El año pasado comenzamos a escuchar el nuevo concepto de Enterprise Social Search en distintos foros sobre busqueda empresarial al otro lado del charco. Este nuevo término no se refiere a la implantación de redes sociales en su organización (i.e. Facebook, Twitter, Yammer, etc..), sino a como mejorar la búsqueda y encontrabilidad de información conectando las redes y perfiles de sus empleados y colaboradores en los procesos de recuperación. En muchas ocasiones es tan importante encontrar un buen documento sobre un determinado tema de interés, como dar con un experto en la materia que me pueda asistir. Además de información, buscamos expertos o personas que hayan demostrado algún interés sobre la materia previamente. Pasamos de Information Retrieval a User Retrieval.

La siguiente presentación de @brynn y @semanticwill muestra algunos de los caminos en los que estamos trabajando con nuestros clientes en la actualidad, relacionar perfiles* de usuario a temas y areas de concomiento y ofrecer estos datos durante los procesos de búsqueda de manera contextual y relevante.

*Nota: cuando me refiero a perfiles, un término de por sí muy vago y subjetivo, me refiero tanto a perfiles explícitos (como por ejemplo datos provenientes del directorio activo como departamento, funciones, redes, etc y otros generados por el propio usuario, como tags, documentos recomendados y/o votados,  etc) como también a perfiles ímplicitos (tales como comportamientos de navegación, lectura y búsqueda de dicho usuario reflejado en históricos y otros lugares).

Designing for Sociality in Enterprise Search

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Los autores de la presentación distinguen entre tres tipos de búsqueda social:

- Collective Social Search: Se refiere al impacto que las tendencias de uso de todos los usuarios puede tener en el ranking y los resultados de una búsqueda. Estos factores ya los vemos en muchos lugares en la actualidad: puede ser desde ofrecer un ranking en base a popularidad (a-la-PageRank), hasta ofrecer sugerencias sobre  tendencias, búsquedas y tags similares que está realizando la gente ahora mismo. Lo más buscado, sugerencias de auto-completado, Trends Topics, Lo más visto, etc…En resumen, como datos de tendencias de uso de muchos usuarios y comunidades pueden enriquecer mi búsqueda.

- Friend-Filtered Social Search: Este tipo de búsqueda se refiere a mostrar resultados sobre que es lo que tus contactos y sus respectivos circulos dicen sobre ello. Google está experimentando sobre “social search” en este aspecto, mezclando resultados orgánicos junto con comentarios de tus amigos en redes sociales, blogs, etc..

- Collaborative Social Search: Finalmente tenemos la búsqueda colaborativa, la cual se refiere a una búsqueda donde participan más de una persona. Este tipo de búsqueda suele ocurrir de manera asíncrona y en lenguaje natural, pensad en LinkedIn Answers, Yahoo Answers,  etc.. o el ejemplo de Aardvark, buscador web que tras una búsqueda trata de localizarte las personas mejor capacitadas para responderte, mediante el uso de respuestas preformuladas, etc..

A mi juicio, no hay mejores ni peores tipos de búsqueda social, sino que la clave del éxito está en saber utilizar la funcionalidad para cada ocasión: seleccionar los datos que aporten valor al usuario en cada momento del proceso de discovery. Primero es necesario saber cuales son las opciones y a partir de ahí, analizando a fondo los perfiles y patrones de acceso de cada uno de sus perfiles de usuario, y por supuesto la calidad de sus contenidos (metadata, logs, analiticia etc..), saber conjugar una solución que permita facilitar los procesos de búsqueda y localización de información en su empresa.

En fin, seguimos trabajando para que encuentres más y mejor la información que buscas, y para que la información te encuentre a ti!