Una lista desplegable de sugerencias de búsqueda es una función de consulta utilizada en informática para mostrar al buscador accesos directos , 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 entonces al buscador completar la búsqueda requerida rápidamente. Como una forma de autocompletado , la lista de sugerencias se distingue del historial de búsqueda en que intenta ser predictiva incluso cuando el usuario está buscando 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 varios sitios web , particularmente motores de búsqueda . Las sugerencias de búsqueda son comunes y una encuesta de 2014 descubrió que más del 80% de los sitios web de comercio electrónico las incluían. [4]
La ciencia informática de la sintaxis y los algoritmos se utilizan para formar resultados de búsqueda a partir de una base de datos . Los sistemas de gestión de contenido 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 para la consulta actual o consultas relacionadas por palabras, hora y fechas, categorías y etiquetas . La lista de sugerencias se puede reordenar con otras opciones, como enumerativas , jerárquicas o facetadas .
Aunque no es la primera implementación de sugerencias de búsqueda, Google Suggest es una de las más destacadas. 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 la visualización de consultas que podrían interpretarse como una violación de su responsabilidad social . A pesar de ello, la empresa recibe regularmente quejas de que varias sugerencias populares, o sugerencias cuyas posiciones han sido infladas por bots , deberían añadirse a esta lista. [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 utiliza consultas sugeridas para exponer actitudes sociales fue una serie de anuncios de 2013 llamada The Autocomplete Truth de ONU Mujeres . La campaña mostraba varios estereotipos de género que se mostraban como búsquedas populares en Google Suggest. [8] Otro fue un artículo de Bad Astronomy que revelaba una perspectiva desconfiada sobre los científicos en el buzón de sugerencias. [9] Además, los casos relacionados con las leyes de difamación han postulado que las sugerencias pueden inspirar a las personas a asociar nombres específicos con supuestos delitos específicos cuando de otra manera no lo habrían hecho. [10] [11]
Algunos usuarios han criticado el hecho de que los cuadros de texto con sugerencias habilitadas, 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 los usuarios en su mayoría 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 búsquedas. [10] [14] En concreto, la aparición repentina de un cuadro de sugerencias en algunos programas se ha comparado con el comportamiento de un anuncio emergente . [15] [16]
HTML admite esta función utilizando el elemento <datalist>. [17]