Estudiando el Comportamiento de los Usuarios como Buscadores de Informacion

Ha pasado un tiempo desde mi último post; de hecho el año pasado fue un periodo de transición académica gatillada principalmente por un cambio disciplinario en terminos de investigación. Solo por alcances de nombre y similitudes aparentes pase de estudiar Ingeniería Informática en Chile a un programa de doctorado en Ciencias de la Información en USA. Para mi sorpresa ya estando dentro del programa me di cuenta que las cosas no eran tan similares y que aca en norteamerica, las ciencias de la información son un campo de estudio que va mas allá de los sistemas computacionales, con un foco principalmente centrado en el usuario.

Además de lo anterior, el programa de estudios en el que estoy es multidiciplanario y se imparte en una escuela que alberga tres ramas distintas: Comunicaciones, Bibliotecología y Ciencias de la Información, y Estudios de Medios (creo que sería la traducción para Media Studies :)) Por lo tanto las clases que tomé en un principio escapaban completamente de mis expectativas e intereses. Ya con el tiempo tuve la posibilidad de escoger clases que calzaban mejor con lo que me gusta hacer y conocí algunas personas con las que tenemos intereses en común así que me embarque en nuevos tipos de investigación.

Actualmente mi foco se centra en el estudio del usuario y grupos de usarios en su rol como buscadores de información (information seekers). Para entender mejor esta idea, pensemos en un buscador como Google, Bing, Yahoo!, o cualquier otro. Dichos sistemas nos "facilitan" o mas bien proveen acceso a diversas fuentes de información las cuales son encontradas por estos sistemas a través de las consultas (o queries) formuladas por los usuarios. Una vez que la consulta es enviada al buscador, este realiza una exploración de grandes bases de datos que se han formado tras un proceso de recolección y organizacion de los documentos que son recolectados en una exploración previa y automatizada de la web (Web Crawling). Ahora bien, este proceso de tomar una consulta generada por el usuario, buscar documentos en las bases de datos en base a la consulta, encontrar los documentos, y finalmente retornarlos al usuario es lo que se denomina Recuperación de la Información (Information Retrieval o IR). IR es un area ampliamente estudiada y se considera como un proceso realizado principalmente por sistemas automatizados, por lo cual se dice que IR es la perspectiva del sistema en relación a la busqieda de información.

Por mi parte mi foco en este momento esta centrado en dos áreas, el usuario en si como una entidad que piensa y siente durante el proceso de busqueda de información (a esto llamamos information seeking), y su interacción con los sistemas de recuperación de información (en mi caso mi interes apunta a sistemas computacionales principalmente, ya que information seeking es un fenómeno que se manifiesta con o sin tecnología). En este sentido es necesario recurrir al estudio de ciencias cognitivas, fisiología, psicología, comportamiento humano, comunicación, filosofía, y ciencias de la computación, entre otras disciplinas. En este sentido el desafío ha sido aun mayor, pues además de tener que lidiar con un idioma que aun estoy aprendiendo, tengo que entender algo en lo que no fui entrenado en mi estudios de ingeniería ni tampoco durante el magíster.

Ahora bien, cual es la importancia de entender mas sobre el usuario como buscador de información. La respuesta no es tan simple, pero la puedo resumir de la siguiente manera. Una de las principales metas de un individuo que busca información es encontrar información relevante. Ahora bien relevancia es todo un universo de cosas, no es solamente lo que resulta pertinente, tiene que ver con el contexto, con lo que sentimos, con su utilidad, y un sin fin de cosas que darían pie para un post aparte que espero scribir en algun momento. De momento la mayoría de los sistemas asumen que el usuario es capaz de expresar en pocas palabras (consulta o query) su necesidad de información y sobre la base de esta la información es recuperada. El punto es que no sabemos con certeza que tan bien un usuario es capaz de expresar su necesidad en palabras y una vez que la información le es presentada, es dificil saber con certeza hasta que punto el usuario considera que lo que le fue retornado es en efecto relevante.

Piensen cada vez que buscan información ya sea para algo cotidiano o bien para un proyecto. Dependiendo de lo que esten haciendo, del grado de dificultad, de la especificada del tema, etc; habrán ocasiones en las que obtendran "buenos" resultados digamos en la primera páginas de resultados del buscador que esten usando. En la medida que las cosas son mas complejas es probable que incluso luego de varios intentos no obtengan lo que andan buscando.

El punto es ese básicamente, el sistema evalua la relevancia de un documento de acuerdo a criterios preestablecidos, formulaciones matemáticas, rankings, etc. pero ello no considera del todo la recepción del usuario. Aun cuando el usuario le respondiera al sistema si lo que fue retornado es o no "relevante", lo cual llamamos relevance feedback, esto no resulta suficiente para la mejora de los sistemas.

A lo largo de los años los sistemas de búsqueda de información han mejorado considerablemente, pero están lejos de ser perfectos, y sin ser tan ambiciosos, ser cercanos a perfectos. Una evaluación critica diría que están sobre la media de lo que esperamos. Por lo tanto queda preguntarse hasta que punto podría mejorar estos sistemas si estos alcanzaran un mayor nivel de comprensión de los usuarios, además de aumentar los niveles de interacción con el.

En este punto no sabemos la respuesta a esta interrogante, pero si se han introducido mejoras que a veces como usuarios no las percibimos. Un ejemplo es la búsqueda social de informacion, que se basa en la idea de concenso de las masas (en terminos simple esto se explica como sigue: si muchas personas consideran que una página Web es "relevante", entonces se infiere que dicha página es en efecto "relevante" y por tanto dicha páqina es promovida en los rankings de búsqueda. Algunos buscadores que incluyen esto son Google (mientras estemos usando nuestra cuenta Google (Gmail) mientras búscamos información) y previo a Google esta Zakta. Hagan la prueba, de hecho ustedes mismos como usuarios pueden promover resultados. Además tenemos otras interesantes características en este mundo de la búsqueda social en conexión con las redes sociales como Twitter o Facebook, por ejemplo si nuestros amigos que se asume comparten intereses similares a los nuestros, comparten un determinado link y nosotros eventualmente búscamos información relacionada con lo que nuestros amigos compartieron con anterioridad, estos sitios tendran un peso diferente en los resultados que obtengamos.

Toda esta área ha sido desarrollada por décadas por lo que no pretendo cubrir todas sus dimensiones en este breve post, pero la idea es dar a conocer a la comunidad hispana (en la que por cierto esta área es poco difundida) un poco mas de lo que estoy haciendo y del campo de estudio en el que estoy involucrado.

Para mas detalle de los trabajos que he publicado visiten mi sitio personal o mi blog en Inglés.

Acá les dejo un extracto de la pelicula la Máquina del tiempo donde se ve una visión futurista de interfaz humano computador en una biblioteca. Esta tiene varios elementos que en la actualidad no tenemos, pero si lo miramos en detalle (más alla de la interfaz humanizada) no dista mucho de lo que tenemos ahora.