3 Tipos de Busca Social: O Que Esperar de Cada Uma Delas

Autor Convidado: Este post foi escrito por Brynn Evans, um estudante de PhD em Ciências Cognitivas na Universidade da Califórnia em San Diego que usa a antropologia digital para estudar e entender melhor a busca social. Originalmente publicado no RWW Global.

flavors_search_nov09aCom o experimento de busca social do Google, a integração do Bing com o Twitter e a parceria do Yahoo! com o One Riot, a busca social tem hoje um potencial evidente. Mas como irá ser a busca social? Ela irá nos ajudar a pesquisar melhor? Se ajudar, como será?

Já escrevemos antes dizendo que a busca social não irá substituir a busca tradicional, que a classificação de relevância social pode ser usada para produzir bons resultados, e porque o conceito da busca social é um retorno a um estado familiar que não precisa ser temido. Hoje, iremos ser mais específicos a respeito dos três sabores de busca social que irão melhorar a experiência dos usuários da busca.

Busca Social Coletiva

flavors_search_nov09bA “busca social coletiva” é semelhante em conceito à sabedoria das multidões, no sentido de que a busca é ampliada pelas tendências compartilhadas em uma rede (como por exemplo nas tendências do Twitter) ou resultados classificados contra o tema atual de uma comunicação de grupo em tempo real. Porque isso seria útil? Em alguns casos, não conseguimos encontrar imediatamente a informação que estamos procurando; consultando os dados agregados de uma coletividade podemos encontrar novas direções que ampliam nosso processo de busca e descoberta.

Até agora, nenhum dos principais sistemas de busca estão fazendo isso muito bem – e nós ainda não sabemos que tipo de interface seria ótima para compartilhar esse tipo de informação. O plugin do Cloudlet insere nuvens de tags (baseadas em palavras-chave) nos resultados de busca; porém, nuvens de busca são reconhecidamente mais uma distração do que uma utilidade. O BingTweets foi anunciado com essa intenção, mas na verdade oferece apenas resultados do Twitter e do Bing em páginas separadas. O OneRiot apresenta apenas os dados coletivos do fluxo de tempo real, mas poderá ser integrado aos resultados do Yahoo! em breve. E ainda estamos esperando para ver como o Google e o Bing irão integrar o fluxo global do Twitter (o famoso “firehose”) nos seus resultados de busca tradicionais – em vez de apenas incluí-los como um tipo diferente de documento para busca.

Igualmente importante será entender em que situações os dados sociais coletivos podem ser compartilhados com os usuários: durante a realização da busca ou depois? E para quais tipos de busca?

Minha pesquisa sobre estratégia de busca começa a investigar esta questão. A orientação coletiva pode ser útil quando os usuários estão explorando o espaço de busca, seja porque o domínio de busca não lhes é familiar (por exemplo, eles não tem conhecimento suficiente do assunto para aprofundar a busca), ou porque eles estão explorando passivamente um problema. Eu me pego nesse tipo de situação todas as vezes que preparo receitas para cozinhar. Eu quero avaliar receitas de várias fontes diferentes antes de decidir do que irá consistir a minha própria receita. Eu não tenho uma receita específica em mente (não é uma solicitação urgente), e portanto eu nem sempre sei necessariamente se eu encontrei aquilo que estava procurando.

Desta forma, é difícil determinar a partir das palavras-chave o quão ativa ou passiva a busca de um usuário é; em outras palavras, pode ser muito difícil determinar o tipo de busca que eles estão realizando ou quão longe eles já foram no seu processo de refinamento (ainda estão “explorando” ou já estão “refinando”?). Além disso, a utilidade dos dados sociais coletivos para os consumidores típicos será limitada, principalmente porque estes dados não vem de fontes confiáveis, ao contrário da “busca social filtrada por amigos” (que veremos a seguir).

Busca Social Filtrada Por Amigos

flavors_search_nov09cEste tipo de busca é basicamente o que o Google está fazendo com seu experimento de busca social: provendo dados sociais que foram compartilhados por seus pares, amigos de amigos ou membros do seu círculo social mais amplo. Estes dados podem aparecer lado a lado com resultados de busca tradicionais (como é o caso do Google) ou podem ser exclusivos e internos à sua rede de pares (como é o caso do TuneIn).

Isto é útil se os seus amigos tiverem compartilhado links relevantes, entradas de blog ou “tweets” sobre um tópico que você estiver pesquisando. Se você estiver por exemplo reunindo idéias sobre o “futuro do desktop”, você irá ver pensamentos, rascunhos e links para projetos que foram localizados pelo sistema de busca, juntamente com coisas que seus amigos e pares disseram sobre programas que eles viram recentemente. Se você confia nos seus amigos, eles podem ser um filtro confiável, apontando você na direção de informação relevante.

