La búsqueda personalizada es una búsqueda web diseñada específicamente para los intereses de un individuo, incorporando información sobre el individuo más allá de la consulta específica proporcionada. Existen dos enfoques generales para personalizar los resultados de búsqueda, que implican modificar la consulta del usuario y reordenar los resultados de búsqueda. [1]
Google introdujo la búsqueda personalizada en 2004 y la implementó en 2005 en la búsqueda de Google. Google ha implementado la búsqueda personalizada para todos los usuarios, no solo para aquellos que tienen una cuenta de Google. No hay mucha información sobre cómo personaliza exactamente Google sus búsquedas; sin embargo, se cree que utilizan el idioma, la ubicación y el historial web del usuario . [2]
Los primeros motores de búsqueda , como Google y AltaVista , encontraban resultados basándose únicamente en palabras clave. La búsqueda personalizada, iniciada por Google, se ha vuelto mucho más compleja con el objetivo de "entender exactamente lo que quieres decir y darte exactamente lo que quieres". [3] Mediante algoritmos matemáticos, los motores de búsqueda ahora pueden devolver resultados basados en la cantidad de enlaces hacia y desde sitios; cuantos más enlaces tenga un sitio, más alto se ubicará en la página. [3] Los motores de búsqueda tienen dos grados de experiencia: el experto superficial y el experto profundo. Un experto del grado más superficial sirve como testigo que conoce cierta información específica sobre un evento determinado. Un experto profundo, por otro lado, tiene un conocimiento comprensible que le da la capacidad de brindar información única que es relevante para cada investigador individual. [4] Si una persona sabe lo que quiere, entonces el motor de búsqueda actuará como un experto superficial y simplemente localizará esa información. Pero los motores de búsqueda también son capaces de tener una experiencia profunda en el sentido de que clasifican los resultados indicando que aquellos cerca de la parte superior son más relevantes para los deseos de un usuario que los que están debajo. [4]
Si bien muchos motores de búsqueda aprovechan la información sobre las personas en general o sobre grupos específicos de personas, la búsqueda personalizada depende de un perfil de usuario que es exclusivo de cada individuo. Los sistemas de investigación que personalizan los resultados de búsqueda modelan a sus usuarios de diferentes maneras. Algunos se basan en que los usuarios especifiquen explícitamente sus intereses o en características demográficas o cognitivas. [5] [6] Sin embargo, la información proporcionada por el usuario puede ser difícil de recopilar y mantener actualizada. Otros han creado modelos de usuario implícitos basados en el contenido que el usuario ha leído o en su historial de interacción con páginas web. [7] [8] [9] [10] [11]
Existen varios sistemas disponibles públicamente para personalizar los resultados de búsqueda web (por ejemplo, Google Personalized Search y Bing 's search result personalization [12] ). Sin embargo, los detalles técnicos y las evaluaciones de estos sistemas comerciales son de propiedad exclusiva. Una técnica que utiliza Google para personalizar las búsquedas para sus usuarios es realizar un seguimiento del tiempo de inicio de sesión y si el usuario ha habilitado el historial web en su navegador. Si un usuario accede al mismo sitio a través de un resultado de búsqueda de Google muchas veces, Google cree que le gusta esa página. Por lo tanto, cuando los usuarios realizan ciertas búsquedas, el algoritmo de búsqueda personalizada de Google le da un impulso a la página, subiendo en la clasificación. Incluso si un usuario no ha iniciado sesión, Google puede personalizar sus resultados porque mantiene un registro de 180 días de lo que ha buscado un navegador web en particular, vinculado a una cookie en ese navegador. [13]
En los motores de búsqueda de plataformas de redes sociales como Facebook o LinkedIn , la personalización se puede lograr explotando la homofilia entre los buscadores y los resultados. [14] Por ejemplo, en la búsqueda de personas, los buscadores suelen estar interesados en personas de los mismos círculos sociales, industrias o empresas. En la búsqueda de empleo, los buscadores suelen estar interesados en trabajos en empresas similares, trabajos en ubicaciones cercanas y trabajos que requieran una experiencia similar a la suya.
