La búsqueda personalizada es una búsqueda web adaptada específicamente a los intereses de un individuo mediante la incorporación de información sobre el individuo más allá de la consulta específica proporcionada. Hay dos enfoques generales para personalizar los resultados de la búsqueda, que implican modificar la consulta del usuario y reclasificar los resultados de la búsqueda. [1]
Google introdujo la búsqueda personalizada en 2004 y se implementó en 2005 en la búsqueda de Google. Google ha implementado una búsqueda personalizada para todos los usuarios, no solo para aquellos con una cuenta de Google. No hay mucha información sobre cómo exactamente Google personaliza sus búsquedas; sin embargo, se cree que utilizan el idioma del usuario, la ubicación y el historial web . [2]
Los primeros motores de búsqueda , como Google y AltaVista , encontraban resultados basados únicamente en palabras clave. La búsqueda personalizada, iniciada por Google, se ha vuelto mucho más compleja con el objetivo de "comprender exactamente lo que quieres decir y darte exactamente lo que quieres". [3] Utilizando 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 arriba se ubicará en la página. [3] Los motores de búsqueda tienen dos grados de experiencia: el experto superficial y el experto profundo. Un perito del grado más superficial actúa como testigo que conoce alguna información específica sobre un evento determinado. Un experto profundo, por otro lado, tiene un conocimiento comprensible que le da la capacidad de entregar 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 gran experiencia al clasificar los resultados indicando que los que están cerca de la cima son más relevantes para los deseos de un usuario que los que están debajo. [4]
Si bien muchos motores de búsqueda aprovechan información sobre 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 dependen de que los usuarios especifiquen explícitamente sus intereses o de características demográficas/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 su historial de interacción con las páginas web. [7] [8] [9] [10] [11]
Hay varios sistemas disponibles públicamente para personalizar los resultados de búsqueda web (por ejemplo, la búsqueda personalizada de Google y la personalización de resultados de búsqueda de Bing [12] ). Sin embargo, los detalles técnicos y las evaluaciones de estos sistemas comerciales son propietarios. Una técnica que utiliza Google para personalizar las búsquedas de 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 muchas veces al mismo sitio a través de un resultado de búsqueda de Google, cree que le gusta esa página. Entonces, cuando los usuarios realizan ciertas búsquedas, el algoritmo de búsqueda personalizado de Google le da un impulso a la página, haciéndola ascender en la clasificación. Incluso si un usuario cierra 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 podría lograrse 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 requieren experiencia similar a la suya.
Para comprender mejor cómo se presentan a los usuarios los resultados de búsqueda personalizados, un grupo de investigadores de la Universidad Northeastern comparó un conjunto agregado de búsquedas de usuarios registrados con un grupo de control . El equipo de investigación encontró que el 11,7% de los resultados muestran diferencias por personalización; sin embargo, esto varía mucho según la consulta de búsqueda y la posición en el ranking de resultados. [15] De los diversos factores probados, los dos que tuvieron un impacto mensurable fueron el inicio de sesión con una cuenta de Google y la dirección IP de los usuarios que realizaban la búsqueda. Cabe señalar también 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, donde las consultas de las empresas muestran ubicaciones de tiendas relevantes para la ubicación del usuario. Entonces, por ejemplo, si un usuario busca "venta de autos usados", Google puede generar resultados de concesionarios de autos locales en su área. Por otro lado, las consultas con menor grado de personalización incluyen consultas objetivas ("qué es") y salud. [15]
A la hora de 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 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 es menos probable que las URL mejor clasificadas cambien según 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 personalización porque el fenómeno se apaga después de 10 minutos, según los investigadores. [15]
