Wayback Machine es una herramienta del Internet Archive, una organización sin fines de lucro dedicada a preservar el contenido digital. Su objetivo es archivar y proporcionar acceso a versiones anteriores de páginas web, permitiendo a los usuarios ver cómo eran los sitios en el pasado.
En un avance significativo para la preservación digital, Google Search ahora facilita más que nunca el acceso a la historia de la web. Los usuarios de todo el mundo podrán visualizar versiones archivadas de páginas web directamente desde Google Search, gracias a un enlace directo a la Wayback Machine del Internet Archive.
Cómo Funciona
Para utilizar esta nueva función, realiza una búsqueda en Google como de costumbre. Junto a cada resultado de búsqueda, encontrarás tres puntos; al hacer clic en ellos, aparecerá el panel “Sobre este Resultado”. Dentro de este panel, selecciona “Más sobre esta página” para poder acceder a un enlace a la página de la Wayback Machine de ese sitio web.
A través de este enlace directo, podrás ver versiones anteriores de una página web mediante la Wayback Machine, ofreciendo una instantánea de cómo aparecía en diferentes momentos.
Un Compromiso con la Preservación
La misión de Internet Archive es proporcionar “Acceso Universal a Todo el Conocimiento.” Wayback Machine, es uno de los servicios más conocidos, proporciona acceso a miles de millones de páginas web archivadas, asegurando que el registro digital permanezca accesible para las generaciones futuras.
Como muchos en la comunidad de investigación de recuperación de información (IR) reconocen, la búsqueda sigue siendo un problema no resuelto. Millones de personas enfrentan dificultades diarias con las tareas en los motores de búsqueda. Estas dificultades suelen derivarse de la complejidad inherente de las tareas y de la incapacidad de los sistemas de búsqueda para comprenderlas plenamente y ofrecer resultados pertinentes. La tarea misma es lo que motiva la búsqueda, crea el problema que los usuarios intentan resolver, y guía su comportamiento a medida que exploran las diferentes facetas de la tarea.
Las tareas de búsqueda complejas requieren más que un apoyo básico para encontrar o recuperar información. La investigación en métodos para apoyar estas tareas incluye trabajos sobre la generación de sugerencias de consultas y sitios web, la personalización y contextualización de la búsqueda, y el desarrollo de nuevas experiencias de búsqueda que abarcan tanto el tiempo como el espacio. La reciente aparición de la inteligencia artificial generativa y la llegada de agentes asistidos por esta tecnología tienen el potencial de ofrecer una mayor asistencia a los usuarios, especialmente a aquellos que enfrentan tareas complejas. Estos avances tienen implicaciones profundas para el diseño de sistemas inteligentes y para el futuro de la búsqueda en sí misma.
Este artículo, basado en una ponencia presentada por el autor en la conferencia ACM SIGIR 2023, explora estas cuestiones y cómo los agentes de IA están expandiendo las fronteras de las capacidades de los sistemas de búsqueda, con un enfoque particular en la interacción con la información y la realización de tareas complejas.
La búsqueda sigue siendo un desafío sin resolver, ya que millones de personas se enfrentan diariamente a tareas complejas en los motores de búsqueda web. La aparición de la IA generativa y los agentes de asistencia basados en esta tecnología prometen revolucionar la realización de tareas, ayudando a los usuarios a navegar y resolver problemas de búsqueda complejos. Estos avances presentan tanto desafíos como oportunidades extraordinarias para redefinir el acceso a la información y su uso, impulsando la búsqueda hacia nuevos horizontes.
Los motores de búsqueda están destinados a ayudar a las personas a encontrar la información que desean o necesitan. Esta encuesta indica que los resultados y experiencias deficientes en los motores de búsqueda pueden estar fallando en ayudar a los usuarios a cumplir sus tareas, lo que los frustra.
Se preguntó a los encuestados cuál era la parte más frustrante del proceso de búsqueda de servicios en línea. Los tres principales fueron:
Buscar entre los resultados de búsqueda: 26%
Encontrar el término de búsqueda correcto: 22%
Visitar múltiples sitios web: 21%
Estos son problemas que los resúmenes de inteligencia artificial de Google, ChatGPT y otros motores de respuestas podrán resolver algún día (¿pronto?). Sin embargo, la promesa completa de la inteligencia artificial generativa en la búsqueda aún no se ha realizado.