Para entender mejor cómo se presentan los resultados de búsqueda personalizados a los usuarios, un grupo de investigadores de la Northeastern University comparó un conjunto agregado de búsquedas de usuarios registrados con un grupo de control . El equipo de investigación descubrió que el 11,7% de los resultados muestran diferencias debido a la personalización; sin embargo, esto varía ampliamente según la consulta de búsqueda y la posición en el ranking de resultados. [15] De varios factores probados, los dos que tuvieron un impacto medible fueron haber iniciado sesión con una cuenta de Google y la dirección IP de los usuarios que realizaron la búsqueda. También debe tenerse en cuenta que los resultados con altos grados de personalización incluyen empresas y política. Uno de los factores que impulsa la personalización es la localización de los resultados, ya que las consultas de empresas muestran ubicaciones de tiendas relevantes para la ubicación del usuario. Entonces, por ejemplo, si un usuario buscó "ventas de autos usados", Google puede producir resultados de concesionarios de automóviles locales en su área. Por otro lado, las consultas con la menor cantidad de personalización incluyen consultas fácticas ("qué es") y salud. [15]
Al medir la personalización, es importante eliminar el ruido de fondo. En este contexto, un tipo de ruido de fondo es el efecto de arrastre. El efecto de arrastre se puede definir de la siguiente manera: cuando un usuario realiza una búsqueda y la sigue con una búsqueda posterior, los resultados de la segunda búsqueda se ven influenciados por la primera búsqueda. Un punto digno de mención es que las URL mejor clasificadas tienen menos probabilidades de cambiar en función de la personalización, y la mayor parte de la personalización se produce en los rangos inferiores. Este es un estilo de personalización basado en el historial de búsqueda reciente, pero no es un elemento consistente de la personalización porque el fenómeno se agota después de 10 minutos, según los investigadores. [15]
Se han planteado varias preocupaciones con respecto a la búsqueda personalizada. Disminuye la probabilidad de encontrar nueva información al sesgar los resultados de búsqueda hacia lo que el usuario ya ha encontrado. Introduce posibles problemas de privacidad en los que un usuario puede no ser consciente de que sus resultados de búsqueda están personalizados para él, y preguntarse por qué las cosas en las que está interesado se han vuelto tan relevantes. Este problema ha sido acuñado como la "burbuja de filtro" por el autor Eli Pariser . Sostiene que las personas están permitiendo que los principales sitios web dirijan su destino y tomen decisiones basadas en la gran cantidad de datos que han recopilado sobre las personas. Esto puede aislar a los usuarios en sus propios mundos o "burbujas de filtro" donde solo ven la información que desean, una consecuencia del "síndrome del mundo amistoso". Como resultado, las personas están mucho menos informadas de los problemas en el mundo en desarrollo, lo que puede ampliar aún más la brecha entre el Norte (países desarrollados) y el Sur (países en desarrollo). [16]
Los métodos de personalización y lo útil que resulta "promocionar" determinados resultados que han aparecido regularmente en las búsquedas de personas con ideas afines en la misma comunidad. El método de personalización permite entender muy fácilmente cómo se crea la burbuja de filtro. A medida que ciertos resultados se destacan y son vistos más por las personas, otros resultados que no les gustan quedan relegados al olvido. Como esto sucede a nivel de toda la comunidad, la comunidad, conscientemente o no, comparte una perspectiva sesgada de los acontecimientos. [17] Las burbujas de filtro se han vuelto más frecuentes en los resultados de búsqueda y se las considera como interrupciones del flujo de información en línea, más específicamente en las redes sociales. [18]
