Una lista desplegable de sugerencias de búsqueda es una función de consulta utilizada en informática para mostrar los accesos directos del buscador , mientras la consulta se escribe en un cuadro de texto . Antes de que se complete la consulta, aparece una lista desplegable con las finalizaciones sugeridas para proporcionar opciones para seleccionar. Las consultas sugeridas permiten al buscador completar rápidamente la búsqueda requerida. Como forma de autocompletado , la lista de sugerencias se diferencia del historial de búsqueda en que intenta ser predictiva incluso cuando el usuario realiza una búsqueda por primera vez. Los datos pueden provenir de búsquedas populares, patrocinadores, ubicación geográfica u otras fuentes. [1] [2] [3] Estas listas son utilizadas por sistemas operativos , navegadores web y diversos sitios web , particularmente motores de búsqueda . Las sugerencias de búsqueda son comunes: una encuesta de 2014 encontró que más del 80% de los sitios web de comercio electrónico las incluían. [4]
La ciencia informática de la sintaxis y los algoritmos se utiliza para formar resultados de búsqueda a partir de una base de datos . Los sistemas de gestión de contenidos y las búsquedas frecuentes pueden ayudar a los ingenieros de software a optimizar consultas más refinadas con métodos de parámetros y subrutinas. Las sugerencias pueden ser resultados de la consulta actual o consultas relacionadas por palabras, horas y fechas, categorías y etiquetas . La lista de sugerencias se puede reordenar mediante otras opciones, como enumerativa , jerárquica o facetada .
Aunque no es el primer despliegue de sugerencias de búsqueda, Google Suggest es uno de los más destacados. Cuatro años antes de que se considerara estable, la función fue desarrollada en 2004 por el ingeniero de Google Kevin Gibbs y el nombre fue elegido por Marissa Mayer . [5] Google y otras grandes empresas de búsqueda mantienen una lista negra que impide mostrar consultas que puedan interpretarse como una violación de su responsabilidad social . A pesar de esto, la empresa recibe periódicamente quejas de que deberían añadirse a esta lista varias sugerencias populares o cuyas posiciones han sido infladas por bots . [3] [6] Jillian York, de la Electronic Frontier Foundation, ha criticado la lista negra de Apple por incluir palabras que son meramente provocativas. [7]
Un ejemplo de un proyecto que utilizó consultas sugeridas para exponer las actitudes sociales fue una serie de anuncios de 2013 llamada The Autocomplete Truth de ONU Mujeres . La campaña mostró varios estereotipos de género mostrados como búsquedas populares en Google Suggest. [8] Otra fue una historia de Bad Astronomy que reveló una perspectiva desconfiada sobre los científicos en el buzón de sugerencias. [9] Además, los casos relacionados con leyes de difamación han postulado que las sugerencias pueden inspirar a las personas a asociar nombres específicos con presuntos delitos específicos cuando de otra manera no lo habrían hecho. [10] [11]
Algunos usuarios han criticado el hecho de que los cuadros de texto habilitados para sugerencias, a diferencia de los formularios web de HTML estático, envían datos sobre cada pulsación de tecla a un servidor central. [12] Estos datos tienen el potencial de identificar a personas específicas . Esto ha provocado que al menos un desarrollador de Mozilla Firefox opine que "a la mayoría de los usuarios no les gustan las sugerencias de búsqueda". [13] Aparte del debate sobre la privacidad, algunos usuarios han expresado una recepción negativa sobre la utilidad del autocompletado de búsqueda. [10] [14] En concreto, la aparición repentina de un buzón de sugerencias en algunos programas se ha comparado con el comportamiento de un anuncio emergente . [15] [16]
HTML admite esta característica utilizando el elemento <datalist>. [17]