Trobar la informació exacte sobre allò que volem saber s’està convertint en un problema, en un món on l’accés gairebé universal a la informació és un pilar de moltes activitats econòmiques i empreses: a través d’internet i els cercadors intel·ligents -assenyaladament, Google- pot semblar que ho tenim solucionat, però la qüestió és força més complexa quan una empresa, servei públic o organització vol oferir un servei de qualitat.

Posem per cas que volem trobar feina i que un grup de persones emprenedores organitza un web que agrega la informació referida a les ofertes i les demandes del mercat de treball, i que aquest web té força èxit en pocs mesos o anys. Si passa això, és perquè  també s’haurà estat capaç d’organitzar la recerca d’informació d’una manera senzilla i entenedora, creant un algoritme que permeti al conjunt dels usuaris del portal accedir fàcilment i de manera intuïtiva a la informació que desitgen. Evidentment, hi ha força factors que determinen l’èxit d’un web que ofereix serveis d’informació posant en contacte l’oferta i la demanda: la usabilitat del web, la comunicació que es faci del projecte empresarial, el model de negoci, el valor social que creï, el disseny del propi web, els algoritmes i el grau de machine learning que aquest ofereixi als usuaris registrats, entre altres. Però també serà molt important en l’èxit d’un web que classifiqui la informació d’una manera determinada que resulti entenedora per als usuaris i que els faciliti l’accés a la informació desitjada. Aquesta és la qüestió clau de la taxonomia: classificar de manera eficaç i eficient per als propòsits que ha de complir –en aquest cas– un web que gestioni informació.

Alguns casos referents.

Per exemple,  Wallapop és la plataforma líder en comprar i vendre productes de segona mà, és el que s’anomena un marketplace. Doncs bé, l’enorme quantitat d’objectes que allà poden ser posats a la venda ha de ser classificada de la millor manera possible perquè els compradors trobin ràpidament allò que cerquen. Per tant, la proposta de classificació que ens fa Wallapop és doble:

  • Una classificació genèrica, més estandarditzada: cotxes; motos; motor i accessoris; moda i accessoris; immobiliària;  TV, àudio i foto; mòbils i telefonia; esport i oci, bicicletes; consoles i videojocs; llar i jardí; electrodomèstics; cine, llibres i música; nens i nadons; col·leccionisme; construcció i reformes; indústria i agricultura; feina; serveis i altres. En total, 19 categories.
  • Una classificació més “transversal” o “intuïtiva”, formada per les següents categories: “llibres escolars de text; allò més nou; allò més buscat; nova temporada per al teu saló; nova temporada per al teu estudi; rutines que no són rutina; canvia el xip.

Per descomptat, cada un dels milers d’objectes que s’ofereixen en aquest web poden ser trobats a través d’ambdues classificacions. Per tant, caldrà un cercador amb uns algoritmes de cerca i un sistema de machine learning que posin fàcilment en contacte l’oferta i la demanda perquè hi hagi vendes i, si aquestes classificacions no funcionen o han de funcionar millor, poden ser canviades per donar resposta als objectius de Wallapop. En ocasions, aquestes categories són dinàmiques a partir de les paraules clau més utilitzades en el cercador de l’aplicació o bé analitzen les múltiples dades de navegació que es recullen en un web amb  un volum de tràfic important.

Només amb el cas de Wallapop, ja queden fixades les coordenades que defineixen el problema: entre el públic i el servei de compra venda del marketplace en qüestió només s’hi interposa una taxonomia que ha de ser encertada i un motor de cerca, definit per uns algoritmes i un sistema que faciliti que el propi cercador ofereixi cada vegada millors respostes a les preguntes dels usuaris, és a dir, que sigui capaç d’aprendre de l’ús i s’ajusti cada vegada més a la demanda exigent i immediata que la clientela espera.

De fet, solucionar aquest repte és clau en un món d’informació abundant i fluida a l’hora de posar en marxa nous negocis o d’acomplir amb les finalitats d’una organització. Wallapop serveix bé per mostrar la complexitat de la qüestió plantejada, però en definitiva és un web molt senzill: comprar i vendre objectes. Ara bé, què passaria si el propòsit del web no fos aquest sinó ajudar les persones a trobar la seva vocació professional, a triar un itinerari formatiu? Aquí, la cosa es complica.

Educaweb també vol que les persones trobin la formació que necessiten i que la tria sigui encertada. En aquest sentit, ja anuncien d’entrada que compten amb més de 30.000 ofertes formatives i més de 21.000 centres formatius. Com trobar el meu curs i el meu centre? No estaré buscant una agulla en un paller? Com organitzar la cerca perquè el web resulti realment útil a l’usuari?. Els experts saben que la fidelitat a internet és molt baixa: o l’usuari troba el que cerca ràpidament o se’n va cercar-ho a un altre lloc.

En aquest sentit, Educaweb orienta els seus usuaris amb les següents taxonomies:

  • Tipus d’estudi: oposicions, MOOCs, formació professional, graus universitaris, postgraus i màsters, entre altres
  • Lloc d’estudi: classificació per les províncies espanyoles
  • Centre d’estudi: que es classifiquen alhora segons temes o especialitats (aeronàutica, construcció, ciències socials, turisme, idiomes, indústria mecànica… i així fins a 21 opcions) o segons tipologia de centre (universitats, instituts escola, centres de postgrau, educació infantil i primària… i així fins a 17 opcions)
  • Modalitat d’estudi: presencial o en línia

Aquestes són les taxonomies establertes a Educaweb per posar en contacte la demanda amb l’oferta. Val a dir, però, que també aporta eines per a l’orientació professional i es dirigeix tant a potencials estudiants com a professionals i famílies. Així, per exemple, Educaweb incorpora un diccionari de professions que apareixen classificades en 22 categories, i on cada ocupació és descrita en detall (funcions, competències, formació necessària, etc.).

