Paradigma de interrogación: el problema de la relevancia en la Recuperación de Información

La interrogación se puede caracterizar como un proceso en el que el usuario lanza a una base de datos una sentencia (juicio) de búsqueda utilizando palabras clave y el sistema debe localizar la información que mejor satisfaga la búsqueda a través del emparejamiento (matching) entre el/los términos de la sentencia, y el/los términos almacenados en la base de datos.

El propósito de todo sistema de representación y Recuperación de Información no es proporcionar mucha información, sino proporcionar información relevante. La autora define la relevancia como “la relación que existe entre una necesidad de información manifiesta y la información almacenada”. En torno al concepto de información almacenada que no se trata como almacenamiento tangible ni univoco, y por otro, en torno a la necesidad de información manifiesta, ya que en internet muchas veces, no existe tal necesidad concreta de información.

En los sistemas de información, la relevancia se ha medido a través del número de documento que satisface una necesidad de información de un usuario, y ha dado lugar a indicadores y parámetros de evaluación cuantitativa, del éxito de un sistema de recuperación de información a través del cálculo de la tasa de exhaustividad.

Para evaluar la relevancia es necesario tener en cuenta una doble perspectiva: por un lado, el punto de vista cognitivo sobre cómo opera y se comporta el usuario ante una necesidad de información, y por otro, el punto de vista algorítmico. Con lo anterior, se distingue la relevancia subjetiva y la relevancia objetiva o valorable.

Relevancia subjetiva: la relevancia es subjetiva en sí misma, el usuario siempre tiene una intención concreta (una necesidad manifiesta de información). Cuando un usuario realiza una consulta especifica, el es intencionalmente relevante, porque sabe lo que está pensando y lo que quiere encontrar y espera lo mismo del sistema de búsqueda que interroga.

Relevancia objetiva: se basa en el análisis del propio mecanismo de recuperación, esto es, de algoritmos que utiliza el search engine, que es transparente para el usuario. Lo que se evalúa es el sistema/software que realiza el cálculo de la relevancia, que puede ir desde el número de veces de los términos de la pregunta que aparecen en cada documento candidato para satisfacerla (exact matching), al cálculo más sofisticado utilizando algoritmos de asignación de pesos a los términos que ponderan con un valor más alto a los más específicos, y con un valor más bajo a los muy abundantes.

La asignación de metadatos a los objetos de la red permitiría una mayor relevancia en los sistemas de recuperación global, tanto desde el punto de vista objetivo como subjetivo. Esos metadatos de carácter general servirán, teniendo en cuenta en lo que se fija el usuario, para determinar la utilidad de los recursos recuperados como resultado a una consulta. De esta manera, la relevancia dependerá no solo de la función de comparación de la palabra clave introducida, invertido del buscador, dependerá en muchos casos, también, del tipo de documento encontrado, del autor, de la actualidad del recurso (fecha), del idioma en que está escrito, etc., y de la medida en que el resultado pueda anticipar al usuario el interés que tiene los documentos encontrados potencialmente para él.


Referencia

MENDEZ RODRIGEZ, Eva. Metadatos y recuperación de información. estándares, problemas y aplicación en bibliotecas digitales. Asturias: Ediciones Trea, S.L., 2002. p 237-240