo, esta integración tuvo algunos problemas en los que Google+ aún no se adopta ampliamente o no tiene mucho uso entre muchos usuarios. [18] Más tarde, Google fue criticado por Twitter por el impacto potencial percibido de "Search plus Your World" sobre los editores web, describiendo el lanzamiento de la función al público como un "mal día para la web", mientras que Google respondió que Twitter se negó. para permitir que Google rastree en profundidad el contenido de Twitter. [19] Al integrar Google+ a Google+ , la empresa animaba a los usuarios a cambiarse al sitio de redes sociales de Google para mejorar los resultados de búsqueda. Un ejemplo famoso ocurrió cuando Google mostró un enlace a la cuenta inactiva de Google+ de Mark Zuckerberg en lugar del perfil activo de Facebook . [20] En noviembre de 2014, estas acusaciones comenzaron a amainar porque el Knowledge Graph de Google finalmente comenzó a mostrar enlaces a Facebook, Twitter y otros sitios de redes sociales. [20]
En diciembre de 2008, Twitter reintrodujo su función de búsqueda de personas. [21] Si bien la interfaz ha cambiado significativamente desde entonces, le permite buscar nombres completos o nombres de usuario en un motor de búsqueda sencillo.
En enero de 2013, Facebook anunció un nuevo motor de búsqueda llamado Graph Search que aún se encuentra en etapas beta. El objetivo era permitir a los usuarios priorizar los resultados que eran populares en su círculo social en Internet en general. La búsqueda Graph de Facebook utilizó el contenido generado por los usuarios de Facebook para dirigirse a los usuarios. [18]
Aunque ha habido diferentes investigaciones y estudios en búsqueda social, las redes sociales no han mostrado suficiente interés en trabajar con motores de búsqueda . LinkedIn, por ejemplo, ha tomado medidas para mejorar sus propias funciones de búsqueda individuales para desviar a los usuarios de los motores de búsqueda externos. Incluso Microsoft comenzó a trabajar con Twitter para integrar algunos tweets en los resultados de búsqueda de Bing en noviembre de 2013. Sin embargo, Twitter tiene su propio motor de búsqueda que señala cuánto valor tienen sus datos y por qué les gustaría mantenerlos internamente. [22] Al final, aunque la búsqueda social nunca será verdaderamente exhaustiva en cuanto a los temas que importan a las personas, a menos que los usuarios opten por hacer completamente pública su información. [23]
El descubrimiento social es el uso de preferencias sociales e información personal para predecir qué contenido será deseable para el usuario. [24] La tecnología se utiliza para descubrir nuevas personas y, a veces, nuevas experiencias comprando, reuniéndose con amigos o incluso viajando. [25] El descubrimiento de nuevas personas suele realizarse en tiempo real, gracias a las aplicaciones móviles . Sin embargo, el descubrimiento social no se limita a conocer gente en tiempo real, sino que también genera ventas e ingresos para las empresas a través de las redes sociales. [26] Un ejemplo de venta minorista sería la incorporación del intercambio social de música, a través de la tienda de música iTunes. Hay un componente social en el descubrimiento de nueva música [27] El descubrimiento social es la base de la rentabilidad de Facebook , ya que genera ingresos publicitarios al dirigir los anuncios a los usuarios que utilizan las conexiones sociales para mejorar el atractivo comercial. [24]
Un motor de búsqueda social en un aspecto puede considerarse como un motor de búsqueda que proporciona una respuesta a una pregunta a partir de otra respuesta identificando a una persona en la respuesta. Esto puede suceder recuperando una consulta enviada por un usuario y determinando que la consulta está relacionada con la pregunta; y proporciona una respuesta, incluido el enlace al recurso, como parte de los resultados de búsqueda que responden a la consulta. [28]
Pocos motores de búsqueda sociales dependen únicamente de comunidades en línea. Dependiendo del conjunto de características de un motor de búsqueda en particular, estos resultados pueden guardarse y agregarse a los resultados de búsqueda de la comunidad, mejorando aún más la relevancia de los resultados para futuras búsquedas de esa palabra clave. Los motores de búsqueda sociales se consideran parte de la Web 2.0 porque utilizan el filtrado colectivo de comunidades en línea para resaltar contenido particularmente interesante o relevante mediante etiquetas. Estas etiquetas descriptivas se suman a los metadatos incorporados en las páginas web y, en teoría, mejoran los resultados de determinadas palabras clave con el tiempo. Un usuario generalmente verá etiquetas sugeridas para un término de búsqueda en particular, indicando etiquetas que se han agregado previamente.
Una implementación de un motor de búsqueda social es Aardvark . Aardvark es un motor de búsqueda social que se basa en el "paradigma de la aldea", que consiste en conectar al usuario que tiene una pregunta con amigos o amigos de amigos que pueden responder a su pregunta. [29] En Aadvark, un usuario hace una pregunta de diferentes maneras que involucran principalmente formas en línea, como mensajería instantánea, correo electrónico, entrada web u otras formas no en línea, como mensajes de texto o voz. El algoritmo Aardvark reenvía la pregunta a alguien en la red social extendida del autor de la pregunta que tiene la mayor probabilidad de conocer la respuesta a la pregunta. Aadvark fue adquirido por Google en 2010 y abandonado más tarde en 2011.
Los posibles inconvenientes de la búsqueda social residen en su estructura abierta, como es el caso de otras bases de datos etiquetadas. Como se trata de redes basadas en la confianza, el uso indebido involuntario o malicioso de las etiquetas en este contexto puede dar lugar a resultados de búsqueda imprecisos. Hay varios motores de búsqueda sociales que se basan principalmente en el seguimiento de la información del usuario para proporcionar resultados de búsqueda relacionados. Ejemplos de este tipo son Smashfuse, SocialMention, Topsy y Social Searcher, [30] originalmente vinculados a Facebook. [31] Se han lanzado otras versiones de motores sociales, incluidos Google Coop , Eurekster , Sproose , Rollyo , Anoox y MyWeb2.0 de Yahoo.