Un área de particular preocupación para algunas partes del mundo es el uso de la búsqueda personalizada como una forma de control sobre las personas que utilizan la búsqueda al darles solo información particular ( exposición selectiva ). Esto se puede utilizar para dar una influencia particular sobre temas muy comentados como el control de armas o incluso para hacer que las personas se pongan de parte de un régimen político particular en diferentes países. [16] Si bien el control total por parte de un gobierno en particular solo a partir de la búsqueda personalizada es una exageración, el control de la información disponible a partir de las búsquedas puede ser controlado fácilmente por las corporaciones más ricas. El mayor ejemplo de una corporación que controla la información es Google. Google no solo te da la información que quiere, sino que a veces usa tu búsqueda personalizada para dirigirte hacia sus propias empresas o afiliados. Esto ha llevado a un control completo de varias partes de la web y a una expulsión de sus competidores, como cuando Google Maps tomó un control importante sobre la industria de mapas y direcciones en línea, mientras que MapQuest y otros se vieron obligados a pasar a un segundo plano. [19]
Muchos motores de búsqueda utilizan estrategias de creación de perfiles de usuario basadas en conceptos que derivan únicamente de los temas en los que los usuarios están muy interesados, pero para obtener mejores resultados, según los investigadores Wai-Tin y Dik Lun, se deben considerar tanto las preferencias positivas como las negativas. Estos perfiles, que aplican preferencias negativas y positivas, dan como resultado resultados de la más alta calidad y más relevantes al separar las consultas similares de las consultas diferentes. Por ejemplo, escribir "manzana" podría hacer referencia tanto a la fruta como a la computadora Macintosh y proporcionar ambas preferencias ayuda a la capacidad de los motores de búsqueda para saber qué manzana está buscando realmente el usuario en función de los enlaces en los que hizo clic. Una estrategia conceptual que idearon los investigadores para mejorar la búsqueda personalizada y obtener preferencias tanto positivas como negativas es el método basado en clics. Este método captura los intereses de un usuario en función de los enlaces en los que hace clic en una lista de resultados, al tiempo que reduce la categoría de los enlaces en los que no hizo clic. [20]
La característica también tiene efectos profundos en la industria de optimización de motores de búsqueda , debido al hecho de que los resultados de búsqueda ya no se clasificarán de la misma manera para cada usuario. [21] Un ejemplo de esto se encuentra en The Filter Bubble de Eli Pariser, donde hizo que dos amigos escribieran "BP" en la barra de búsqueda de Google. Un amigo encontró información sobre el derrame de petróleo de BP en el Golfo de México mientras que el otro recuperó información sobre inversiones. [16] El aspecto de la sobrecarga de información también prevalece cuando se utiliza la optimización de motores de búsqueda. Sin embargo, un medio para gestionar la sobrecarga de información es mediante el acceso a información de valor agregado: información que ha sido recopilada, procesada, filtrada y personalizada para cada usuario individual de alguna manera. [22] Por ejemplo, Google utiliza varias "señales" para personalizar las búsquedas, incluida la ubicación, las palabras clave de búsqueda anteriores y los contactos recientes en la red social de un usuario, mientras que, por otro lado, Facebook registra las interacciones del usuario con otros usuarios, los llamados "gestos sociales". [22] Los gestos sociales en este caso incluyen cosas como dar me gusta, compartir, suscribirse y comentar. Cuando el usuario interactúa con el sistema consumiendo un conjunto de información, el sistema registra la interacción del usuario y su historial. En una fecha posterior, sobre la base de este historial de interacción, se filtra cierta información crítica. Esto incluye el contenido producido por algunos amigos que pueden estar ocultos para el usuario. Esto se debe a que el usuario no interactuó con los amigos excluidos durante un tiempo determinado. También es esencial tener en cuenta que dentro de los gestos sociales, las fotos y los videos reciben una clasificación más alta que las publicaciones de estado regulares y otras publicaciones relacionadas. [22]
La burbuja de filtros ha tenido un gran efecto en la búsqueda de información sobre salud. Con la influencia de los resultados de búsqueda basados en el historial de búsqueda, las redes sociales, las preferencias personales y otros aspectos, la desinformación ha contribuido en gran medida a la caída de la tasa de vacunación. En 2014/15 hubo un brote de sarampión en Estados Unidos, del que se notificaron 644 casos durante ese período. Los principales contribuyentes a este brote fueron las organizaciones antivacunas y las figuras públicas, que en ese momento estaban difundiendo el miedo sobre la vacuna. [23]