Se han planteado varias inquietudes 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 encontró. Introduce posibles problemas de privacidad en los que un usuario puede no ser consciente de que los resultados de su búsqueda están personalizados para él y preguntarse por qué las cosas que le interesan se han vuelto tan relevantes. Este problema ha sido denominado "burbuja de filtro" por el autor Eli Pariser . Sostiene que la gente está dejando que los principales sitios web dirijan su destino y tomen decisiones basadas en la gran cantidad de datos que han recopilado sobre los individuos. Esto puede aislar a los usuarios en sus propios mundos o "burbujas de filtro" donde solo ven la información que desean, como consecuencia del "Síndrome del mundo amigable". Como resultado, la gente está mucho menos informada sobre los problemas del mundo en desarrollo, lo que puede ampliar aún más la brecha entre el Norte (países desarrollados) y el Sur (países en desarrollo). [dieciséis]
Los métodos de personalización y lo útil que es "promocionar" ciertos resultados que han aparecido regularmente en búsquedas realizadas por personas con ideas afines en la misma comunidad. El método de personalización hace que sea muy fácil entender cómo se crea la burbuja del filtro. A medida que ciertos resultados son mejorados y vistos más por los individuos, otros resultados que no son favorecidos por ellos quedan relegados a la oscuridad. Como esto sucede a nivel de toda la comunidad, el resultado es que 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 consideran interrupciones en el flujo de información en línea, más específicamente en las redes sociales. [18]
Un área de particular preocupación en algunas partes del mundo es el uso de la búsqueda personalizada como una forma de control sobre las personas que utilizan la búsqueda brindándoles únicamente 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 orientar a las personas a ponerse del lado de un régimen político particular en diferentes países. [16] Si bien el control total por parte de un gobierno en particular sólo a partir de una búsqueda personalizada es exagerado, el control de la información fácilmente 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 le proporciona la información que desea, sino que en ocasiones utiliza su búsqueda personalizada para orientarlo hacia sus propias empresas o afiliados. Esto ha llevado a un control total de varias partes de la web y a una expulsión de sus competidores, como Google Maps tomó un control importante sobre la industria de mapas y direcciones en línea con MapQuest y otros 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 sólo temas que les interesan mucho, pero para obtener mejores resultados, según los investigadores Wai-Tin y Dik Lun, se deben considerar tanto las preferencias positivas como las negativas. Dichos perfiles, que aplican preferencias negativas y positivas, dan como resultado resultados más relevantes y de mayor calidad al separar las consultas similares de las diferentes. Por ejemplo, escribir 'manzana' podría referirse a la fruta o a la computadora Macintosh y proporcionar ambas preferencias ayuda a los motores de búsqueda a saber qué manzana está buscando realmente el usuario en función de los enlaces en los que hizo clic. Un concepto-estrategia que se les ocurrió a los investigadores para mejorar la búsqueda personalizada y generar 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, mientras degrada los enlaces en los que no se hace 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 todos los usuarios. [21] Un ejemplo de esto se encuentra en The Filter Bubble de Eli Pariser, donde dos amigos escribieron "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, una forma de gestionar la sobrecarga de información es acceder a información de valor añadido: información que ha sido recopilada, procesada, filtrada y personalizada de alguna manera para cada usuario individual. [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, por lo que -llamados ''gestos sociales''. [22] Los gestos sociales en este caso incluyen cosas como usar me gusta, compartir, suscribirse y comentar. Cuando el usuario interactúa con el sistema consumiendo un conjunto de información, el sistema registra la interacción y el historial del usuario. Posteriormente, basándose en este historial de interacciones, se filtra cierta información crítica. Esto incluye contenido producido por algunos amigos que puede estar oculto al 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 vídeos reciben una clasificación más alta que las publicaciones de estado habituales y otras publicaciones relacionadas. [22]
