Indización Social y Recuperación de Información
Con la aparición en la Web de las herramientas de bookmarking social (como del.icio.us), se populariza un nuevo modelo para organizar, describir y compartir recursos web, denominado tagging o etiquetado social. Como primera definición operativa podemos decir que el tagging es aquel proceso distribuido en el que los recursos u objetos son descritos o caracterizados por medio de tags (términos o conjuntos de términos en lenguaje natural). Al resultado agregado de este proceso se le denomina folksonomía, que significaría “clasificación hecha por el pueblo” (Quintarelli; 2005).
El tagging tiene dos dimensiones interrelacionadas: la personal y la colectiva. En su dimensión personal, el tagging es un proceso de indización o categorización de recursos cuya principal motivación es de carácter egoísta: el usuario etiqueta los recursos para poder recuperarlos posteriormente (Cañada; 2006). Es decir, cada usuario confecciona su propio índice personal de tags (personomía) para su colección personal de recursos.
Puesto que el tagging suele llevarse a cabo en un entorno compartido, tiene además una dimensión social o colectiva: los usuarios comparten sus tags y recursos, generando mediante colaboración implícita un índice global de tags (folksonomía) a través del que cualquier persona podrá recuperar cualquier recurso descrito por otros usuarios. Esta dimensión social es la que le confiere al tagging su mayor potencial en áreas como la Recuperación de Información (entre otras).
A continuación se contextualiza y define el concepto de indización social, con el objetivo de poder abordar sus características, ventajas, desventajas e implicaciones para la recuperación de información.
Indización Social
La indización es el proceso de analizar el contenido de los documentos (recursos, imágenes, textos, etc.) y asignarle términos descriptivos, generando un índice de puntos de acceso a través del cual poder recuperar dichos documentos.
La distinción entre tipos de indización se suele realizar en función de cómo se realiza el proceso, dando pie a dos grandes categorías: indización humana e indización automática.
La indización humana es un proceso intelectual, donde es una persona (tradicionalmente un indizador profesional) quien, tras analizar el contenido del documento o parte del documento, le asigna aquellos términos de indización que considera identifican las temáticas principales de su contenido.
La indización automática, por el contrario, es realizada por algoritmos que mediante diversas técnicas o métodos determinan cuál es el peso con el que cada uno de los términos que aparecen en el documento representa su contenido temático.
La indización humana y la automática ofrecen resultados diferentes, aunque igualmente válidos (Anderson, Pérez-Carballo; 2001). Sin embargo, la automática posee una destacable ventaja frente a la humana: su menor coste. Por esta razón resulta la única opción plausible en colecciones de gigantesco volumen y constante crecimiento (como es la propia Web).
La indización humana únicamente puede aplicarse sobre colecciones dinámicas y de gran volumen a través de la distribución de la tarea de indizar entre el máximo número de individuos posibles. Un modelo de distribución del trabajo sería la indización realizada por los autores o creadores de los recursos. En la Web tenemos ejemplos claros de este modelo, como el empleo de las metaetiquetas en páginas HTML o el tagging de autor-creador (flickr).
La indización social representaría un nuevo modelo de indización, en el que son los propios usuarios o consumidores de los recursos los que llevan a cabo su descripción - lo que Mathes (2004) denomina metadatos generados por el usuario -. La descripción de cada recurso se obtendría por agregación, es decir, un mismo recurso sería indizado por numerosos usuarios, dando como resultado una descripción intersubjetiva y por tanto más fiable que la realizada por el autor del recurso, e incluso por un profesional.
Otra diferencia de la indización social frente a la individual es que ya que los recursos son indizados independientemente por varias personas, el resultado del proceso será más exhaustivo, es decir, se asignará un mayor número de términos de indización diferentes a cada recurso. Al ser más exhaustiva la indización, es más consistente, mitigando el tradicional problema de la inconsistencia en la indización profesional. Sin embargo, esta exhaustividad no será proporcional: habrá recursos con muchos tags asignados, y recursos con muy pocos tags (Hassan; 2006b).
Por ello, para explotar el verdadero potencial de la indización social en recuperación de información, este modelo de indización debe ser considerado un híbrido entre la indización humana y la automática. Por un lado es resultado de un proceso intelectual (humano) distribuido, pero al mismo tiempo si no se aplican algoritmos de ponderación, el resultado “en bruto” de la indización social contendrá excesivo ruido y ambigüedad semántica como para resultar de utilidad colectiva.