Algunos han señalado que los resultados de búsqueda personalizados no sólo sirven para personalizar los resultados de búsqueda de un usuario, sino también los anuncios . [ cita requerida ] Esto ha sido criticado como una invasión a la privacidad . [ cita requerida ]
Un ejemplo importante de personalización de búsqueda es Google . Hay una gran cantidad de aplicaciones de Google, todas las cuales se pueden personalizar e integrar con la ayuda de una cuenta de Google. Personalizar la búsqueda no requiere una cuenta. Sin embargo, uno está casi privado de una opción, ya que muchos productos útiles de Google solo son accesibles si uno tiene una cuenta de Google. El Panel de control de Google, presentado en 2009, cubre más de 20 productos y servicios, incluidos Gmail, Calendar, Docs, YouTube, etc. [24] que realiza un seguimiento de toda la información directamente bajo el nombre de uno. La Búsqueda personalizada de Google gratuita está disponible para individuos y grandes empresas por igual, proporcionando la función de búsqueda para sitios web individuales y potenciando sitios corporativos como el del New York Times . El alto nivel de personalización que estaba disponible con Google jugó un papel importante en ayudar a que siguiera siendo el motor de búsqueda favorito del mundo.
Un ejemplo de la capacidad de Google para personalizar las búsquedas es el uso de Google News. Google ha orientado sus noticias para mostrar a todo el mundo unos pocos artículos similares que pueden considerarse interesantes, pero tan pronto como el usuario se desplaza hacia abajo, se puede ver que los artículos de noticias comienzan a diferir. Google tiene en cuenta las búsquedas anteriores, así como la ubicación del usuario, para asegurarse de que las noticias locales le lleguen primero. Esto puede dar lugar a una búsqueda mucho más sencilla y a menos tiempo de revisión de todas las noticias para encontrar la información que uno quiere. Sin embargo, la preocupación es que la información muy importante puede quedar retenida porque no coincide con los criterios que el programa establece para el usuario en particular. Esto puede crear la " burbuja de filtro ", como se describió anteriormente. [16]
Un punto interesante sobre la personalización que a menudo se pasa por alto es la batalla entre privacidad y personalización. Si bien ambas no tienen por qué ser mutuamente excluyentes, a menudo sucede que, a medida que una adquiere mayor importancia, compromete a la otra. Google ofrece una gran cantidad de servicios a las personas y muchos de estos servicios no requieren que se recopile información sobre una persona para que sea personalizable. Dado que no existe la amenaza de invasión de la privacidad con estos servicios, la balanza se ha inclinado a favor de la personalización sobre la privacidad, incluso en lo que respecta a la búsqueda. A medida que las personas cosechan los beneficios de la comodidad de personalizar sus otros servicios de Google, desean mejores resultados de búsqueda, incluso si eso se produce a expensas de la información privada. Dónde trazar la línea entre la compensación de información y resultados de búsqueda es un territorio nuevo y Google tiene que tomar esa decisión. Hasta que las personas obtengan el poder de controlar la información que se recopila sobre ellas, Google no está protegiendo realmente la privacidad. La popularidad de Google como motor de búsqueda y navegador de Internet le ha permitido ganar mucho poder. Su popularidad ha creado millones de nombres de usuario, que se han utilizado para recopilar grandes cantidades de información sobre las personas. Google puede utilizar múltiples métodos de personalización, como el tradicional, el social, el geográfico, la dirección IP, el navegador, las cookies, la hora del día, el año, el comportamiento, el historial de consultas, los marcadores y más. Aunque el hecho de que Google personalice los resultados de búsqueda en función de lo que los usuarios buscaron anteriormente puede tener sus beneficios, también tiene sus desventajas. [25] [26] Con el poder de esta información, Google ha optado por entrar en otros sectores que poseía, como los vídeos, el intercambio de documentos, las compras, los mapas y muchos más. Google ha hecho esto dirigiendo a los buscadores a sus propios servicios ofrecidos en lugar de otros como MapQuest.
