Búsqueda social

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 relacionadas con consultas de búsqueda 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 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 varias formas. Por ejemplo, en el motor de búsqueda de personas de LinkedIn , las relaciones sociales incluyen conexiones sociales entre el buscador y cada resultado, si están o no en las mismas industrias, trabajan para las mismas empresas, pertenecen a los mismos grupos sociales, asisten a las mismas escuelas, etc. ^{[ 2 ] [ 5 ]}

La búsqueda social puede no ser demostrablemente mejor que la búsqueda basada en algoritmos. ^{[ 6 ]} En el modelo de clasificación algorítmica que los motores de búsqueda utilizaban 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. En cambio, los resultados de búsqueda con búsqueda social resaltan el contenido que fue creado o modificado por otros usuarios que se encuentran en el Grafo Social de la persona que realiza la búsqueda. Es una tecnología de búsqueda personalizada con filtrado de la comunidad en línea para producir resultados altamente personalizados. ^{[ 7 ]} La búsqueda social adopta muchas formas, desde simples marcadores compartidos o el 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 luego 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 la red humana 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 la Búsqueda Social. En 2008, algunas empresas emergentes se centraron en clasificar los resultados de búsqueda según el gráfico social de cada usuario en las redes sociales . ^{[ 12 ] [ 13 ]} Entre las empresas del sector de la búsqueda social se incluyen Sproose , Mahalo , Jumper 2.0 , Scour , Wink , Eurekster y Delver . Entre los esfuerzos anteriores se encuentra Wikia Search . En 2008, un artículo de TechCrunch mostró que Google podría añadir 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 relevantes para los usuarios finales. También existen otros servicios como Sentiment que personalizan la búsqueda al buscar dentro de los círculos sociales de los usuarios.

En 2009, un proyecto emergente llamado HeyStaks ( www.heystaks.com ) desarrolló un complemento para navegadores web llamado "HayStaks". HeyStaks aplica la búsqueda social a través de la colaboración en la búsqueda web como una forma de obtener mejores resultados de búsqueda. ^{[ 15 ]} La principal motivación de HeyStaks para trabajar en esta idea fue proporcionar al usuario funciones que los motores de búsqueda no ofrecían en ese momento. Por ejemplo, diferentes búsquedas han indicado que aproximadamente el 70% de las veces que un usuario busca algo, un amigo o compañero de trabajo ya lo ha encontrado. Además, estudios han demostrado que aproximadamente el 30% de las personas que usan la búsqueda en línea buscan algo que ya han encontrado. ^{[ 16 ]} La startup cree que ayuda a evitar este tipo de problemas al proporcionar una experiencia de búsqueda compartida y enriquecedora a través de una lista de recomendaciones que se generan en función de los resultados de la búsqueda.

En octubre de 2009, Google lanzó su "Búsqueda Social"; después de un tiempo en 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 retweets 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 rediseñar su Búsqueda Social. En enero de 2012, Google lanzó "Search plus Your World", un desarrollo más profundo de la Búsqueda Social. La función, que está integrada en la búsqueda regular de Google como una función de exclusión voluntaria, extrae referencias a los resultados de los perfiles de Google+ . El objetivo era ofrecer mejores resultados de búsqueda, más relevantes y personalizados con esta integración. Sin embargo, esta integración tuvo algunos problemas, ya que Google+ todavía no está ampliamente adoptado ni es muy utilizado por muchos usuarios. ^{[ 18 ]} Más tarde, Twitter criticó a Google por el impacto potencial percibido de "Búsqueda más Tu Mundo" en 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 a permitir que Google realizara un rastreo de búsqueda profunda del contenido de Twitter. ^{[ 19 ]} Al integrar Google+ , Google estaba animando 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 disminuir 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 había cambiado significativamente desde entonces, 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 encontraba en fase beta. El objetivo era permitir a los usuarios priorizar los resultados populares dentro de su círculo social sobre los resultados generales de internet. Graph Search de Facebook utilizaba el contenido generado por los usuarios de Facebook para segmentar a los usuarios. ^{[ 18 ]}