És evident que tant l’oferta formativa d’un sistema educatiu com l’estructura productiva d’un país (llocs de treball, feines qualificades, ocupacions…) varien contínuament i, per tant, les taxonomies establertes a Educaweb requereixen una actualització periòdica.

Un altre cas digne de ser esmentat per les taxonomies que utilitza és Infojobs, un portal líder especialitzat per a oferents i demandants de feina. El seu cercador inicial introdueix una nova possibilitat en relació als casos anteriorment vistos: fer cerques a partir de paraules clau, que permeten no treballar per taxonomies tancades -que potser són alienes al coneixement o a la intuïció del l’usuari- i suposen un repte per a l’estructura interna del web, atès que cal assignar una o més etiquetes (tags o paraules clau) a cada ocupació en oferta i fer possible que l’algoritme introduït en el motor de cerca identifiqui la paraula clau aportada per l’usuari amb les que prèviament s’han assignat a les ofertes de feina.

Infojobs presenta, per tant, un cercador inicial que funciona només per paraules clau i lloc geogràfic de l’ocupació (províncies espanyoles). Addicionalment, facilita també la cerca a través de les següents taxonomies mostrant:

  • les empreses que ofereixen més lloc de treball
  • ocupacions segons llindar salarial, mitja jornada, teletreball o ocupacions de direcció
  • llocs de treball per ciutats o territoris
  • sectors d’activitat econòmica que presenten més ofertes de feina

Finalment, Infojobs també  introdueix altres serveis complementaris com el blog, consells, oferta formativa, entre altres prestacions que puguin ser útils a les persones que cerquen feina o un canvi en la seva trajectòria professional.

Conclusions i reptes

Finalment, per il·lustrar que el més important és com organitzar l’accés a la informació perquè l’usuari trobi allò que cerca, és a dir, la taxonomia, podem prendre l’exemple de Filmin, un web que facilita a l’usuari veure pel·lícules en streaming. És clar que l’èxit o el fracàs d’aquest web rau en el fet que l’usuari trobi ràpidament la pel·lícula que més li plau en cada moment i, per tant, cal  organitzar la cerca de manera eficient. Així, Filmin permet trobar la pel·lícula desitjada en 3 passos:

  • Pas 1. Què et ve de gust?:
    • Riure
    • Passar l’estona
    • Indignar-me
    • Plorar
    • Una mica d’història
    • Quelcom inquietant
  • Pas 2: De quina època?
    • Clàssica
    • Moderna
    • Actual
  • Pas 3. Com de densa?
    • Entretinguda
    • Accessible
    • Exigent

I a partir d’aquí, el web ja presenta una tria de possibles pel·lícules segons la tria. De tota manera, l’oferta de Filmin apareix d’entrada organitzada per categories més comuns o intuïtives: darreres estrenes; les més vistes; grans sèries exclusives; novetats; el millor del segle XXI; entre altres.

Aquest és un exemple de taxonomia propera, en la mesura que cerca familiaritzar-se amb la conversa que precedeix el fet de compartir una pel·lícula amb el grup d’amics i amigues, amb la parella, amb la família, etc. Per tant, té un caràcter friendly que, més enllà de fer la cerca “tradicional” o genèrica de la paraula clau, vol participar de la tria convidant amb tres preguntes a escollir el que s’ajusta al moment que hom viu.

Però imaginem ara una institució pública que vol digitalitzar els serveis de suport a l’emprenedoria, i que ja disposa d’uns recursos de formació (cursos, seminaris) i activitats d’orientació a la persona emprenedora (tutories, serveis jurídics per a l’emprenedoria, finançament, entre altres) però de caire presencial. En primer lloc, i especialment per a les persones que accedeixen per primer cop a aquest servei en línia de suport a l’emprenedoria, caldria organitzar una eina d’autoconeixement per conèixer les seves característiques i el seu potencial a l’hora d’emprendre. En segon lloc, caldria identificar quin és l’estat de maduresa del projecte emprenedor per saber quins són els recursos més adients que caldria oferir-li (de formació, de suport operatiu), pel que caldria articular una bateria de preguntes que funcionés a mode d’eina de triatge per detectar les seves necessitats en el procés d’emprendre. Finalment, caldria articular un procediment de suport i guiatge en línia que acompanyés la persona emprenedora fins al final del procés, i fent-ho de manera lúdica i dinàmica, incorporant recursos com la gamificació de tot aquest procés (de manera propera i amistosa com ha fet Filmin a l’hora d’escollir la millor pel·lícula per a cada ocasió).

És en aquest tipus de casos on cal filar molt prim a l’hora de dissenyar sistemes funcionals que orientin l’usuari cap als recursos que realment li convenen, emprant sistemes que combinin paraules clau i algoritmes d’intel·ligència artificial a partir de la informació bàsica de cada usuari (edat, formació…) i del propi ús que facin els usuaris del sistema (demandes dels usuaris al lloc de navegació i reaccions dels usuaris a les respostes que va donant el web o aplicació en cada cas), el que ja s’ha esmentat com a machine learning.

En definitiva, en plena societat de la informació i en el procés paral·lel de digitalització accelerada de la realitat que ens envolta, l’encert en definir taxonomies i sistemes intel·ligents de cerca adequats a les demandes dels usuaris és clau perquè les empreses, administracions i altres organitzacions de la societat civil prestin serveis de qualitat als seus clients i usuaris. Un repte apassionant i necessàriament flexible, atès que implica anar canviant els dissenys inicials en tot moment per ajustar-se al màxim a l’exigència dels cibernautes i a l’usabilitat dels cercadors: les portes d’entrada per excel·lència a la informació!

Deixa un comentari