Gracias a la personalización de búsquedas, Google ha duplicado su cuota de mercado de vídeo hasta alcanzar aproximadamente el ochenta por ciento. La definición legal de monopolio es cuando una empresa obtiene el control del setenta al ochenta por ciento del mercado. Google ha reforzado este monopolio creando importantes barreras de entrada, como la manipulación de los resultados de búsqueda para mostrar sus propios servicios. Esto se puede ver claramente en el hecho de que Google Maps es el primer elemento que se muestra en la mayoría de las búsquedas.
La firma de análisis Experian Hitwise afirmó que desde 2007, el tráfico de MapQuest se ha reducido a la mitad debido a esto. Otras estadísticas de la misma época incluyen que Photobucket pasó del veinte por ciento de la participación de mercado a solo el tres por ciento, Myspace pasó del doce por ciento de la participación de mercado a menos del uno por ciento, y ESPN del ocho por ciento al cuatro por ciento de la participación de mercado. En términos de imágenes, Photobucket pasó del 31% en 2007 al 10% en 2010 y Yahoo Images pasó del 12% al 7%. [27] Se hace evidente que el declive de estas empresas se ha producido debido al aumento de la participación de mercado de Google del 43% en 2007 a aproximadamente el 55% en 2009. [27]
Se puede decir que Google es más dominante porque ofrece mejores servicios. Sin embargo, Experian Hitwise también ha creado gráficos para mostrar la cuota de mercado de unas quince empresas diferentes a la vez. Esto se ha hecho para cada categoría de cuota de mercado de imágenes, vídeos, búsqueda de productos y más. El gráfico de búsqueda de productos es prueba suficiente de la influencia de Google porque sus cifras pasaron de 1,3 millones de visitantes únicos a 11,9 millones de visitantes únicos en un mes. Ese tipo de crecimiento solo puede darse con el cambio de un proceso.
Al final, hay dos puntos en común en todos estos gráficos. El primero es que la cuota de mercado de Google tiene una relación inversa directa con la cuota de mercado de los principales competidores. El segundo es que esta relación inversa directa comenzó alrededor de 2007, que es aproximadamente la época en que Google empezó a utilizar su método de "Búsqueda Universal". [28]
Uno de los beneficios más importantes de la búsqueda personalizada es que mejora la calidad de las decisiones que toman los consumidores. Internet ha reducido considerablemente el coste de la transacción para obtener información, pero la capacidad humana para procesarla no se ha expandido demasiado. [29] Cuando se enfrentan a una cantidad abrumadora de información, los consumidores necesitan una herramienta sofisticada que los ayude a tomar decisiones de alta calidad. Dos estudios examinaron los efectos de las herramientas de selección y pedido personalizadas, y los resultados muestran una correlación positiva entre la búsqueda personalizada y la calidad de las decisiones de los consumidores.
