Ke!1012 GxF: Exhaustividad x relevancia

12 Jun Ke!1012 GxF: Exhaustividad x relevancia

Disponemos hoy de buscadores en Internet realmente fascinantes, que en cuestión de milisegundos encuentran “todo” lo documentado sobre cualquier cosa. Obviamente, encuentran lo que ha sido documentado por alguien, en algún formato (texto, imagen, etc.), y que haya sido explorado por los buscadores (que no esté, por tanto, en lo que se denomina la Internet oculta). Cuanto más estructurada es la pregunta, mejor resultado. Si buscamos una foto de un Ferrari, los buscadores nos darán acceso a cientos de ellas. En este sentido, los buscadores aportan exhaustividad: “todo” lo que existe en la Red sobre algo. Google es el paradigma de este mundo de exhaustividad informacional.

Pero no todo lo resuelve la exhaustividad. Los humanos funcionamos con otros criterios informacionales, como, en especial, con la relevancia. No nos interesa tanto encontrar “todo” sobre algo, sino encontrar lo “mejor” sobre. Una cosa es buscar una foto de un Ferrari (pregunta estructurada) y otra encontrar el “mejor” libro sobre jardinería urbana (pregunta no-estructurada). El criterio “mejor” es claramente subjetivo, y los buscadores deben apoyarse aquí en la valoración que hacen los humanos de los contenidos de la Red, a través de su selección de enlaces. En este sentido, el algoritmo page-rank de Google fue un gran avance, puesto que “leía” la relevancia de una página en términos de su popularidad, medida por el número de enlaces en el resto de la red que la señalaban como página “interesante”.

Google, como todos los buscadores, es una fantástica herramienta para la organización del conocimiento explícito, o sea, del conocimiento que es documentable, codificable en algún tipo de formato, texto, imagen, gráficos, software, etc. El éxito en la búsqueda del conocimiento explícito en los buscadores tendrá mejor o peor resultado de acuerdo con la “sintonía” entre cómo buscamos y cómo está organizada la información. Si la búsqueda es muy estructurada, sin posibilidad de error (“encontrar una foto de un Ferrari”), el resultado será exhaustivo y relevante.

Pero una búsqueda no estructurada (encontrar lo “mejor”) acostumbra a ser una búsqueda de conocimiento tácito, ese conocimiento que forma parte de la experiencia de las personas, de lo acumulado tras años de vivencias y aprendizaje, y que se ha “metabolizado” en su cerebro, en su vida. Se pone, con frecuencia, el ejemplo de aprender a ir en bicicleta como ejemplo de conocimiento tácito: para aprender debes hacerlo tu mismo. No existe libro alguno que consiga hacerte aprender a ir en bicicleta. Debes aprender haciéndolo.

Las redes sociales pueden ser el eslabón perdido en la búsqueda de información relevante, porque te permiten localizar, y contactar, a personas cuya experiencia y conocimiento puede ser sustancial para la transmisión de un conocimiento indocumentable, no convertible a conocimiento explícito.

Así como los buscadores, en especial Google, han generado exhaustividad al permitir el almacenamiento de documentos con conocimiento explícito, las redes sociales puede que generen relevancia al permitir el establecimiento de socialización entre el conocimiento tácito de las personas. Al unir la G de Google con la F de Facebook puede que finalmente consigamos resolver el dilema de cómo encontrar el conocimiento, exhaustivo y relevante, que necesitas, cuando lo necesitas.