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, consultas de búsqueda relacionadas 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 puramente 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 adoptar 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, ya sea que estén o no en las mismas industrias, trabajen para las mismas empresas, pertenezcan a los mismos grupos sociales y vayan 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 usaban 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. Por el contrario, los resultados de búsqueda con búsqueda social resaltan el contenido que fue creado o tocado por otros usuarios que están en el Gráfico Social de la persona que realiza una búsqueda. Es una tecnología de búsqueda personalizada con filtrado de comunidad en línea para producir resultados altamente personalizados. ^[7] La ​​búsqueda social adopta muchas formas, que van desde simples marcadores compartidos o 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, ha habido diferentes estudios, investigaciones y algunas implementaciones de Social Search. En 2008, hubo algunas empresas emergentes que se centraron en clasificar los resultados de búsqueda según el gráfico social de uno en las redes sociales . ^{[12] [13]} Las empresas en el espacio de búsqueda social incluyen Sproose , Mahalo , Jumper 2.0 , Scour , Wink , Eurekster y Delver . Los esfuerzos anteriores incluyen Wikia Search . En 2008, una historia en TechCrunch mostró que Google potencialmente agregaba 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 significativos para los usuarios finales. También hay otros servicios como Sentiment que hacen que la búsqueda sea personal al buscar dentro de los círculos sociales de los usuarios.

En 2009, un proyecto de startup 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 es proporcionar al usuario funciones que los motores de búsqueda no proporcionaban en ese momento. Por ejemplo, diferentes búsquedas han indicado que aproximadamente el 70% de las veces que un usuario busca algo, un amigo o un compañero de trabajo ya lo ha encontrado. Además, los estudios han demostrado que aproximadamente el 30% de las personas que utilizan la búsqueda en línea buscan algo que ya han encontrado antes. ^[16] La startup cree que ayuda a evitar este tipo de problemas al proporcionar una experiencia de búsqueda compartida y enriquecida 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 versión 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 retuits y los "Me gusta" al proporcionar resultados de búsqueda. ^[17] Sin embargo, después de que un acuerdo de búsqueda con Twitter finalizara sin renovación, Google comenzó a reestructurar su Búsqueda social. En enero de 2012, Google lanzó "Búsqueda más Tu mundo", un desarrollo adicional de Búsqueda social. La función, que está integrada en la búsqueda regular de Google como una función de exclusión voluntaria, extrae referencias a resultados de los perfiles de Google+ . El objetivo era ofrecer resultados de búsqueda mejores, más relevantes y personalizados con esta integración. Sin embargo, esta integración tuvo algunos problemas en los que Google+ aún no se adoptó de forma generalizada o no tiene mucho uso entre muchos usuarios. ^[18] Más tarde, Google fue criticado por Twitter por el impacto potencial percibido de "Search plus Your World" sobre 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 el rastreo de búsqueda profunda por parte de Google del contenido de Twitter. ^[19] Al integrar Google+ , Google estaba alentando a los usuarios a cambiar 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 desaparecer porque el Gráfico de conocimiento de Google finalmente comenzó a mostrar enlaces a Facebook, Twitter y otros sitios de redes sociales. ^[20]

En diciembre de 2008, Twitter volvió a introducir 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 todavía se encontraba en fase beta. El objetivo era permitir a los usuarios priorizar los resultados que eran populares en su círculo social por encima de los de Internet en general. Graph Search de Facebook utilizaba el contenido generado por los usuarios de Facebook para dirigirse a ellos. ^[18]

Aunque se han realizado diferentes investigaciones y estudios sobre búsquedas sociales, las redes sociales no han mostrado suficiente interés en trabajar con motores de búsqueda . LinkedIn, por ejemplo, ha tomado medidas para mejorar sus propias funciones de búsqueda individuales con el fin de desviar a los usuarios de los motores de búsqueda externos. Incluso Microsoft comenzó a trabajar con Twitter para integrar algunos tweets en los resultados de búsqueda de Bing en noviembre de 2013. Sin embargo, Twitter tiene su propio motor de búsqueda que señala el valor de sus datos y por qué les gustaría mantenerlos en casa. ^[22] Sin embargo, al final, la búsqueda social nunca será verdaderamente exhaustiva de los temas que importan a las personas a menos que los usuarios opten por hacer completamente pública su información. ^[23]

El descubrimiento social es el uso de las preferencias sociales y la 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 compras, reuniones de amigos o incluso viajes. ^[25] El descubrimiento de nuevas personas se realiza a menudo 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 de venta minorista sería la adición de la compartición social con la música, a través de la tienda de música iTunes. Hay un componente social para descubrir nueva música. ^[27] El descubrimiento social es la base de la rentabilidad de Facebook , generando ingresos por publicidad al orientar los anuncios a los usuarios que utilizan las conexiones sociales para mejorar el atractivo comercial. ^[24]

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

Pocos motores de búsqueda sociales dependen únicamente de las comunidades en línea. Según el conjunto de características de un motor de búsqueda en particular, estos resultados pueden 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. 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 contenido particularmente interesante o relevante mediante el uso de etiquetas. Estas etiquetas descriptivas se suman a los metadatos integrados en las páginas web, lo que teóricamente mejora los resultados para palabras clave específicas con el tiempo. Un usuario generalmente verá etiquetas sugeridas para un término de búsqueda en particular, lo que indica las etiquetas que se han agregado anteriormente.

