Encontrar la información exacta sobre lo que queremos saber se está convirtiendo en un problema, en un mundo donde el acceso casi universal a la información es un pilar de muchas actividades económicas y empresas: a través de internet y los buscadores inteligentes -en especial, Google- puede parecer que lo tenemos solucionado, pero la cuestión es bastante más compleja cuando una empresa, servicio público u organización quiere ofrecer un servicio de calidad.

Supongamos que queremos encontrar trabajo y que un grupo de personas emprendedoras organiza una web que agrega la información referida a las ofertas y las demandas del mercado de trabajo, y que esta web tiene bastante éxito en pocos meses o años. Si sucede esto, es porque también habrá sido capaz de organizar la búsqueda de información de una manera sencilla y comprensible, creando un algoritmo que permita al conjunto de los usuarios del portal acceder fácilmente y de manera intuitiva a la información que desean. Evidentemente, hay bastantes factores que determinan el éxito de una web que ofrece servicios de información poniendo en contacto la oferta y la demanda: la usabilidad de la web, la comunicación que se haga del proyecto empresarial, el modelo de negocio, el valor social que cree, el diseño de la propia web, los algoritmos y el grado de machine learning que éste ofrezca a los usuarios registrados, entre otros. Pero también será muy importante en el éxito de una web que clasifique la información de una manera determinada que resulte comprensible para los usuarios y que facilite el acceso a la información deseada. Esta es la cuestión clave de la taxonomía: clasificar de manera eficaz y eficiente para los propósitos que debe cumplir -en este caso- una web que gestione información.

Algunos casos referentes.

Por ejemplo, Wallapop es la plataforma líder en comprar y vender productos de segunda mano, es lo que se llama un marketplace. Pues bien, la enorme cantidad de objetos que allí pueden ser puestos a la venta debe ser clasificada de la mejor manera posible para que los compradores encuentren rápidamente lo que buscan. Por tanto, la propuesta de clasificación que nos hace Wallapop es doble:

  • Una clasificación genérica, más estandarizada: coches; motos; motor y accesorios; moda y accesorios; inmobiliaria; TV, audio y foto; móviles y telefonía; deporte y ocio, bicicletas; consolas y videojuegos; hogar y jardín; electrodomésticos; cine, libros y música; niños y bebés; coleccionismo; construcción y reformas; industria y agricultura; trabajo; servicios y otros. En total, 19 categorías.
  • Una clasificación más «transversal» o «intuitiva», formada por las siguientes categorías: libros escolares de texto; lo más nuevo; lo más buscado; nueva temporada para tu salón; nueva temporada para tu estudio; rutinas que no son rutina; cambia el chip.

Por supuesto, cada uno de los miles de objetos que se ofrecen en esta web pueden ser encontrados a través de ambas clasificaciones. Por tanto, habrá un buscador con unos algoritmos de búsqueda y un sistema de machine learning que pongan fácilmente en contacto la oferta y la demanda para que haya ventas y, si estas clasificaciones no funcionan o deben funcionar mejor, pueden ser cambiadas para dar respuesta a los objetivos de Wallapop. En ocasiones, estas categorías son dinámicas a partir de las palabras clave más utilizadas en el buscador de la aplicación o bien analizan los múltiples datos de navegación que se recogen en una web con un volumen de tráfico importante.

Sólo con el caso de Wallapop, ya quedan fijadas las coordenadas que definen el problema: entre el público y el servicio de compra venta del marketplace en cuestión sólo se interpone una taxonomía que debe ser acertada y un motor de búsqueda, definido por unos algoritmos y un sistema que facilite que el propio buscador ofrezca cada vez mejores respuestas a las preguntas de los usuarios, es decir, que sea capaz de aprender del uso y ajuste cada vez más a la demanda exigente e inmediata que la clientela espera.

De hecho, solucionar este reto es clave en un mundo de información abundante y fluida para poner en marcha nuevos negocios o para cumplir con los fines de una organización. Wallapop sirve bien para mostrar la complejidad de la cuestión planteada, pero en definitiva es una web muy sencilla: comprar y vender objetos. Ahora bien, ¿qué pasaría si el propósito de la web fuera ayudar a las personas a encontrar su vocación profesional, a elegir un itinerario formativo? Aquí, la cosa se complica.

Educaweb también quiere que las personas encuentren la formación que necesitan y que la elección sea acertada. En este sentido, ya anuncian de entrada que cuentan con más de 30.000 ofertas formativas y más de 21.000 centros formativos. ¿Cómo encontrar mi curso y mi centro? ¿No estaré buscando una aguja en un pajar? ¿Cómo organizar la búsqueda para la web resulte realmente útil al usuario? Los expertos saben que la fidelidad a internet es muy baja: o el usuario encuentra lo que busca rápidamente o se va buscarlo a otro lugar.

En este sentido, Educaweb orienta sus usuarios con las siguientes taxonomías:

  • Tipo de estudio: oposiciones, MOOC, formación profesional, grados universitarios, postgrados y másters, entre otros
  • Lugar de estudio: clasificación según las provincias españolas
  • Centro de estudio: que se clasifican a la vez según temas o especialidades (aeronáutica, construcción, ciencias sociales, turismo, idiomas, industria mecánica … y así hasta 21 opciones) o según tipología de centro (universidades, institutos escuela, centros de postgrado, educación infantil y primaria … y así hasta 17 opciones)
  • Modalidad de estudio: presencial o en línea

Estas son las taxonomías establecidas en Educaweb para poner en contacto la demanda con la oferta. Cabe decir, sin embargo, que también aporta herramientas para la orientación profesional y se dirige tanto a potenciales estudiantes como profesionales y familias. Así, por ejemplo, Educaweb incorpora un diccionario de profesiones que aparecen clasificadas en 22 categorías, y donde cada empleo es descrito en detalle (funciones, competencias, formación necesaria, etc.).

