Buscar, sugerir y personalizar

Cruzar valores, columnas, tablas, palabras, frases, lugares, organizaciones, momentos en el tiempo: Absolutamente cualquier conjunto de Datos es representable.

En el 2009 hablábamos que el futuro de la búsqueda de información no era la búsqueda, sino la entrega debido al poder de las Redes Sociales.

En el 2010 apostábamos por sistemas de personalización y recomendación por fin efectivos con impacto en negocio explotando interacciones humanas en ecosistemas digitales.

En el 2011 pronosticábamos la revolución del Dato, potenciado precisamente por todos esos nuevos canales de enriquecimiento de información, el Social Data y el Open Data.

Las cosas transcurren tan rápido amigos que ya estamos en Mayo del 2011 y tenemos que revisitar las tendencias para darle al Poder de la Visualización de Datos el protagonismo que se merece y lo que es más fascinante; el papel fundamental que ejercerá en el futuro inmediato de los sistemas de Búsqueda de Nueva Generación.

Visualizar Datos permite disolver la complejidad con la capacidad de comprensión de las personas.

Encuentro fascinante que haya espacios esenciales al aprovechamiento de información en cuales quiera que sean los procesos de negocio donde ningún modelo computacional alcanza la capacidad del intelecto humano, estamos a años luz en lo referente a todo proceso creativo y en definitiva en la Síntesis y formulación de estrategias que son de las que depende el éxito o el fracaso de Negocios, Campañas Electorales, Estrategias Militares o Relaciones Personales.

Por lo tanto hay datos que imprescindiblemente el ser humano ha de consumir, datos complejos, ricos, cruzados, multi-dimensionales para los que la Visualización es el único camino.

Si el año pasado apostamos por un 2010 donde los sistemas de recomendación y entrega de información serían el eje en la evolución de los patrones de Encontrabilidad, para el 2011 pronosticamos un escenario donde el dato cobra vida alimentándose y disolviéndose con el comportamiento cada vez más conocido de sus usuarios.

Instant Search ha sido sin lugar a la más mínima duda el gran hito en términos de experiencia de consumo de información, un ejemplo perfecto del impacto de la personalización y un hito histórico en términos de Encontrabilidad que el 2010 nos ha dejado.

Instant Search recrea un acercamiento inmediato de la información al usuario, anticipando paquetes de información antes de que sean demandados de tal forma que llegado el momento de petición ya están ahí.

Me recuerda a una anécdota que una amiga de un hotel de gran lujo me contó sobre Tom Cruise, cuyo deseo era tener un Capuchino en la puerta de su habitación recién hecho independientemente de a que hora se levantara, de tal modo que a cada 2 minutos subían un Capuchino, y bajaban el anterior hasta que Mr. Cruise abría la puerta y recogía su Capuchino recién hecho sin necesidad de pedirlo.

Poco a poco y de forma previsiblemente creciente durante el 2011, los usuarios seremos personas cada vez más “conocidas” para las fuentes online de consumo.

Nunca antes había sido posible evidenciar el perfil de una persona tras unas pautas de uso online con tanta fidelidad, nunca había sido posible geo-referenciar a tantos usuarios en tantos hábitos de consumo, nunca antes habíamos dispuesto de tanta riqueza de opinión sobre productos y servicios, nunca antes cientos de millones de personas habían compartido de forma abierta y continuada sus sentimientos, sus gustos e incluso sus sueños.

Todo esto es el caldo de cultivo ideal para que los datos cobren vida propia, nutriéndose insaciablemente y colmando con mayor efectividad nuevas experiencias que permitan alcanzar los más altos niveles de satisfacción de usuario.

Hace tan sólo 3 ó 4 años un usuario consumiendo cual quiera que sea el producto, servicio o información online, era un extraño, un forastero desconocido visitando un hostal de carretera. Hace 2 ó 3 años comenzó a ser un cliente previsible y agrupable en pautas comunes de un Holiday Inn mientras que hoy en día y en cada vez más escenarios es posible conocer y cruzar infinidad de detalles que permiten anticipar todo tipo de intenciones como si de un hotel de gran lujo y un cliente VIP se tratara.