La burbuja del filtro ha tenido un fuerte efecto en la búsqueda de información sobre salud. Con la influencia de los resultados de búsqueda basados en el historial de búsqueda, la red social, las preferencias personales y otros aspectos, la información errónea ha contribuido en gran medida a la caída de la tasa de vacunación. En 2014/15 hubo un brote de sarampión en Estados Unidos y 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 sembrando el miedo sobre la vacuna. [23]
Algunos han notado que los resultados de búsqueda personalizados no solo 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 necesaria ]
Un ejemplo importante de personalización de búsquedas es Google . Existe 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 casi no tiene elección, ya que muchos productos útiles de Google sólo son accesibles si se tiene una cuenta de Google. El Panel de Google, introducido en 2009, cubre más de 20 productos y servicios, incluidos Gmail, Calendar, Docs, YouTube, etc. [24] y realiza un seguimiento de toda la información directamente bajo el nombre de cada uno. La búsqueda personalizada gratuita de Google está disponible tanto para particulares como para grandes empresas, proporcionando la función de búsqueda para sitios web individuales y potenciando sitios corporativos como el del New York Times . El alto nivel de personalización disponible en Google jugó un papel importante para ayudarlo a seguir 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 todos algunos 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 lleguen primero a él. Esto puede resultar en una búsqueda mucho más sencilla y en menos tiempo revisando todas las noticias para encontrar la información que uno desea. Sin embargo, la preocupación es que la información más importante pueda 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. [dieciséis]
Un punto interesante sobre la personalización que a menudo se pasa por alto es la batalla entre privacidad y personalización. Si bien los dos no tienen por qué ser mutuamente excluyentes, a menudo ocurre que cuando uno se vuelve más prominente, compromete al otro. Google proporciona una gran cantidad de servicios a las personas, y muchos de estos servicios no requieren que se recopile información sobre una persona para poder personalizarlos. Dado que estos servicios no suponen una amenaza de invasión de la privacidad, la balanza se ha inclinado a favor de la personalización sobre la privacidad, incluso cuando se trata de búsquedas. A medida que las personas obtienen los beneficios de la conveniencia de personalizar sus otros servicios de Google, desean mejores resultados de búsqueda, incluso a expensas de información privada. Dónde trazar la línea entre la información y los resultados de búsqueda es un territorio nuevo y Google puede tomar esa decisión. Hasta que las personas tengan el poder de controlar la información que se recopila sobre ellas, Google no estará 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 personas. Google puede utilizar múltiples métodos de personalización, como tradicional, social, geográfico, dirección IP, navegador, cookies, hora del día, año, comportamiento, historial de consultas, marcadores y más. Aunque hacer que Google personalice los resultados de búsqueda en función de lo que los usuarios buscaron anteriormente puede tener sus beneficios, también tiene sus aspectos negativos. [25] [26] Con el poder de esta información, Google ha optado por ingresar a otros sectores de su propiedad, como videos, intercambio de documentos, compras, mapas y muchos más. Google lo ha hecho dirigiendo a los buscadores hacia sus propios servicios ofrecidos, a diferencia de otros como MapQuest.
Utilizando la personalización de búsquedas, Google ha duplicado su participación en el mercado de videos a alrededor del 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 siendo Google Maps lo primero que se muestra en la mayoría de las búsquedas.
La firma analítica Experian Hitwise afirmó que desde 2007 el tráfico de MapQuest se ha reducido a la mitad debido a esto. Otras estadísticas de aproximadamente la misma época incluyen que Photobucket pasó del veinte por ciento de la participación de mercado a sólo 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 cuanto a imágenes, Photobucket pasó del 31% en 2007 al 10% en 2010 y Yahoo Imágenes ha pasado del 12% al 7%. [27] Resulta evidente que el declive de estas empresas se debe al aumento de la cuota 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 participación de mercado de imágenes, videos, 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 visitantes únicos en un mes. Ese tipo de crecimiento sólo puede producirse con el cambio de un proceso.
