¿Los motores de búsqueda generan conocimiento?
Sin duda, Google y otros buscadores se han convertido en parte de la vida cotidiana. Pero si el conocimiento es poder, ¿son los motores de búsqueda los nodos de potencia?
Para los usuarios académicos y formales de la Web, los expertos dicen que los investigadores deben ser conscientes de cómo operan los motores de búsqueda, para asegurarse de que es la calidad y no solo la popularidad lo que impulsa su selección de fuentes.
En un artículo de la Revista Internacional de Estudios Culturales, José van Dijck de la Universidad de Amsterdam, Holanda, sostiene que los motores de búsqueda en general, y Google Scholar en particular, se han convertido en coproductores importantes de conocimiento académico, en lugar de herramientas neutrales.
Google Scholar busca diversas fuentes desde un lugar conveniente para encontrar información en una variedad de formatos (artículos, tesis, libros, resúmenes u opiniones judiciales) y ayuda a localizarlos a través de una biblioteca o en línea.
Hasta la fecha, hay poca investigación empírica o etnográfica disponible sobre cómo los estudiantes realmente realizan búsquedas abiertas. Pero las encuestas muestran que los estudiantes que realizan búsquedas de temas para artículos académicos eligen de manera abrumadora los motores de búsqueda, en lugar de las redes de descubrimiento de investigación basadas en bibliotecas, como su punto de partida preferido.
Muchos estudiantes ven los servicios de la biblioteca como un "complemento" de Google Scholar, y no al revés.
Uno de los puntos clave sobre los sistemas de clasificación y elaboración de perfiles de los motores de búsqueda, según van Dijck, es que no están abiertos a las mismas reglas que los métodos tradicionales de becas bibliotecarias en el dominio público.
“Los sistemas de búsqueda automatizados desarrollados por gigantes comerciales de Internet como Google aprovechan los valores públicos que forman el andamio del sistema de bibliotecas y, sin embargo, al mirar debajo de esta superficie, los valores fundamentales como la transparencia y la apertura son difíciles de encontrar”, dijo.
Los usuarios sin experiencia tienden a confiar en los motores patentados como mediadores de conocimiento neutrales, dijo. De hecho, los operadores de motores utilizan metadatos para interpretar perfiles colectivos de grupos de buscadores.
A primera vista, Google Scholar adopta uno de los valores académicos básicos, el análisis de citas, mediante el uso de arañas web algorítmicas para crear índices para una vasta red de materiales académicos.
Al igual que su motor principal, Google Scholar funciona como un sistema de clasificación basado en enlaces semánticos a una vasta reserva de fuentes que, a través de su procedencia, podrían considerarse académicamente sólidas.
Sin embargo, el algoritmo de Google Scholar funciona sobre la base de un análisis cuantitativo de citas. Los académicos lo hacen de manera diferente, clasificando las citas de acuerdo con su estado relativo y peso en disciplinas profesionales específicas.
La clasificación de la información a través de Google Scholar es bastante similar a una búsqueda de Google: clasifica las fuentes en función de la popularidad en lugar del valor de verdad o la relevancia. Los artículos con más enlaces a ellos superarán la investigación de mayor calidad que no es recogida por el algoritmo de Google Académico.
Este problema se complica aún más porque algunas instituciones rechazan el acceso a sus bases de datos. Google no revelará una lista completa de las bases de datos que cubre, ni la frecuencia de sus actualizaciones para indicar una escala de tiempo. Los usuarios no conocen el alcance y la puntualidad de la búsqueda.
El escrutinio de Van Dijck de la construcción del conocimiento académico a través de la dinámica codificada del motor de búsqueda se basa en la teoría de la red de actores del sociólogo Bruno Latour y el trabajo de Manuel Castells. En la teoría de la red de actores, los motores de búsqueda no son simplemente objetos, sino que forman parte de redes de tecnología humana involucradas en la producción de conocimiento.
Castells sugiere la actividad de red "desconectada" para observar más de cerca las complejas relaciones de poder de las redes digitales antes de volver a cablearlas con atención.
Van Dijck pide una alfabetización informacional enriquecida que incorpore una comprensión básica de las dimensiones económicas, políticas y socioculturales de los motores de búsqueda. “Sin una comprensión básica de la arquitectura de la red, la dinámica de las conexiones de la red y sus intersecciones, es difícil comprender las implicaciones sociales, legales, culturales y económicas de los motores de búsqueda”, dijo.
Si Google se ha convertido en el sistema nervioso central en la producción de conocimiento, necesitamos saber tanto como sea posible sobre su cableado.
“Para asegurar las futuras generaciones de académicos críticos y conocedores, necesitamos enseñar la alfabetización informacional enriquecida con habilidades analíticas y juicio crítico. La producción de conocimiento científico es demasiado importante para dejarla en manos de las empresas y las máquinas inteligentes ”, concluyó van Dijck.
Fuente: Publicaciones SAGE Reino Unido