Se ha confirmado que está en prueba una nueva función de la aplicación de Facebook llamada 'Agregar un enlace' que permite a los usuarios ver artículos populares que tal vez quieran incluir en sus actualizaciones de estado y comentarios ingresando una consulta de búsqueda. Los resultados parecen comprender artículos que han sido bien compartidos por otros usuarios de Facebook, dando prioridad a los publicados más recientemente sobre los demás. La opción ciertamente facilita a los usuarios agregar enlaces sin buscar manualmente en su sección de noticias o recurrir a una consulta en Google . Esta nueva aplicación reduce la dependencia de los usuarios de la Búsqueda de Google . [32]
Twitter anunció que reemplazará su pestaña "Descubrir" con "Tendencias adaptadas". La nueva función Tailored Trends, además de mostrar las tendencias de Twitter, dará una breve descripción de cada tema. Dado que las tendencias tienden a ser abreviaturas sin contexto, una descripción dejará más claro de qué se trata una tendencia. La experiencia de nuevas tendencias también puede incluir cuántos Tweets se han enviado y si un tema tiene una tendencia hacia arriba o hacia abajo. [33] [34]
Puede que Google se esté quedando atrás en términos de búsqueda social, pero en realidad ven el potencial y la importancia de esta tecnología con la Web 3.0 y la semántica web. La importancia de las redes sociales radica en el funcionamiento de la búsqueda semántica . La búsqueda semántica comprende mucho más, incluido dónde se encuentra, la hora del día, su historial y muchos otros factores, incluidas las conexiones sociales y las señales sociales. El primer paso para lograrlo será enseñar algoritmos para comprender la relación entre las cosas. [35]
Sin embargo, esto no es posible a menos que los sitios de redes sociales decidan trabajar con motores de búsqueda, lo cual es difícil ya que a todos les gustaría ser el principal puente de peaje hacia Internet. A medida que avanzamos y los sitios de redes sociales remiten más artículos, la principal preocupación es de qué sirve un motor de búsqueda sin los datos de los usuarios.
Un desarrollo que busca redefinir la búsqueda es la combinación de la búsqueda distribuida con la búsqueda social. El objetivo es un servicio de búsqueda básico cuyo funcionamiento sea controlado y mantenido por la propia comunidad. Esto funcionaría en gran medida como redes Peer to Peer en las que los usuarios proporcionan los datos que les parecen apropiados. Dado que los datos utilizados por los motores de búsqueda pertenecen al usuario, estos deben tener control absoluto sobre ellos. La infraestructura necesaria para un motor de búsqueda ya está disponible en forma de miles de escritorios inactivos y un amplio acceso residencial a banda ancha. [36]
A pesar de las ventajas de la búsqueda distribuida , comparte varios problemas de seguridad con el caso tradicionalmente centralizado. Las preocupaciones de seguridad se pueden clasificar en tres categorías: privacidad de datos , integridad de datos y búsqueda social segura. La protección de la privacidad de los datos se define como la forma en que los usuarios pueden controlar completamente sus datos y gestionar su accesibilidad. Las soluciones para la privacidad de datos incluyen la sustitución de información, el cifrado basado en atributos y el cifrado de transmisión basado en identidad. La integridad de los datos se define como la protección de los datos contra modificaciones y eliminaciones no autorizadas o inadecuadas. Las soluciones para la integridad de los datos son la firma digital , el encadenamiento hash y la clave de firma integrada. Las soluciones para una búsqueda social segura son la firma ciega , la prueba de conocimiento cero y el administrador de recursos. [37] [38]
Otra cuestión relacionada con la búsqueda distribuida y centralizada es cómo comprender con mayor precisión la intención del usuario a partir de los datos multimedia observados. Las soluciones se basan en cómo aprovechar de manera eficaz y eficiente las redes sociales y los motores de búsqueda. Un método potencial es derivar un gráfico de interés de la imagen del usuario de las redes sociales y luego reclasificar los resultados de búsqueda de imágenes integrando la relevancia social del gráfico de interés de la imagen del usuario y la relevancia visual de los motores de búsqueda generales. [39] [40]
Además de las exploraciones de ingeniería anteriores, un método más fundamental y potencial es desarrollar sistemas de búsqueda social basados en la comprensión de los mecanismos neuronales relacionados. Los problemas de búsqueda van desde los individuos hasta las sociedades; sin embargo, las tendencias recientes en todas las disciplinas indican que las propiedades formales de estos problemas comparten estructuras similares y, a menudo, soluciones similares. Además, la búsqueda interna (p. ej., búsqueda de memoria) muestra características similares a la búsqueda externa (p. ej., búsqueda de alimento espacial), incluidos mecanismos neuronales compartidos consistentes con un origen evolutivo común entre especies. Para los escenarios de búsqueda, los organismos deben detectar –y escalar– gradientes ambientales ruidosos y de largo alcance (por ejemplo, temperatura, salinidad, recursos). En este caso, las interacciones sociales pueden proporcionar un beneficio adicional sustancial al permitir que los individuos, simplemente mediante agrupación, promedien sus estimaciones imperfectas de señales temporales y espaciales (el llamado efecto de " sabiduría de las multitudes "). Sin embargo, debido a la inversión necesaria para obtener información personal, esto nuevamente prepara el escenario para que otros exploten a los productores (buscadores). [41]
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