El primer estudio fue realizado por Kristin Diehl de la Universidad de Carolina del Sur . Su investigación descubrió que la reducción del costo de búsqueda conducía a elecciones de menor calidad. La razón detrás de este descubrimiento fue que "los consumidores toman peores decisiones porque los menores costos de búsqueda hacen que consideren opciones inferiores". También demostró que si los consumidores tienen un objetivo específico en mente, avanzarán en su búsqueda, lo que resultará en una decisión aún peor. [29] El estudio de Gerald Haubl de la Universidad de Alberta y Benedict GC Dellaert de la Universidad de Maastricht se centró principalmente en los sistemas de recomendación. Ambos estudios concluyeron que un sistema de búsqueda y recomendación personalizado mejoraba significativamente la calidad de la decisión de los consumidores y reducía la cantidad de productos inspeccionados. [29]
En la misma línea, el uso de burbujas de filtro en la búsqueda personalizada también ha aportado varios beneficios a los usuarios. Por ejemplo, las burbujas de filtro tienen el potencial de mejorar la diversidad de opiniones al permitir que ciudadanos con ideas afines se reúnan y refuercen sus creencias. Esto también ayuda a proteger a los usuarios de contenido falso y extremista al encerrarlos en burbujas de información confiable y verificable. [30] Las burbujas de filtro pueden ser un elemento importante de la libertad de información al ofrecer a los usuarios más opciones. [30]
La búsqueda personalizada también ha demostrado funcionar en beneficio del usuario en el sentido de que mejora los resultados de búsqueda de información. La búsqueda personalizada adapta el resultado de la búsqueda a las necesidades del usuario en el sentido de que coincide con lo que el usuario quiere con el historial de búsqueda anterior. [31] Esto también ayuda a reducir la cantidad de información irrelevante y también reduce la cantidad de tiempo que los usuarios pasan buscando información. Por ejemplo, en Google , el historial de búsqueda del usuario se conserva y se combina con la consulta del usuario en las próximas búsquedas del usuario. Google logra esto a través de tres técnicas importantes. Las tres técnicas incluyen (i) reformulación de la consulta utilizando conocimiento adicional, es decir, expansión o refinamiento de una consulta, (ii) filtrado posterior o reclasificación de los documentos recuperados (según el perfil del usuario o el contexto), y (iii) mejora del modelo IR. [31]
La búsqueda personalizada está ganando popularidad debido a la demanda de información más relevante y al hecho de que la mayoría de las personas realmente podrían utilizar alguna información personal, como los beneficios de la búsqueda personalizada. Las investigaciones han indicado bajas tasas de éxito entre los principales motores de búsqueda a la hora de proporcionar resultados relevantes; en el 52% de 20.000 consultas, los usuarios no encontraron ningún resultado relevante dentro de los documentos que Google devolvió. [32] La búsqueda personalizada puede mejorar significativamente la calidad de la búsqueda y existen principalmente dos formas de lograr este objetivo.
El primer modelo disponible se basa en las búsquedas históricas y las ubicaciones de búsqueda de los usuarios. Es probable que las personas estén familiarizadas con este modelo, ya que a menudo encuentran que los resultados reflejan su ubicación actual y sus búsquedas anteriores.
Existe otra forma de personalizar los resultados de búsqueda. En el artículo de Bracha Shapira y Boaz Zabar "Personalized Search: Integrating Collaboration and Social Networks", Shapira y Zabar se centraron en un modelo que utiliza un sistema de recomendaciones . [33] Este modelo muestra los resultados de otros usuarios que han buscado palabras clave similares. Los autores examinaron la búsqueda de palabras clave, el sistema de recomendaciones y el sistema de recomendaciones con redes sociales trabajando por separado y comparando los resultados en términos de calidad de búsqueda. Los resultados muestran que un motor de búsqueda personalizado con el sistema de recomendaciones produce resultados de mejor calidad que el motor de búsqueda estándar, y que el sistema de recomendaciones con redes sociales mejora aún más.
El artículo reciente “Personalización de búsqueda con incrustaciones” muestra que un nuevo modelo de incrustación para la personalización de búsqueda, donde los usuarios se integran en un espacio de interés temático, produce mejores resultados de búsqueda que los modelos sólidos de aprendizaje para clasificar.