Los grandes hitos que surjan durante el 2011 en términos de consumo de información, productos y servicios online se sustentarán precisamente en la creciente capacidad de prever las necesidades de los usuarios.

En las redes sociales como Twitter, Facebook o Linkedin encontramos el ejemplo ideal de esta pauta. Dichas redes cultivan datos que viven para recortar la distancia que separa a un perfil de un consumible.

Si en el 2010 los datos florecieron, en el 2011 se transformarán en árboles frutales de profunda raíz y jugosos frutos, ofreciendo posibilidades de negocio donde las mejores estrategias de búsqueda, procesado y enriquecimiento de información juegan un papel esencial al éxito.

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).

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

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Este tema es delicado amigos, tiene miga la cosa. El otro dia John Batelle comentaba en su blog: mirad, salgo primero en Google para la búsqueda “Predictions 2009“. Y todos los que le leemos pensamos, pues será para ti figura, porque tu no sales ni siquiera en mi primera pagina!

The days of “normal” search results that everyone sees are now over. Personalized results are the “new normal,” and the change is going to shift the search world and society in general in unpredictable ways. Search Engine Land Blog

Durante el pasado año vimos el resurgir de la personalización en las búsquedas en Google, estuvieses o no logeado. Google guarda en tu navegador todo tu historial de búsquedas (i.e. cookies) y lo utiliza junto con los datos de tu ubicación (i.e. dirección IP) para personalizar las futuras búsquedas que realices. Es una nueva vuelta de rosca al PageRank. Es decir, si tu has pinchado en un resultado de 20minutos.es, pues entenderá que ese medio online es uno de tu interés y por lo tanto, lo subirá en la pagina de resultados de tus futuras búsquedas.

La personalización es algo inevitable y que veremos cada día más de ello en todo tipo de aplicaciones. La relevancia de una búsqueda es algo muy intrínsicamente ligado a la persona, al usuario. No debería de ofrecer los mismos resultados una búsqueda de “reutilización informacion sector público” para un abogado del estado que para un empresario de Internet. Y claro, esta tendencia no solo ocurre en las búsquedas, lo vemos y veremos cada vez más en noticias, en publicidad, en videos y televisión online, en libros ahora que el eBook está tan de moda, etc…Ya no solo somos consumidores, ahora somos productores. No se donde lei el otro día un nuevo palabro: prosumidores. Google ya lo hace con News (esta entrevista a Erick Schmidt merece la pena) y tambien con Adwords. Nosotros llevamos años hablando de personalización implícita y explícita, y puedes seguir nuestra última iniciativa desde Empathy Software.

Bueno, volviendo al hilo de este post, Google entiende que hay que socializar la búsqueda, y hay que intentar ofrecer a cada usuario lo que sea de su interés. Al carajo con las búsquedas universales y genéricas, ya nunca será lo mismo posicionarse en buscadores. Una búsqueda nunca más ofrecerá los mismo resultados a varios usuarios. ¿Esto quiere decir que los esfuerzos dedicados al SEO van a ser en balde? ¿cual es el impacto de esta nueva tendencia?

Vamos por partes:

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By Angel Maldonado

Como algunos conocéis desde el 26 de Octubre hemos lanzado, con el apoyo de nuestra empresa Colbenson, un nuevo proyecto de Investigación y Desarrollo denominado “Empathy Software”.

Trabajamos en buscar nuevas formas de encontrar información. Con la novedad de utilizar el perfil de un usuario en Internet (principalmente Redes Sociales) para que sea la información la que encuentre al usuario y no el usuario a la información. Vamos, que hablamos de personalizar.