Aunque se han realizado diversas investigaciones y estudios sobre la búsqueda social, las redes sociales no han mostrado suficiente interés en colaborar con los motores de búsqueda . LinkedIn, por ejemplo, ha tomado medidas para mejorar sus propias funciones de búsqueda con el fin de desviar a los usuarios de los motores de búsqueda externos. Incluso Microsoft comenzó a trabajar con Twitter para integrar algunos tuits en los resultados de búsqueda de Bing en noviembre de 2013. Sin embargo, Twitter cuenta con su propio motor de búsqueda, lo que demuestra el valor de sus datos y su preferencia por mantenerlos internamente. ^{[ 22 ]} En definitiva, la búsqueda social nunca abarcará por completo los temas que interesan a las personas a menos que los usuarios decidan hacer 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 de compra, encuentros con amigos o incluso viajes. ^{[ 25 ]} El descubrimiento de nuevas personas suele ser 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 en el comercio minorista sería la incorporación del intercambio social con la música, a través de la tienda de música iTunes. Existe 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 utilizando las conexiones sociales para mejorar el atractivo comercial. ^{[ 24 ]}

Un motor de búsqueda social, en cierto modo, puede considerarse 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 ocurrir recuperando una consulta enviada por el usuario y determinando que la consulta está relacionada con la pregunta; y proporciona una respuesta, incluyendo el enlace al recurso, como parte de los resultados de búsqueda que responden a la consulta. ^{[ 28 ]}

Pocos motores de búsqueda sociales dependen exclusivamente de las comunidades en línea. Según las funcionalidades de cada motor de búsqueda, estos resultados pueden guardarse y añadirse a los resultados de búsqueda de la comunidad, mejorando así 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 las comunidades en línea para destacar el contenido particularmente interesante o relevante mediante el etiquetado. Estas etiquetas descriptivas se suman a los metadatos integrados en las páginas web, mejorando teóricamente los resultados para determinadas palabras clave con el tiempo. El usuario generalmente verá etiquetas sugeridas para un término de búsqueda específico, que indican las etiquetas que se han añadido previamente.

Aardvark es una implementación de un motor de búsqueda social . Se basa en el paradigma de la "aldea", que consiste en conectar al usuario con una pregunta con amigos o conocidos que puedan responderla. ^{[ 29 ]} En Aardvark, el usuario formula preguntas de diversas maneras, principalmente en línea (mensajería instantánea, correo electrónico, formularios web) o por otros medios no en línea (mensajes de texto o voz). El algoritmo de Aardvark reenvía la pregunta a alguien de la red social del usuario que tenga la mayor probabilidad de conocer la respuesta. Google adquirió Aardvark en 2010 y lo abandonó en 2011.

Los posibles inconvenientes de la búsqueda social radican en su estructura abierta, como ocurre con otras bases de datos etiquetadas. Dado que se trata de redes basadas en la confianza, el uso indebido, no intencional o malicioso, de las etiquetas en este contexto puede generar resultados de búsqueda imprecisos. Existen varios motores de búsqueda social 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 vinculado a Facebook. ^{[ 31 ]} Se han lanzado otras versiones de motores sociales, como Google Coop , Eurekster , Sproose , Rollyo , Anoox y MyWeb2.0 de Yahoo .

Se ha confirmado que está en fase de pruebas una nueva función de la aplicación de Facebook llamada « Añadir un enlace » que permite a los usuarios ver artículos populares que podrían querer incluir en sus actualizaciones de estado y comentarios introduciendo una consulta de búsqueda. Los resultados parecen consistir en artículos que han sido ampliamente compartidos por otros usuarios de Facebook, dando prioridad a los publicados más recientemente. Esta opción facilita a los usuarios la adición de enlaces sin tener que buscar manualmente en su sección de noticias ni recurrir a una consulta de 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 Personalizadas ". La nueva función de Tendencias Personalizadas, además de mostrar las tendencias de Twitter, ofrecerá una breve descripción de cada tema. Dado que las tendencias suelen ser abreviaturas sin contexto, una descripción aclarará de qué trata cada una. La nueva experiencia de tendencias también podría incluir la cantidad de tuits enviados y si un tema está en tendencia al alza o a la baja. ^{[ 33 ] [ 34 ]}

