Facilidades para la búsqueda de información en Internet
Web 2.0 esto es, el cambio de páginas web estáticas a dinámicas, o también los contenidos generados por los usuarios y el crecimiento de las redes sociales, ha llegado para quedarse. Dado que las personas comentan todo tipo de cosas, el exceso de información resultante dificulta la extracción de datos relevantes o útiles. El proyecto GOSSPLE (A radically new approach to navigating the Digital Information Universe), financiado con fondos europeos, se centró en buscar maneras de filtrar los contenidos indeseados y facilitar la recopilación de datos nuevos y relevantes. Con el objetivo de ayudar a los usuarios a encontrar respuestas cuando buscan contenidos muy específicos, el proyecto abordó la personalización de la experiencia Web 2.0 de manera eficiente y escalable. Sin embargo, la personalización requiere el almacenamiento de grandes cantidades de datos por usuario, lo que resulta costoso para las empresas y plantea escollos en materia de privacidad. Para sortear este obstáculo, el equipo del proyecto GOSSPLE investigó el concepto de una red social implícita para numerosas aplicaciones, en lugar de adoptar enfoques explícitos como las redes sociales que actualmente dominan el universo web. Además, el equipo diseñó un sistema totalmente descentralizado para asignar a cada usuario una red social implícita basada en intereses similares. Esto se consiguió mediante la definición de un sistema nuevo de medida que resulta específico para la aplicación y permite medir similitudes entre usuarios a través de dos protocolos de reciente diseño. La red social GOSSPLE podría resultar muy útil para los recomendadores y puede aplicarse con facilidad prácticamente a cualquier editor de contenidos web. Teniendo esto presente, el equipo del proyecto construyó un recomendador de noticias totalmente descentralizado denominado WhatsUp, el cual permite a los usuarios utilizar una interfaz para marcar sus intereses indicando «me gusta» o «no me gusta». El recomendador agrupa a los usuarios con intereses similares a la vez que preserva la privacidad y protege frente a ataques maliciosos. El enfoque del proyecto, basado en muestras, también puede utilizarse para implantar recomendadores colaborativos y escalables basados en filtros y necesidades de usuarios. Además, el equipo del proyecto GOSSPLE desarrolló una arquitectura híbrida que descarga tareas de recomendación con gran demanda de CPU a los navegadores de clientes frontales, lo que permite de manera simultánea mantener las tareas de orquestación y almacenamiento en servidores secundarios. Aprovechando los avances logrados durante el proyecto, el equipo lanzó una iniciativa para la creación de una empresa que ofrezca un motor de recomendaciones escalable centrado en los clientes y permita a los proveedores de contenidos web su integración en páginas web. En última instancia, esta tecnología rentable posibilitará sin duda el avance de los entornos Web 2.0 así como el cumplimiento con las necesidades siempre cambiantes de los navegadores web actuales.
Palabras clave
Web 2.0, filtrado, GOSSPLE, redes sociales, recomendadores