Palabras clave o Categorías
Cuando se trata de definir qué son los tags, algunos autores los asemejan a categorías mientras que otros a palabras clave. La distinción conceptual entre palabras clave y categorías, y por tanto entre descripción y clasificación, es básicamente una cuestión de especificidad.
Las categorías representan la temática global bajo la que se enmarca un recurso, mientras que las palabras clave describen aquellos conceptos que son tratados en el recurso (Hassan, Núñez-Peña; 2005).
Ya que es una cuestión de especificidad, podemos darle una interpretación estadística, partiendo de las medidas de especificidad del término (número de recursos web que representa) y exhaustividad de la indización (número de términos asociados al recurso) (Spärck Jones; 1972). Es decir, es una cuestión de proporcionalidad entre el número de recursos de la colección y el número de términos diferentes presentes en el índice.
Así, la descripción por palabras clave daría lugar a términos de indización más específicos e indizaciones de recursos más exhaustivas, mientras que su categorización daría lugar a términos más genéricos e indizaciones menos exhaustivas.
Distinguir entre palabras clave y categorías sería una cuestión completamente trivial si no fuera porque dependiendo de la naturaleza de la indización, ésta resultará de mayor utilidad para ofrecer sistemas de búsqueda (querying) o, por el contrario, sistemas de navegación (browsing). De este modo, la descripción por términos más específicos será más adecuada para sistemas de búsqueda, mientras que los términos más genéricos (categorización) son más apropiados para ofrecer sistemas de navegación.
¿Por qué es así?
El querying (interrogación de un buscador) es una estrategia de búsqueda que el usuario utiliza cuando tiene bastante claro qué está buscado (y sabe expresar sus necesidades de información mediante una consulta). El browsing (exploración o navegación), en cambio, es una estrategia para búsquedas de propósito general, en las que el usuario prefiere reconocer qué está buscando.
La indización por términos más específicos ofrece mayor precisión en los resultados, proporcionando al usuario pocos resultados pero relevantes, y satisfaciendo necesidades de información concretas.
En cambio, la indización por términos genéricos ofrece mayor exhaustividad, proporcionando mayor cantidad de resultados relevantes, pero también de no relevantes.
Naturaleza y utilidad de los tags
El tagging se encuentra en un término medio entre la descripción y la categorización. Si bien la indización social resulta más exhaustiva que la indización humana (individual), y por tanto genera un índice de términos más específicos, el tagging es un proceso mucho menos exhaustivo que la indización automática. Esto es así porque en la indización automática, a priori, todos los términos que aparecen en el cuerpo textual del documento son candidatos para formar parte de su descripción.
Esto significa que la indización social no resultará más pertinente que la automática para la recuperación de información por consulta mediante buscador (siempre y cuando estemos tratando recursos o documentos de naturaleza textual o con alguna descripción textual, y por tanto indizables automatizadamente). De hecho, la mayoría de sistemas basados en tagging ofrecen como opción primaria de búsqueda la basada en indización automática a texto completo, y no por tags.
Aún así, un buscador podría enriquecerse con el conocimiento subyacente en las folksonomías: relaciones semánticas entre tags (análisis de co-ocurrencias) y grados de relevancia, autoridad, o interés potencial de los recursos.
Conclusión
A modo de resumen, podemos concluir:
Sólo podemos hablar de un nuevo modelo en aquellos sistemas que permiten la indización social agregada, es decir, donde varios usuarios indizan un mismo recurso. El tagging de autor, donde son los creadores de los recursos los que asignan los tags (fotos en flickr, tags en blogs…) no representa un modelo innovador.
De cara a la recuperación de información, es esta dimensión social del tagging la que ofrece mayores expectativas: descripción intersubjetiva, mayor exhaustividad y consistencia en la indización, y posibilidad de extraer relaciones de semántica subyacente.
Ya que los tags se asignan de forma completamente libre y con diversas motivaciones, resulta necesario el empleo de algoritmos de ponderación y de eliminación de tags vacíos de significación colectiva.
Los tags tienen una naturaleza genérica, por lo que los índices de tags son más apropiados para ofrecer sistemas de navegación que sistemas de búsqueda. Esto no significa que los sistemas de búsqueda no puedan enriquecerse con el conocimiento latente de las folksonomías, pero sí que un sistema de búsqueda basado exclusivamente en los términos asignados por tagging ofrecerá unos ratios de precisión muy bajos, además de silencio en la recuperación (para muchas búsquedas no habrá resultados, o ninguno será relevante).
Los actuales sistemas de navegación basados en tagging tienen una utilidad y usabilidad bastante limitada. Tal es el caso de los Tag-Clouds o nubes de etiquetas.
Bibliografía
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