Siguiendo al usuario @empathysoftware en Twitter podréis ver muy pronto (esperemos que antes del fin de Noviembre) la primera demo en abierto del Said, motor que realiza y gestiona la personalización. En esta demo actuaremos sobre los perfiles de Twitter aunque otros ejemplos para Linkedin y Facebook están en la coctelera.

Desde un punto de vista estratégico, el sentido de este proyecto se sustenta en la necesidad de llevar información, productos y servicios a cualquier parte donde sean útiles, de hacer que fluyan links relevantes y útiles a las conversaciones en Redes Sociales, gestionando esta entrega de información personalizada de tal forma que sea bienvenida.

Os recomiendo el último post que en el Blog de Empathy Software he publicado (cómo no lo iba a recomendar…) donde compartimos esta reflexión cardinal sobre el valor de Analizar actividad en Redes Sociales sin extenderlo hacia una Síntesis. Food for tought…

Strategies applied to the analysis of opinion on Traditional Media are being brought to the analysis of Social Media. Would these work?

 

The analysis of an eco-system, whether is traditional or new media is not enough to deliver a sound product strategy. Analysis shall produce a synthesis.

Within the Social Media context, there are numerous software vendors and consultants that focus on analysing opinions throughout time, detecting most influential commentators, displaying visually and attempting to group opinions by its Sentiment whether is positive, negative or neutral so a Social Media manager can drive strategic decisions based on dashboards for Social Media metrics.

Besides the fundamental differences of Social Media vs Traditional Media, the same analytics based concepts are proposed to drive strategies.

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By Angel Maldonado

En aras de defender lo que “siento” como correcto, y dado el notable impacto que este asunto ha tenido en la blogosfera con los posts de Rafael Chamarro y Netoratón, (haciendo eco del artículo al efecto del NY Times), quisiera compartir con vosotros un profundo sentimiento, y es que no es justo denominar a la disciplina de software aplicado a la interpretación del sentido de un conjunto de palabras como “Sentiment Analysis” o Análsis de Sentimiento. 

Desconstruyendo el concepto, se trata de determinar el “Sense” y no ya el “Sentiment” de un conjunto de términos. El Sentimiento o emociones, incluso para el intelecto humano, es una característica a penas inferible de un texto. ¿Habéis probado a leer el mismo texto con miedo, enfado, seguridad o inseguridad?

Es el Sentido definido como positivo, negativo o neutro el propósito que muchísimas empresas alrededor del globo intentan penetrar mediante minería de textos, la cual puede emplear múltiples caminos independientes o combinados sobre modelos semánticos o probabilísticos.

El concepto ya circula por Internet; Sentiment Analysis recorre las cabezas y los textos de muchas personas en este momento y Sentiment Analysis como tal, es considerado por la comunidad de la que el artículo del NY Times hace eco, como una disciplina de software y por ende una representación algorítmica y automática.

La Necesidad

Sin duda, el creciente volumen de opiniones vertidas sobre todo y desde todos en Internet representa una fuente de extraordinario valor empresarial e institucional. Y con la misma certeza hemos de subrayar que el valor de éstas opiniones es útil solo si pueden ser interpretadas, he ahí el reto.

El Reto

Seleccionar, priorizar y monitorizar fuentes en Internet son procesos resueltos, existen planes demostrados y muchas herramientas gratuitas que nos asisten. Hice un informe hace poco al respecto que puedo compartir con quien lo desee.

El reto está en la interpretación en sí, en entender el sentido del texto y sobre todo en medir que dicha interpretación ha derivado en decisiones de efecto rentable.

La Solución

De la solución solo sé que debe ser desasistida y automática tanto en cuanto las fuentes crecen de forma exponencial y modelos de seguimiento manual (lineales) no se adaptan.

Quizás no se trate de trasladar modelos clásicos de seguimiento masivo de medios al plano Internet. 

Quizás el etiquetado de cientos o miles de opiniones como positivas, negativas o neutras sea en sí un esfuerzo inútil, quizás haya que modelar formas de responder a las inquietudes de los usuarios en Internet de forma individual.

