El contexto de la consulta, pieza clave en la nueva generación de buscadores

El contexto de la consulta, pieza clave en la nueva generación de buscadores
El objetivo es precisar los resultados sin consumir demasiados recursos del ordenador
Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte en Estados Unidos han desarrollado un método para delimitar y personalizar los resultados que proporcionan los motores de búsqueda. Para ello van más allá de lastradicionales palabras clave, en busca de conceptos asociados que determinen el contexto, teniendo en cuenta además el historial reciente para afinar aún más la respuesta obtenida. De esta forma se puede ajustar el resultado utilizando muchos menos ciclos del procesador. Por Patricia Pérez.

Los motores de búsqueda se enfrentan a consultas confusas ante palabras clave ambiguas. Fuente: WikimediaCommons.

Los motores de búsqueda se han convertido en una herramienta imprescindible hoy en día para realizar consultas en la Web semántica o en Internet como red global, dada la cantidad de información almacenada. Sin embargo, sus limitaciones son conocidas por todos. Por una parte los usuarios tienen que filtrar manualmente resultados que poco o nada tienen que ver con su consulta. La cosa secomplica aún más a medida que aumenta la complejidad de la búsqueda.

Personalizar los resultados al máximo posible es el objetivo de todo desarrollador de este tipo de herramienta, pero puede suponer un enorme esfuerzo para los servidores cuando se realizan muchas consultas a la vez. Ahora, investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte (NC State) en Estados Unidos handesarrollado una técnica de búsqueda que podría aliviar esa carga.

Según explican en un comunicado, la solución pasa por examinar el contexto de la consulta. Para ello, por un lado destacan la necesidad de tener en cuenta las exploraciones más recientes para afinar el criterio de búsqueda. El siguiente paso va más allá del uso de las tradicionales palabras clave, en busca de conceptos asociados quedeterminen el contexto.

“Lo que nosotros hacemos es diferente, y eso nos permite ser más eficaces en búsquedas complejas que los motores tradicionales”, asegura la doctora Kemafor Anyanwu, profesora de Ciencias de la Computación en la NC State y autora principal del estudio. Este se presentará en la Conferencia Internacional de IEEE sobre Big Data que se celebrará en octubre en California.Los investigadores están desarrollando técnicas para personalizar los resultados de búsqueda a gran escala. Fuente: NC State

Conceptos asociados

Las técnicas actuales de búsqueda en la Web semántica se están alejando de lo superficial, pasando de planteamientos que simplemente encuentran coincidencias de palabras clave hacia enfoques más interpretativos que tratan de introducir otrosparámetros. El problema llega a medida que la consulta se torna compleja o confusa.

Por ejemplo, si un usuario está buscando personal universitario que investigue sobre Informática Financiera, espera como resultado un listado de páginas relevantes del profesorado, no de estudiantes que citan la facultad o noticias que utilizan esos términos. Eso es una búsqueda compleja.

Del mismo modo, cuando lasconsultas son ambiguas, con múltiples interpretaciones posibles, los motores de búsqueda tradicionales utilizan técnicas impersonales. Así, si un usuario introduce las palabras clave “velocidad jaguar”, puede estar buscando información sobre la supercomputadora Jaguar, el animal de la selva o el coche del mismo nombre. “En un momento dado, la misma persona puede querer información sobrecualquiera de esas acepciones, por lo que guardar el perfil del usuario tampoco sería muy útil en estos casos”, explica Anyanwu.

Por el contrario, su nueva técnica apela al contexto, por lo que se buscan conceptos asociados para darle forma. Tomando el mismo ejemplo, si la búsqueda inicial de un usuario contiene la palabra “conservación”, se podría asociar a conceptos como “animales”, “animales...