Al final, hay dos temas comunes a todos estos gráficos. La primera es que la participación de mercado de Google tiene una relación directa inversa con la participación de mercado de los principales competidores. La segunda es que esta relación directamente inversa comenzó alrededor de 2007, que es cuando Google comenzó a utilizar su método de "búsqueda universal". [28]
Uno de los beneficios más importantes que tiene la búsqueda personalizada es mejorar la calidad de las decisiones que toman los consumidores. Internet ha hecho que el costo de transacción para obtener información sea significativamente más bajo que nunca. Sin embargo, la capacidad humana para procesar información no se ha ampliado mucho. [29] Cuando se enfrentan a una cantidad abrumadora de información, los consumidores necesitan una herramienta sofisticada que les ayude a tomar decisiones de alta calidad. Dos estudios examinaron los efectos de las herramientas personalizadas de selección y pedido, 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 opciones de menor calidad. La razón detrás de este descubrimiento fue que "los consumidores toman peores decisiones porque los menores costos de búsqueda les hacen considerar opciones inferiores". También demostró que si los consumidores tienen un objetivo específico en mente, avanzarían en su búsqueda, lo que daría como resultado 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 personalizado de búsqueda y recomendación mejoraba significativamente la calidad de las decisiones de los consumidores y reducía el número de productos inspeccionados. [29]
En la misma nota, el uso de burbujas de filtro en la búsqueda personalizada también ha generado varios beneficios para 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 beneficiar al usuario en el sentido de que mejora los resultados de la búsqueda de información. La búsqueda personalizada adapta los resultados de la búsqueda a las necesidades del usuario en el sentido de que coincide con lo que el usuario desea 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 dedican a buscar información. Por ejemplo, en Google , el historial de búsqueda del usuario se mantiene y se compara 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 consultas utilizando conocimientos adicionales, 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 gana popularidad debido a la demanda de información más relevante y al hecho de que la mayoría de las personas realmente podrían utilizar cierta información personal, como las ganancias 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 buscadores no encontraron ningún resultado relevante en los documentos que devolvió Google. [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. Las personas probablemente estén familiarizadas con este modelo, ya que a menudo encuentran que los resultados reflejan su ubicación actual y búsquedas anteriores.
Hay otra forma de personalizar los resultados de la búsqueda. En "Búsqueda personalizada: integración de la colaboración y las redes sociales" de Bracha Shapira y Boaz Zabar, Shapira y Zabar se centraron en un modelo que utiliza un sistema de recomendación . [33] Este modelo muestra resultados de otros usuarios que han buscado palabras clave similares. Los autores examinaron la búsqueda de palabras clave, el sistema de recomendación y el sistema de recomendación con red social funcionando por separado y compararon los resultados en términos de calidad de búsqueda. Los resultados muestran que un motor de búsqueda personalizado con el sistema de recomendación produce resultados de mejor calidad que el motor de búsqueda estándar, y que el sistema de recomendación con red social mejora aún más.
El artículo reciente "Personalización de búsqueda con incrustaciones" muestra que un nuevo modelo de incrustación para la personalización de la búsqueda, en el que los usuarios están integrados 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. El fundamento de este argumento en contra de su uso es que limita los resultados de los motores de búsqueda de los usuarios de Internet a material que se alinea con los intereses y la historia de los usuarios. Limita la capacidad de los usuarios de exponerse 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 la búsqueda quita la objetividad del motor de búsqueda y lo socava. "La objetividad importa poco cuando sabes lo que buscas, pero su falta es problemática cuando no lo sabes". [34] Otra crítica a la personalización de la búsqueda es que limita una función central de la web: la recopilación y el intercambio de información. La personalización de la búsqueda evita que los usuarios accedan fácilmente a toda la información posible disponible para una consulta de búsqueda específica. La personalización de la búsqueda añade un sesgo a las consultas de búsqueda del usuario. Si un usuario tiene un conjunto particular de intereses o 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 problema y se pierda información potencialmente importante si sus intereses se inclinan hacia un lado u otro. Un estudio realizado sobre la personalización de la búsqueda y sus efectos en los resultados de búsqueda en Google News dio como resultado diferentes órdenes de noticias generadas por diferentes usuarios, a pesar de que cada usuario ingresó la misma consulta de búsqueda. Según Bates, "sólo el 12% de los buscadores tenían las mismas tres historias en el mismo orden. Esto para mí es evidencia prima facie de que se están filtrando". [35] Si la personalización de la búsqueda no estaba activa, todos los resultados en teoría deberían haber sido las mismas historias en un orden idéntico.