Quizás deban de ser los propios usuarios los que decidan directamente cómo deben de ser los productos, servicios o gobiernos sin que un ente centralizado pretenda catalizar éstas decisiones. Sea como fuere, la solución que antes valía para la prensa ni hoy ni nunca podrá servir a Internet.

Una divertida nota personal

Recuerdo ver a mi abuela sentada frente al televisor partiéndose de risa, labios pintados y pitillo en mano, la Sra. Ana a penas podía hablar sumida en una carcajada constante mientras alucinaba con los anuncios televisivos y es que la Sra. Ana había pasado más de 40 años encerrada como monja de clausura, sin TV,  maquillaje ni cigarrillos (y en honor a la verdad; sin whisky). Ver aquellos anuncios de Danone o BMW le divertía muchísimo.

Pues bien, cuando leo sobre “Sentiment Analysis” recuerdo a mi abuela, y es que las técnicas de comunicación y persuasión recurren a lo más profundo, a lo más ínitmo, al “Be water my friend”, al mismísimo sentimiento en un modus operandi bien explotado por los ámbitos religiosos o políticos y cómo no por la industria del software; símbolo contemporáneo de lo no tangible y espiritual.

Borja Ramirez

Hojeando las presentaciones del pasado evento del 16 de Junio sobre la Empresa 2.0, me ha llamado la atención un diagrama de la presentacion de Genis Roca:

La cuestión que me planteo es la siguiente: es evidente que el consumo de información está cambiando radicalmente con el uso de redes sociales, de hecho ya hemos hablado en este blog que el futuro de la búsqueda no es la búsqueda, ya no buscamos la información sino que la información llega a nosotros via nuestros contactos, pero a la misma vez me surgen muchas preguntas:

• Si yo ya digo lo que me interesa en mis redes sociales ¿porque la red no es capaz de seleccionarme y entregarme la información que a mi me parece relevante?
• ¿Por qué los medios no son capaces de enviarme solo, y digo solo, lo que a mi me interesa? No es muy dificil saber a lo que yo me dedico y lo que me interesa, si por ejemplo me sigues en Twitter (twitter.com/borja_ramirez).
• ¿Por qué la Administarcion Publica que sabe tanto de mi (desde mi residencia, situacion familiar, si tengo hijos o no, cual es mi trabajo, cuanto cotizo, etc..) no es capaz de enviarme informacion que me sea de utilidad?
• Se que existen cientos de personas por ahi en las redes sociales como yo, que hablan de lo mismo que yo, con mis mismas inquietudes y pasiones, ¿Cómo puedo dar con ellas?

Todas estas preguntas requieren tecnologia para acercar informacion relevante y gente interesante a cada usuario de la red. La tecnologia está ahí, preparada para hacer este trabajo sucio para cada uno de nosotros. Por poner un ejemplo, el equipo de Colbenson está trabajando en un proyecto que promete mucho: tecnologia de empatía. Ya nos contarán como van las pruebas con TwitterSAID.

Si os fijais en el diagrama de arriba, la siguiente ola tras las redes sociales, es Social News, y luego Targeted, no os suena muy parecido a mis preguntas de arriba? Targeted segun mi entendiemiento quiere decir que los medios, las empresas, la Administracion, etc..serán capaces de filtrarme y seleccionarme la informacion que a mi me interesa. Brillante!

Podeis ver más presentaciones de Genis en su Slideshare.

By: Angel Maldonado

Information is increasingly coming to us through our peers, friends and colleagues rather than we having to search for it. This represents a fundamental disruption in the Search market where search will be replaced by user’s suggestions first and by automated algorithms secondly.

The challenge of finding information is generally dealt with search. This is the least bad solution as information continues to be discriminated when it does not match a query or some given ranking.

Information is complex and searching is simple, perfect recall through search is unreachable whether it uses legacy, semantic or probabilistic means.