Es evidente que tanto la oferta formativa de un sistema educativo como la estructura productiva de un país (puestos de trabajo, trabajos cualificados, ocupaciones …) varían continuamente y, por tanto, las taxonomías establecidas en Educaweb requieren una actualización periódica.

Otro caso digno de ser mencionado por las taxonomías que utiliza es Infojobs, un portal líder especializado para ofertantes y demandantes de empleo. Su buscador inicial introduce una nueva posibilidad en relación a los casos anteriormente vistos: realizar búsquedas a partir de palabras clave, que permiten no trabajar para taxonomías cerradas -que quizás son ajenas al conocimiento o a la intuición del usuario- y suponen un reto para a la estructura interna de la web, dado que hay que asignar una o más etiquetas (tags o palabras clave) a cada empleo en oferta y hacer posible que el algoritmo introducido en el motor de búsqueda identifique la palabra clave aportada por el usuario con las que previamente se han asignado a las ofertas de trabajo.

Infojobs presenta, por tanto, un buscador inicial que funciona sólo por palabras clave y lugar geográfico del empleo (provincias españolas). Adicionalmente, facilita también la búsqueda a través de las siguientes taxonomías mostrando:

  • las empresas que ofrecen más empleo
  • ocupaciones según umbral salarial, media jornada, teletrabajo u ocupaciones de dirección
  • puestos de trabajo por ciudades o territorios
  • sectores de actividad económica que presentan más ofertas de trabajo

Finalmente, Infojobs también introduce otros servicios complementarios como el blog, consejos, oferta formativa, entre otras prestaciones que puedan ser útiles a las personas que buscan trabajo o un cambio en su trayectoria profesional. 

Conclusiones y retos

Finalmente, para ilustrar que lo más importante es cómo organizar el acceso a la información para que el usuario encuentre lo que busca, es decir, la taxonomía, podemos tomar el ejemplo de Filmin, una web que facilita al usuario ver películas en streaming. Está claro que el éxito o el fracaso de esta web radica en el hecho de que el usuario encuentre rápidamente la película que más le gusta en cada momento y, por tanto, hay que organizar la búsqueda de manera eficiente. Así, Filmin permite encontrar la película deseada en 3 pasos:

  • Paso 1. ¿Qué te apetece ?:
    • Risa
    • Pasar el rato
    • indignarme
    • Llorar
    • Un poco de historia
    • Algo inquietante
  • Paso 2: ¿De qué época?
    • Clásica
    • Moderna
    • Actual
  • Paso 3. ¿Como de densa?
    • Entretenida
    • Accesible
    • Exigente

Y a partir de ahí, la web ya presenta una selección de posibles películas según la elección. De todos modos, la oferta de Filmin aparece de entrada organizada por categorías más comunes o intuitivas: últimos estrenos; las más vistas; grandes series exclusivas; novedades; el mejor del siglo XXI; entre otros.

Este es un ejemplo de taxonomía cercana, en la medida que busca familiarizarse con la conversación que precede el compartir una película con el grupo de amigos y amigas, con la pareja, con la familia, etc. Por lo tanto, tiene un carácter friendly que, más allá de realizar la búsqueda «tradicional» o genérica de la palabra clave, quiere participar de la elección invitando con tres preguntas a escoger lo que se ajusta al momento que se vive.

Pero imaginemos ahora una institución pública que quiere digitalizar los servicios de apoyo a la emprendeduría, y que ya dispone de unos recursos de formación (cursos, seminarios) y actividades de orientación a la persona emprendedora (tutorías, servicios jurídicos para el emprendeduría, financiación, entre otros) pero de carácter presencial. En primer lugar, y especialmente para las personas que acceden por primera vez a este servicio en línea, habría que organizar una herramienta de autoconocimiento para conocer sus características y su potencial a la hora de emprender. En segundo lugar, habría que identificar cuál es el estado de madurez del proyecto emprendedor para saber cuáles son los recursos más adecuados que habría que ofrecerle (de formación, de apoyo operativo), por lo que habría que articular una batería de preguntas que funcionara a modo de herramienta de selección para detectar sus necesidades en el proceso de emprender. Finalmente, habría que articular un procedimiento de apoyo y guía en línea que acompañara la persona emprendedora hasta el final del proceso de forma lúdica y dinámica, incorporando recursos como la gamificación (de manera cercana y amistosa como ha hecho Filmin en el momento de escoger la mejor película para cada ocasión).

Es en este tipo de casos donde hay que hilar muy fino para diseñar sistemas funcionales que orienten al usuario hacia los recursos que realmente le convienen, empleando sistemas que combinen palabras clave y algoritmos de inteligencia artificial a partir de la información básica de cada usuario (edad, formación …) y del propio uso que hagan los usuarios del sistema (demandas de los usuarios al sitio de navegación y reacciones de los usuarios a las respuestas que va dando la web o aplicación en cada caso), lo que ya se ha mencionado como machine learning.

En definitiva, en plena sociedad de la información y en el proceso paralelo de digitalización acelerada de la realidad que nos rodea, el acierto en definir taxonomías y sistemas inteligentes de búsqueda adecuados a las demandas de los usuarios es clave para que las empresas, administraciones y otras organizaciones de la sociedad civil presten servicios de calidad a sus clientes y usuarios. Un reto apasionante y necesariamente flexible, dado que implica ir cambiando los diseños iniciales en todo momento para ajustarse al máximo a la exigencia de los cibernautas y al uso de los buscadores: ¡las puertas de entrada por excelencia a la información!

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