As três principais limitações dessa abordagem são:

  1. Seus amigos podem não ter conteúdo social arquivado que seja relevante ou aplicável à sua consulta. Uma busca dentro de sua rede no Facebook rapidamente demonstra este problema. Por este motivo, é melhor usar os dados do círculo social para incrementar os dados obtidos pelo processo de busca tradicional do que usar estes mesmos dados, obtidos de uma fonte limitada, de forma exclusiva.
  2. As implementações atuais são restritas à busca por palavras chave; por outro lado, buscas que recuperam artigos relacionados baseados no tópico, tema ou época de publicação podem expor um conjunto de resultados mais amplo e combater o problema da rede social de nicho exposto acima. Esta abordagem pode ser computacionalmente mais difícil do que as palavras chave isoladas, e expor o suficiente do contexto apropriado continua a ser um problema (veja o próximo item).
  3. Entender o contexto no qual um artigo ou link foi compartilhado é importante. Sem isso, pesquisa por palavras chave ou mesmo por tópico podem não traduzir significativamente para o usuário a relevância de um resultado de busca. Até o momento, o Google provê um contexto limitado (mostrando apenas que você conhece a pessoa, a origem do artigo e um trecho curto). Mais testes são necessários para aprender quanto e quais tipos de contexto são apropriados para a busca de resultados sociais.

Similarmente, existe o problema de saber quando a busca social filtrada por amigos será relevante durante uma consulta. Meu instinto diz que ela será útil ao longo da pesquisa e para vários tipos de pesquisa (afinal de contas, é apenas outro tipo de resultado de busca). Isto é criticamente diferente da busca social coletiva e da busca colaborativa.

Busca Colaborativa (ou “Respondendo Perguntas”)

flavors_search_nov09dA “busca colaborativa” é quando dois ou mais usuários trabalham juntos para encontrar a resposta para um problema. Isto pode ser algo como um processo de perguntas e respostas baseado em mensagens instantâneas (como o Aardvark), um processo relativamente passivo e assíncrono como o Yahoo! Answers, ou simplesmente duas pessoas trabalhando juntas presencialmente, lado a lado, fazendo uma busca. Em todos estes casos, as pessoas conversam umas com as outras usando a linguagem natural, que é incrivelmente útil para perguntas de caráter aberto (como por exemplo, “o que é o processo de ‘Design Thinking’?”) ou para buscas sobre domínios de conhecimento desconhecidos (por exemplo, direito, saúde, negócios, dependendo da sua formação). Estas conversações, mesmo que não sejam feitas em tempo real, podem orientar pessoas que não saibam quais seriam as palavras-chave corretas para usar (o que é conhecido como o “problema do vocabulário“).

Minha pesquisa avaliou os benefícios de responder a perguntas e os processos pessoais e preferência durante a busca. Muitos usuários relatam que eles gostariam de tentar uma busca sozinhos primeiro, ou que não queriam interromper os seus colegas antes de tentar de forma independente pelo menos uma vez. Isto sugere que o suporte à busca social preliminar deve ser passivo (da mesma forma que discutimos ao apresentar dados coletivos ou filtrados por amigos).

Porém, mais adiante no processo, se o pesquisador fica travado em um problema, eles frequentemente se viram para um colega pedindo ajuda. Se o sistema tiver uma forma de identificar buscas complicadas ou uma ineficiência no processo de busca, eles poderão oferecer um suporte social à busca mais explícito. Talvez o sistema possa identificar dentro do círculo social estendido do usuário um especialista na área de domínio específica. Informações que esta pessoa tenha compartilhado poderiam ser apresentadas ao usuário, ou esta pessoa poderia ser sugerida como um recurso para conversar ou trocar emails (dependendo de disponibilidade ou das preferências pessoais).

Deve ficar claro agora que estes três tipos de busca social são complementares. Cada um tem seus prós e contras e são apropriados para diferentes tipos de busca e durante estágios diferentes do processo de busca. Um sistema poderoso de busca social teria que ser inteligente o suficiente para suportar todos os três, enquanto ainda explorar o valor dos algoritmos tradicionais.

0 responses to “3 Tipos de Busca Social: O Que Esperar de Cada Uma Delas

  1. Muito bom o texto, Social Search é um nicho muito bom à ser explorado, futuramente acredito que a relevância e o interesse sobre esse tipo de pesquisa seja muito maior, pois as pessoas tendem a acreditar mais em seu circulo social do que em qualquer coisa que encontrem pela internet.

    Thiago Nascimento

  2. Muito bom o texto, Social Search é um nicho muito bom à ser explorado, futuramente acredito que a relevância e o interesse sobre esse tipo de pesquisa seja muito maior, pois as pessoas tendem a acreditar mais em seu circulo social do que em qualquer coisa que encontrem pela internet.

    Thiago Nascimento

  3. Muito bom o texto, Social Search é um nicho muito bom à ser explorado, futuramente acredito que a relevância e o interesse sobre esse tipo de pesquisa seja muito maior, pois as pessoas tendem a acreditar mais em seu circulo social do que em qualquer coisa que encontrem pela internet.

    Thiago Nascimento

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