The massive growth in social networks of professional or personal nature is measured by their interactions, those interactions are increasingly satisfying the needs of finding information.

Is not about search, is retrieval

More often such limited view of the information location problem is changing to a more reasonable perception of its complexities. Search represents one of the possible ways to reach information. In every case it can be retrieved through many other complementary and, with regards to suggestions not just complementary but alternative ways.

In fact, one can argue that the most commonly known search tools like Google, do not depend on search but more importantly on rankings. In Google’s case these rankings are based on determining what is popular on top of what matches a query.

The future of retrieval

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Borja Ramirez

En mi anterior post, hace ya mas de un mes según veo (que barbaridad, desde que tuiteo más asiduamente mi volumen de posts aqui ha bajado drasticamente, será que Twitter te hace más vago?), hablaba sobre la búsqueda en tiempo real, sus retos y las posibilidades que se abren.  Hoy me gustaria profundizar un poco más sobre el propio ranking de una búsqueda en tiempo real. ¿Que elementos deberían de participar en el algoritmo de ranking de una búsqueda en Twitter por ejemplo? ¿en base a que criterios deberían de “ordenarse” los resultados de una busqueda en tiempo-real?

Todas estas preguntas me rondaban la cabeza durante las ultimas semanas, pero este post y los comentarios de este otro, me ha provocado a venir aqui y escribir estas lineas:

Twitter will be improving Twitter Search to index content beyond Twitter.com by crawling links within Twitter posts, and also by adding a ranking algorithm to the search results.

….Twitter hopes to build a ranking algorithm that not only takes into account relevancy, but also the current hot trends and reputation of the Twitter users.

A continuación expongo bajo mi criterio cuales son los ingredientes importantes (no están en orden de prioridad):

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Borja Ramirez

Como habreis apreciado en este blog estamos cada día más fascinados con el poder de la comunicación en tiempo real, conexión persistente a tus contactos, a las redes sociales mediante herramientas de microblogging como Twitter. Pero lo que a mi particularmente me pone no es Twitter en si por ejemplo, sino las enormes posibilidades que se abren, y el impacto directo que ha tenido en la forma en la que consumo información. De repente se abre una nueva puerta: los micro-posts o tuits de la gente que sigo es mi primera fuente de información – claro está sin dejar de lado mis mails :(. Hace años accedía a información navegando a sitios web de medios, luego los blogs y los sindicadores RSS tomaron cuerpo y se adueñaron de mi tiempo, ahora frecuento mucho menos mi GReader, simplemente hago un Following de los blogueros, los medios, las empresas y los amigos que me interesan!

Otro punto interesante que surge  a partir de aqui: la búsqueda en tiempo real. Si me interesa saber algo que está ocurriendo en la actualidad, ahora mismo, que es lo que la gente opina y (micro)bloguea sobre ello, hago una busqueda no en Google sino en Twitter. Evidentemente hay un claro shift hacia otros “índices” de información: en muchos casos, ya no busco documentos sino conversaciones.

Hablabamos de los retos de la busqueda en tiempo real (indexación, acceso a paginas bajo contraseña como FB, etc..), pero ahora surge una nueva pregunta: ¿como determinamos la relevancia de un tuit frente a otro en un listado de resultados?

One Riot

Este post de S. Arnold de Beyond Search, habla de un nuevo producto para buscar noticias en Twitter. Este producto, OneRiot, es un claro indicador de que las noticias hay que llevarlas a nuevos canales como Twitter, etc…pero lo que a mi me interesa es su modelo de ranking: lo importante no es “solo” la popularidad del post, sino su inmediatez, su frescura:

Unlike Google, which uses page rank and authority to display top results, OneRiot displays the most recent links Tweeted first. The results are updated constantly. Below each linked article, you can see who found it first and how many people have Tweeted it since. Users can also jump in and participate in the conversations.

Interesante, seguiremos observando nuevos movimientos….