La mayoría de los encuestados dijeron que buscan más resultados de búsqueda en comparación con hace cinco años:
Más: 54% (19% «mucho más»; 35% «un poco más»). Menos: 27% (19% «un poco menos»; 8% «mucho menos»). Igual: 20%.
Una mayoría de los encuestados también dijo que pasa más tiempo buscando cuando busca servicios en línea:
Más tiempo: 51% (16% «mucho más»; 35% «un poco más»). Menos tiempo: 28% (18% «un poco menos»; 10% «mucho menos»). La misma cantidad de tiempo: 21%.
Los usuarios están cada vez más frustrados con la calidad de búsqueda de Google, y esto es una confirmación adicional de que no lo estamos imaginando, a pesar de que Google nos dice que a la gente le encantan los resúmenes de inteligencia artificial y los resultados de búsqueda. Google nos dijo que el uso de la búsqueda está aumentando debido a los resúmenes de inteligencia artificial, ¿pero es porque están investigando más a fondo o porque no pueden encontrar las respuestas correctas?
Solo el 12% de los encuestados dijo que los anuncios de búsqueda eran relevantes para ellos. Más encuestados dijeron que encuentran más anuncios relevantes en otros seis canales: televisión (41%), YouTube (37%), Facebook (32%), Instagram (32%), TikTok (19%), sitios web (18%).
Otros hallazgos. En las páginas de resultados del motor de búsqueda, el 35% de los encuestados dijo que omiten (supongo que pasan por alto) los anuncios para ir a los resultados del sitio web (orgánicos). Además:
El 33% busca fuentes/empresas que reconoce por nombre (hola, reconocimiento de marca). El 33% busca resultados con calificaciones de estrellas más altas. Menos sorprendente. Otros hallazgos de interés:
El 30% de los encuestados cree que los servicios que aparecen más arriba en los resultados de búsqueda suelen ser más relevantes. El 46% de los encuestados dijo que tener resultados «creíbles» haría que la experiencia de búsqueda fuera más agradable. El 86% de los encuestados cree que casi siempre, o más a menudo que no, pueden distinguir entre los resultados orgánicos y pagados. El 47% cree que es más fácil distinguir entre resultados orgánicos y pagados; el 37% piensa que es más difícil; el 16% cree que no es diferente en comparación con hace cinco años.
Pero. También es posible que algunos, o muchos, de los encuestados no sean los más expertos tecnológicamente.
La encuesta de 1.000 adultos estadounidenses fue diseñada para garantizar una representación nacional en términos de género, edad y región. Se llevó a cabo a fines de febrero por Scorpion, un proveedor de soluciones de marketing digital y tecnología, en colaboración con Dynata, una empresa de investigación de mercado independiente.
Aslett, Kevin, Zeve Sanderson, William Godel, Nathaniel Persily, Jonathan Nagler, y Joshua A. Tucker. 2023. «Online Searches to Evaluate Misinformation Can Increase Its Perceived Veracity». Nature, diciembre, 1-9. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06883-y.
El estudio realizado por Kevin Aslett, Zeve Sanderson, William Godel, Nathaniel Persily, Jonathan Nagler y Joshua A. Tucker, publicado en Nature en 2023, investiga el impacto de las búsquedas en línea en la percepción de veracidad de la desinformación. La investigación aborda la exploración limitada del papel de los motores de búsqueda en el entorno de la información, a pesar de su influencia significativa. Mientras que las intervenciones de alfabetización mediática a menudo defienden la búsqueda en línea como un medio para evaluar la veracidad de la información, hay una falta de evidencia empírica que respalde la suposición de que buscar en línea reduce la creencia en la desinformación.
El estudio consta de cinco experimentos que muestran consistentemente evidencia contraria a la sabiduría convencional. Los hallazgos sugieren que, en lugar de disminuir la creencia en artículos de noticias falsas, las búsquedas en línea para evaluar su veracidad aumentan la probabilidad de creer en ellas. Para entender este fenómeno, los investigadores combinaron datos de encuestas con datos de rastreo digital obtenidos mediante una extensión de navegador personalizada. El estudio revela que el efecto de búsqueda es más pronunciado entre las personas que reciben información de baja calidad de los motores de búsqueda. Esto indica el riesgo de caer en «vacíos de datos», donde las personas encuentran evidencia corroboradora de fuentes de baja calidad al buscar en línea para evaluar la desinformación.