Si bien existen beneficios documentados de la implementación de la personalización de búsquedas, también existen argumentos en contra de su uso. La base de este argumento en contra de su uso es que limita los resultados de búsqueda de los usuarios de Internet a material que se alinea con los intereses y el historial de los usuarios. Limita la capacidad de los usuarios de estar expuestos a material que sería relevante para la consulta de búsqueda del usuario, pero debido al hecho de que parte de este material difiere de los intereses y el historial del usuario, el material no se muestra al usuario. La personalización de búsquedas elimina la objetividad del motor de búsqueda y lo debilita. "La objetividad importa poco cuando sabes lo que estás buscando, pero su falta es problemática cuando no lo sabes". [34] Otra crítica a la personalización de búsquedas es que limita una función central de la web: la recopilación y el intercambio de información. La personalización de búsquedas impide que los usuarios accedan fácilmente a toda la información posible que está disponible para una consulta de búsqueda específica. La personalización de búsquedas agrega un sesgo a las consultas de búsqueda del usuario. Si un usuario tiene un conjunto particular de intereses o un historial de Internet y utiliza la web para investigar un tema controvertido, los resultados de búsqueda del usuario lo reflejarán. Es posible que al usuario no se le muestren ambos lados del tema y se pierda información potencialmente importante si sus intereses se inclinan hacia uno u otro lado. Un estudio realizado sobre la personalización de búsquedas y sus efectos en los resultados de búsqueda en Google News dio como resultado que los distintos usuarios generaban diferentes órdenes de noticias, a pesar de que cada usuario ingresó la misma consulta de búsqueda. Según Bates, "solo el 12% de los buscadores tenían las mismas tres historias en el mismo orden. Para mí, esto es una evidencia prima facie de que se está aplicando un filtro". [35] Si la personalización de búsquedas no estuviera activa, en teoría todos los resultados deberían haber sido las mismas historias en un orden idéntico.
Otra desventaja de la personalización de búsquedas es que las empresas de Internet como Google recopilan y venden potencialmente los intereses e historiales de navegación de sus usuarios a otras empresas. Esto plantea un problema de privacidad en el que se plantea si las personas se sienten cómodas con que las empresas recopilen y vendan su información de Internet sin su consentimiento o conocimiento. Muchos usuarios de Internet desconocen el uso de la personalización de búsquedas y aún menos saben que los datos de los usuarios son un bien valioso para las empresas de Internet.
E. Pariser, autor de The Filter Bubble , explica las diferencias que existen entre la personalización de búsquedas en Facebook y Google. Facebook implementa la personalización en lo que respecta a la cantidad de cosas que las personas comparten y las páginas que les "gustan". Las interacciones sociales de un individuo , qué perfil visita con más frecuencia, con quién se envía mensajes o con quién chatea son todos indicadores que se utilizan cuando Facebook utiliza la personalización. En lugar de que lo que las personas comparten sea un indicador de lo que se filtra, Google tiene en cuenta lo que "hacemos clic" para filtrar lo que aparece en nuestras búsquedas. Además, las búsquedas de Facebook no son necesariamente tan privadas como las de Google. Facebook se basa en el yo más público y los usuarios comparten lo que otras personas quieren ver. Incluso al etiquetar fotografías, Facebook utiliza la personalización y el reconocimiento facial que asignará automáticamente un nombre a la cara. El botón "Me gusta" de Facebook utiliza a sus usuarios para hacer su propia personalización para el sitio web. Las publicaciones que el usuario comenta o le dan "Me gusta" le dicen a Facebook qué tipo de publicaciones le interesarán en el futuro. Además de esto, les ayuda a predecir qué tipo de publicaciones “comentarán, compartirán o enviarán spam en el futuro”. [36] Las predicciones se combinan para producir una puntuación de relevancia que ayuda a Facebook a decidir qué mostrarle y qué filtrar. [36]