Puede que Google se esté quedando atrás en cuanto a búsqueda social, pero en realidad reconoce 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 cómo funciona la búsqueda semántica . Esta comprende mucho más, incluyendo tu ubicación, la hora del día, tu historial y muchos otros factores, como las conexiones sociales y las señales sociales. El primer paso para lograrlo será enseñar a los algoritmos a comprender la relación entre las cosas. ^{[ 35 ]}

Sin embargo, esto no es posible a menos que las redes sociales decidan colaborar con los motores de búsqueda, lo cual es difícil, ya que todos aspiran a ser la principal puerta de entrada a internet. A medida que avanzamos y más artículos se comparten desde las redes sociales, surge la pregunta 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 las redes Peer-to-Peer, en las que los usuarios proporcionan los datos que consideran pertinentes. Dado que los datos utilizados por los motores de búsqueda pertenecen al usuario, este debería tener control absoluto sobre ellos. La infraestructura necesaria para un motor de búsqueda ya está disponible en forma de miles de ordenadores de sobremesa inactivos y un amplio acceso a banda ancha residencial. ^{[ 36 ]}

A pesar de las ventajas de la búsqueda distribuida , comparte varias preocupaciones de seguridad con el caso centralizado tradicional. Estas preocupaciones se pueden clasificar en tres categorías: privacidad de datos , integridad de datos y búsqueda social segura. La protección de la privacidad de datos se define como la forma en que los usuarios pueden controlar completamente sus datos y gestionar su acceso. Las soluciones para la privacidad de datos incluyen la sustitución de información, el cifrado basado en atributos y el cifrado de difusión basado en identidad. La integridad de datos se define como la protección de los datos contra modificaciones y eliminaciones no autorizadas o indebidas. Las soluciones para la integridad de datos son la firma digital , el encadenamiento de hashes y la clave de firma integrada. Las soluciones para la búsqueda social segura son la firma ciega , la prueba de conocimiento cero y el gestor de recursos. ^{[ 37 ] [ 38 ]}

Otro problema relacionado 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 consiste en derivar un gráfico de interés usuario-imagen a partir de las redes sociales y, posteriormente, reordenar los resultados de la búsqueda de imágenes integrando la relevancia social del gráfico de interés usuario-imagen y la relevancia visual de los motores de búsqueda generales. ^{[ 39 ] [ 40 ]}

Además de las exploraciones de ingeniería mencionadas, un método más fundamental y potencial consiste en desarrollar sistemas de búsqueda social basados ​​en la comprensión de los mecanismos neuronales relacionados. Los problemas de búsqueda abarcan desde individuos hasta sociedades; sin embargo, las tendencias recientes en diversas disciplinas indican que las propiedades formales de estos problemas comparten estructuras similares y, a menudo, soluciones similares. Además, la búsqueda interna (por ejemplo, la búsqueda en la memoria) muestra características similares a la búsqueda externa (por ejemplo, la búsqueda espacial de alimento), incluyendo mecanismos neuronales compartidos consistentes con un origen evolutivo común entre especies. En los escenarios de búsqueda, los organismos deben detectar —y superar— gradientes ambientales ruidosos y de largo alcance (por ejemplo, de temperatura, salinidad y recursos). En este caso, las interacciones sociales pueden proporcionar un beneficio adicional sustancial al permitir que los individuos, simplemente mediante la agrupación, promedien sus estimaciones imperfectas de señales temporales y espaciales (el llamado efecto de la « sabiduría de las multitudes »). Sin embargo, debido a la inversión necesaria para obtener información personal, esto nuevamente crea el escenario para que los productores (buscadores) sean explotados por otros. ^{[ 41 ]}

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