Otra desventaja de la personalización de la búsqueda es que las empresas de Internet como Google están recopilando y potencialmente vendiendo los intereses e historias de sus usuarios en Internet a otras empresas. Esto plantea una cuestión de privacidad relativa a 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 la web 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 cómo existen diferencias que tiene la personalización de búsqueda tanto en Facebook como en Google. Facebook implementa la personalización en cuanto a la cantidad de cosas que la gente comparte y qué páginas les "gustan". Las interacciones sociales de un individuo , qué perfil visita más, con quién envía mensajes o chatea son indicadores que se utilizan cuando Facebook usa la personalización. En lugar de que lo que la gente comparte sea un indicador de lo que se filtra, Google toma en consideración en qué "hacemos clic" para filtrar lo que aparece en nuestras búsquedas. Además, las búsquedas en 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 realizar su propia personalización del sitio web. Las publicaciones que el usuario comenta o le gustan 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, los usuarios reciben sitios web y recursos similares en función de en qué hacen clic inicialmente. Incluso hay otros sitios web que utilizan la táctica de filtrado para ajustarse mejor a las preferencias del usuario. Por ejemplo, Netflix también juzga a partir del historial de búsqueda de los usuarios para sugerir películas que podrían interesarles en el futuro. Hay sitios como Amazon y sitios de compras personales que también utilizan la historia de otras personas para servir mejor a sus intereses. Twitter también utiliza la personalización "sugiriendo" que otras personas sigan. Además, en función de a quién se "sigue", "tweets" y "retweets", 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 de personalizar el orden vertical. Por ejemplo, para la misma consulta como "ingeniero de software", dependiendo de si un buscador tiene intención de contratar o de buscar trabajo, se le ofrecen personas o trabajos como vertical principal. Dentro de cada vertical, por ejemplo, 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 sólo tienen una identidad. E. Pariser sostiene que eso es completamente falso y que la personalización de la búsqueda es solo otra forma de demostrar que eso no es cierto. 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 verse 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 constituyen en absoluto la identidad de una persona, sino que brindan representaciones falsas. [dieciséis]
Motores de búsqueda como Google y Yahoo! Utilice la búsqueda personalizada para atraer posibles clientes a productos que se ajusten a sus presuntos deseos. Con base en una gran cantidad de datos recopilados agregados a partir de los clics de un individuo en la web, los motores de búsqueda pueden utilizar la búsqueda personalizada para colocar anuncios que puedan despertar el interés de un individuo. La utilización de la búsqueda personalizada puede ayudar a los consumidores a encontrar lo que buscan más rápido, así como también ayudar a relacionar productos y servicios con personas dentro de mercados más especializados y/o especializados. Muchos de estos productos o servicios que se venden a través de resultados personalizados en línea tendrían dificultades para venderse en tiendas físicas . Este tipo 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 rápido y reduce la cantidad de dinero publicitario necesario para llegar a esos consumidores. Además, utilizar 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, ha considerado comprar un artículo o ha realizado 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 búsqueda personalizada 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 personas con un alto porcentaje de coincidencias que a personas con un porcentaje de coincidencias medio y bajo. Este aspecto de la búsqueda personalizada irrita a muchos estudiosos, 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 convencer a las personas de que utilicen los productos y servicios que ofrece la empresa de motor 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 primer resultado de la consulta. [38] Para utilizar otros servicios de mapas, como MapQuest, el usuario tendría que profundizar en los resultados. Otro ejemplo se refiere a consultas más vagas. La búsqueda de la palabra "zapatos" utilizando el motor de búsqueda de Google ofrecerá varios anuncios a las empresas de calzado que pagan a Google para vincular su sitio web como primer resultado a las consultas de los consumidores.
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