En términos de Google, a los usuarios se les proporcionan sitios web y recursos similares en función de lo que hacen clic inicialmente. Incluso hay otros sitios web que utilizan la táctica del filtro para adherirse mejor a las preferencias del usuario. Por ejemplo, Netflix también juzga el historial de búsqueda de los usuarios para sugerir películas que pueden interesarles en el futuro. Hay sitios como Amazon y sitios de compras personales que también utilizan el historial de otras personas para servir mejor a sus intereses. Twitter también utiliza la personalización al "sugerir" otras personas a las que seguir. Además, en función de a quién "sigue", "tuitea" y "retweea" uno, Twitter filtra las sugerencias más relevantes para el usuario. LinkedIn personaliza los resultados de búsqueda en dos niveles. [14] La búsqueda federada de LinkedIn explota la intención del usuario para personalizar el orden vertical. Por ejemplo, para la misma consulta como "ingeniero de software", dependiendo de si un buscador tiene intención de contratación o de búsqueda de trabajo, se le ofrece personas o trabajos como vertical principal. Dentro de cada vertical, por ejemplo, la búsqueda de personas, las clasificaciones de resultados también se personalizan teniendo en cuenta la similitud y las relaciones sociales entre los buscadores y los resultados. Mark Zuckerberg , fundador de Facebook, creía que las personas solo tienen una identidad. E. Pariser sostiene que eso es completamente falso y que la personalización de búsquedas es solo otra forma de demostrar que eso no es verdad. Aunque la búsqueda personalizada puede parecer útil, no es una representación muy precisa de ninguna persona. Hay casos en los que las personas también buscan cosas y las comparten para quedar mejor. Por ejemplo, alguien puede buscar y compartir artículos políticos y otros artículos intelectuales. Hay muchos sitios que se utilizan para diferentes propósitos y que no conforman la identidad de una persona en absoluto, sino que brindan representaciones falsas. [16]
Los motores de búsqueda como Google y Yahoo! utilizan la búsqueda personalizada para atraer a posibles clientes a productos que se ajusten a sus supuestos deseos. Basándose en una gran cantidad de datos recopilados a partir de los clics web de un individuo, los motores de búsqueda pueden utilizar la búsqueda personalizada para colocar anuncios que puedan despertar el interés de un individuo. El uso de la búsqueda personalizada puede ayudar a los consumidores a encontrar lo que quieren más rápidamente, así como a encontrar productos y servicios que coincidan con los de los individuos dentro de mercados más especializados y/o de nicho. Muchos de estos productos o servicios que se venden a través de resultados personalizados en línea tendrían dificultades para venderse en tiendas físicas . Estos tipos de productos y servicios se denominan artículos de cola larga. [37] El uso de la búsqueda personalizada permite a los consumidores descubrir productos y servicios más rápidamente y reduce la cantidad de dinero necesario para publicidad que se gasta para llegar a esos consumidores. Además, el uso de la búsqueda personalizada puede ayudar a las empresas a determinar a qué personas se les deben ofrecer códigos de cupón en línea para sus productos y/o servicios. Al rastrear si un individuo ha examinado su sitio web, consideró comprar un artículo o realizó una compra anteriormente, una empresa puede publicar anuncios en otros sitios web para llegar a ese consumidor en particular en un intento de que realice una compra.
Además de ayudar a los consumidores y a las empresas a encontrarse entre sí, los motores de búsqueda que ofrecen búsquedas personalizadas se benefician enormemente. Cuantos más datos se recopilen sobre un individuo, más personalizados serán los resultados. A su vez, esto permite a los motores de búsqueda vender más anuncios porque las empresas entienden que tendrán una mejor oportunidad de vender a individuos con un alto porcentaje de coincidencias que a individuos con un porcentaje medio y bajo de coincidencias. Este aspecto de la búsqueda personalizada enfurece a muchos académicos, como William Badke y Eli Pariser, porque creen que la búsqueda personalizada está impulsada por el deseo de aumentar los ingresos por publicidad. Además, creen que los resultados de búsqueda personalizados se utilizan con frecuencia para persuadir a los individuos a utilizar productos y servicios que ofrece la empresa de motores de búsqueda en particular o cualquier otra empresa asociada con ellos. Por ejemplo, si Google busca cualquier empresa con al menos una ubicación física, ofrecerá un mapa que muestra la ubicación de la empresa más cercana utilizando el servicio Google Maps como el primer resultado de la consulta. [38] Para utilizar otros servicios de mapas, como MapQuest, un usuario tendría que profundizar más en los resultados. Otro ejemplo se refiere a consultas más vagas. Al buscar la palabra "zapatos" utilizando el motor de búsqueda de Google, aparecerán varios anuncios de empresas de calzado que pagan a Google para vincular su sitio web como primer resultado de las consultas de los consumidores.
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