Una implementación de un motor de búsqueda social es Aardvark . Aardvark es un motor de búsqueda social que se basa en el "paradigma de la aldea", que consiste en conectar al usuario que tiene una pregunta con amigos o amigos de amigos que puedan responder a su pregunta. ^[29] En Aadvark, un usuario hace una pregunta de diferentes maneras que en su mayoría involucran formas en línea como mensajería instantánea, correo electrónico, entrada web u otras formas no en línea como mensaje de texto o voz. El algoritmo Aardvark reenvía la pregunta a alguien en la red social extendida del autor de la pregunta que tenga la mayor probabilidad de saber la respuesta a la pregunta. Aadvark fue adquirido por Google en 2010 y abandonado más tarde en 2011.

Los posibles inconvenientes de la búsqueda social residen en su estructura abierta, como es el caso de otras bases de datos etiquetadas. Como se trata de redes basadas en la confianza, el uso indebido no intencionado o malintencionado de las etiquetas en este contexto puede dar lugar a resultados de búsqueda imprecisos. Hay 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 vinculados a Facebook. ^[31] Se han lanzado otras versiones de motores sociales, incluidos Google Coop , Eurekster , Sproose , Rollyo , Anoox y MyWeb2.0 de Yahoo.

Se ha confirmado que una nueva función de la aplicación de Facebook llamada "Añadir un enlace" está en fase de prueba y 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 incluir artículos que han sido bien compartidos por otros usuarios de Facebook, y los más recientes tienen prioridad sobre los demás. La opción sin duda facilita a los usuarios añadir enlaces sin tener que buscar manualmente en su sección de noticias o 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" por "Tendencias personalizadas". La nueva función Tendencias personalizadas, además de mostrar las tendencias de Twitter, brindará una breve descripción de cada tema. Dado que las tendencias tienden a ser abreviaturas sin contexto, una descripción permitirá aclarar de qué se trata una tendencia. La nueva experiencia de tendencias también puede incluir cuántos tweets se han enviado y si un tema es tendencia al alza o a la baja. ^{[33] [34]}

Puede que Google se esté quedando atrás en cuanto a búsquedas sociales, pero en realidad ve 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 . La búsqueda semántica comprende mucho más, incluyendo dónde estás, la hora del día, tu historial pasado y muchos otros factores, incluidas las conexiones sociales y las señales sociales. El primer paso para lograr esto será enseñar a los algoritmos a comprender la relación entre las cosas. ^[35]

Sin embargo, esto no es posible a menos que los sitios de redes sociales decidan trabajar con motores de búsqueda, lo cual es difícil, ya que a todos les gustaría ser el principal puente de acceso a Internet. A medida que avanzamos y los sitios de redes sociales hacen referencia a más artículos, la principal preocupación pasa a ser de qué sirve un motor de búsqueda sin los datos de los usuarios.

Un avance que pretende redefinir la búsqueda es la combinación de la búsqueda distribuida con la búsqueda social. El objetivo es un servicio de búsqueda básico cuyo funcionamiento esté controlado y mantenido por la propia comunidad. Esto funcionaría en gran medida como redes Peer to Peer en las que los usuarios proporcionan los datos que consideran apropiados. 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 de las mismas preocupaciones de seguridad que el caso tradicionalmente centralizado. Las preocupaciones de seguridad 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 administrar su accesibilidad. Las soluciones para la privacidad de datos incluyen la sustitución de información, el cifrado basado en atributos y el cifrado de transmisión basado en identidad. La integridad de los datos se define como la protección de los datos contra modificaciones y eliminaciones no autorizadas o indebidas. Las soluciones para la integridad de los datos son la firma digital , el encadenamiento de hash y la clave de firma incorporada. Las soluciones para la búsqueda social segura son la firma ciega , la prueba de conocimiento cero y el controlador de recursos. ^{[37] [38]}

Otro problema relacionado con la búsqueda distribuida y centralizada es cómo entender 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 es derivar un gráfico de interés de imagen del usuario a partir de las redes sociales y luego volver a clasificar los resultados de búsqueda de imágenes integrando la relevancia social del gráfico de interés de imagen del usuario y la relevancia visual de los motores de búsqueda generales. ^{[39] [40]}

Además de las exploraciones de ingeniería anteriores, un método más fundamental y potencial es desarrollar sistemas de búsqueda social basados ​​en la comprensión de los mecanismos neuronales relacionados. Los problemas de búsqueda escalan de individuos a sociedades, sin embargo, las tendencias recientes en todas las 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 de memoria) muestra características similares a la búsqueda externa (por ejemplo, la búsqueda espacial), incluidos mecanismos neuronales compartidos consistentes con un origen evolutivo común entre las especies. Para los escenarios de búsqueda, los organismos deben detectar -y escalar- gradientes ambientales ruidosos y de largo alcance (por ejemplo, temperatura, salinidad, recursos). Aquí, las interacciones sociales pueden proporcionar un beneficio adicional sustancial al permitir que los individuos, simplemente a través de la agrupación, promedien sus estimaciones imperfectas de señales temporales y espaciales (el llamado efecto de " sabiduría de las multitudes "). Sin embargo, debido a la inversión necesaria para obtener información personal, esto nuevamente prepara el escenario para que los productores (buscadores) sean explotados por otros. ^[41]

• Computación social
• Navegación social
• Comunidad en línea
• Comunidad web
• Filtrado colaborativo
• Búsqueda colaborativa de información
• Marcadores empresariales
• Motor de búsqueda humana
• Retroalimentación de relevancia
• Búsqueda de información social
• Software social