Buscar, sugerir y personalizar
Todo lo relacionado con el problema de localización de información y datos (texto, audio, video) ya sea generada en ámbito empresarial, social o institucional.
En este blog hemos hablado mucho sobre la transformación de los medios tradicionales hacia el mundo digital, y reflexionado en voz alta sobre distintos modelos de negocio. Hoy llegaba a este artículo, por este tweet:
@jesteban Objetivos equivocados RT @anamariallopis: rt @amfumero Modelos de pago por contenido para periódicos de toda la vida: http://0sq2j.tk
El post en cuestión (Taking the Plunge: How Newspaper Sites Taht Charge Are Faring) enumera diferentes modelos de pago que pequeños y medianos medios de prensa en papel americanos siguen explorando y que siguen sin cuajar, a excepción quizás de Wall Street Journal y Finantial Times, dos medios donde el contenido en si ya es un elemento diferenciador. En fin, en este post simplemente quería transcribir un comentario de un tal Alan que me ha encantado:
Lastly, every small paper in the US apparently feels that every nugget in their papers represent journalistic excellence that people cannot do without. Most of it is highly replaceable news or simplistic articles more suited to passing time on the train commute than as do or die information.
Back in the day there were few other ways for people to get this information so they read the paper. But the cat is out of the bag…people have hundreds of choices now and the monopoly on information delivery is gone forever.
Learn how to compete, cut costs, and embrace the efficiencies that the online world offers. Or die a slow death delayed slightly with these stunts.
Brillante!
Los que nos dedicamos a esto de la busqueda empresarial debemos estar continuamente hablando de las diferencias entre un buscador de empresa (normalmente el buscador “interno” desde donde los empleados buscan en todos los sistemas de su empresa y/o el buscador “público” de su web corporativa) y un buscador web general como puede ser Google, Yahoo, Bing, etc.. Todos ellos empiezan con un cajón de búsqueda, pero poco más tienen en común.
En este sentido me ha gustado un post acerca de micro-IR (i.e. micro information retrieval). No voy a entrar en la parte teórica, pero me atrae el concepto de micro-IR como “the practice of farming information needs out across multiple applications”, es decir buscar información en fuentes y principalmente con intenciones predefinidas. En otras palabras buscadores de empresa, site search, buscadores verticales, buscadores de aplicaciones y dispositivos moviles, etc..Muchos os preguntareis que mas da! al final el buscador debe facilitar encontrar información bien sea en la web o en un sitio web de una empresa o gobierno. Pues no, cuando se pueden anticipar las intenciones de búsqueda de un usuario y tenemos unos datos con una estructura de meta-data particular, el buscador debe de adaptarse a estos patrones de acceso y orientar al usuario haciendo uso de determinadas herramientas como pueden ser filtros de navegación (faceted navigation), uso de tags y entidades de negocio, ranking personalizado etc.. Mucha gente en este mundillo engloban este tipo de busquedas como todo exploratory search.
Google explorando con Exploratory Search
En este sentido estoy totalmente de acuerdo con Daniel Tunkelang del blog The Nosiy Channel:
I feel that the distinction between macro- and micro-IR is in the same vein: micro-IR settings (e.g., site search, enterprise search,vertical search) drive needs for more richer interfaces and support for interaction, while macro-IR application developers (e.g., general web search) worry mostly about producing a reasonable answer for the query..
Guardiola no es el único que habla de feeling estos días, tras quitarse de un plumazo a Etoo. La semana pasada leí por lo menos tres o cuatro artículos sobre Sentiment Analysis, uno en el New York Times, otros dos en El Pais, La red comercializa tus sentimientos y Mi empresa vigila atentamente tu blog, etc..Es evidente que el rollito de extraer feelings de datos en Internet está de moda. Software que no solo monitoriza, sino interpreta y te dice que es lo que la web social dice de ti y tus productos. Pero ojo, esto no es nuevo, Autonomy sin ir mas lejos lleva hablando de Meaning-Based Computing por lo menos cuatro años…
Luego hoy me despierto con el ultimo post del blog de Colbenson, que habla del proyecto de clasificación automática de incidencias y tras conversar con las personas del equipo técnico sobre los retos que han tenido que superar para lograr indices altos de éxito, me han venido a la cabeza todos estos articulos más las conversaciones que he mantenido en distintos foros (en el blog de Netoraton, K-Government, Estrategia Digital, Busqueda Empresarial, etc..) sobre la “extracción” de significado o la capacidad de interpretar un pedazo de texto e inferir un “sentimiento” que el software tiene a día de hoy.
Entiendo y respeto que cada cual tiene su perspectiva sobre el tema. Mi visión desde un prisma técnico, tras unos cuantos años como consultor en proyectos de procesado de texto no estructurado, como son los de búsqueda, categorización y personalización de información, es que se está avanzando mucho pero aun es sumamente complejo automatizar procesos que “entiendan” el significado de un texto y realicen acciones sobre el mismo de manera desatendida. Esto por supuesto no quiere decir que este tipo de proyecto no deba abordarse, sino todo lo contrario, todo lo que quiero decir es que aun debemos de contemplar escenarios donde los procesos automáticos de extracción de sentido de un texto deben ser supervisados y analizados por personas expertos en la materia. Me preguntaban el otro día en uno de estos debates, ¿que es mejor un analista con una herramienta de “sentyment analysis” o sin ella? pues verdaderamente la respuesta no es sencilla, si la herramienta es muy muy muy buena, no hay duda! pero si en cambio el analista se va a pasar más tiempo ordenando y desordenando ideas dentro de la herramienta quizás hubiese ahorrado su tiempo observando de manera manual las 10-15-20 fuentes que desea monitorizar y extraer sus propias conclusiones.
A ver, como apasionado de las tecnologías que soy, está claro que yo tiro por investigar, diagnosticar y personalizar algún producto hacia las necesidades de una empresa, bien sea para clasificar incidencias o para determinar el sentido o efecto que una campaña de marketing ha tenido en las redes sociales, pero simplemente quiero advertir del peligro que estos proyectos contraen si la percepción del cliente no es la idónea a la hora de asumir expectativas.
Jews = Cause of Aids
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