Además, la investigación muestra que buscar en línea para evaluar las noticias no solo aumenta la creencia en noticias verdaderas de fuentes de baja calidad, sino que también tiene efectos inconsistentes en la creencia en noticias verdaderas de fuentes convencionales. El estudio enfatiza la importancia de que los programas de alfabetización mediática basen sus recomendaciones en estrategias probadas empíricamente y solicita a los motores de búsqueda que inviertan en soluciones para abordar los desafíos identificados en la investigación.
¿Cuándo sustituirá ChatGPT a las búsquedas? Quizá antes de lo que cree Una encuesta reciente de Aberdeen Strategy & Research preguntaba cómo crees que encontrarás información en Internet en el futuro: Los chatbots de IA ganan a los motores de búsqueda por un amplio margen.
El artículo plantea la posibilidad de que los sistemas de conversación basados en IA, como ChatGPT, puedan reemplazar a los motores de búsqueda tradicionales en un futuro cercano, ya que ofrecen una experiencia más personalizada y efectiva para los usuarios. Además, se discuten los desafíos que todavía deben superarse antes de que esto suceda, como la falta de transparencia y control en la toma de decisiones de los sistemas de IA.
Se ha escrito mucho sobre las implicaciones de las herramientas impulsadas por IA que realizan tareas empresariales que antes requerían horas de trabajo humano. Como es lógico, gran parte del debate sobre la IA se ha centrado en que la tecnología pone en peligro puestos de trabajo en campos como la creación de contenidos, la atención al cliente, la introducción de datos e incluso la programación informática. Sin embargo, se avecina otro gran cambio: uno que podría alterar fundamentalmente la forma en que obtenemos información y, posiblemente, poner patas arriba el actual paradigma de Internet basado en la publicidad con el que todos estamos familiarizados.
Según una encuesta realizada por Aberdeen Strategy & Research en marzo de 2023, el 42 % de los 642 profesionales de diversos sectores encuestados predijeron que en el futuro encontrarían información basada en Internet a través de chatbots de IA, mientras que solo el 24 % se decantó por los motores de búsqueda.
No sólo los usuarios creen que es más probable que utilicen chatbots para las búsquedas web en el futuro, sino que muchos ya los están utilizando hoy en día. En marzo de 2023, casi seis de cada 10 encuestados habían probado herramientas de IA generativa. Los encuestados eran casi tres veces más dados a haber probado chatbots (56%) como ChatGPT que herramientas de texto a imagen (20%) como Dall-E 2 o Midjourney. Así que, aunque cualquiera tiene el poder de utilizar la IA para generar imágenes, no son muchos los que lo están haciendo todavía.
El estudio reveló que el 16% de los encuestados había utilizado herramientas de IA de manera intensiva (usuarios avanzados), mientras que el 43% las había probado solo de manera ocasional (usuarios ocasionales). Además, los usuarios avanzados eran más jóvenes, con un 28% de la generación del milenio y posteriores (nacidos después de 1981) siendo usuarios avanzados, en comparación con el 14% de la generación X y el 10% de los boomers.
En la actualidad, estos usuarios avanzados son los pioneros de la IA generativa, experimentan con nuevos casos de uso y desarrollan opiniones fundamentadas que influirán en el resto de nosotros. De hecho, el 74% de los usuarios avanzados de IA generativa creen que el desarrollo de la IA avanzada podría ser tan importante como la creación de Internet.
Ya el 64% de los usuarios avanzados de IA generativa y el 35% de los usuarios ocasionales creen que la IA puede ayudarles a encontrar respuestas más rápidamente que un motor de búsqueda tradicional, en comparación con sólo el 7% de los que no han probado el uso de la IA. El estudio también indica que el cambio de los motores de búsqueda a los chatbots de IA podría producirse con bastante rapidez. La gran mayoría de los usuarios avanzados actuales (87 %) y de los usuarios ocasionales (80 %) creen que los chatbots de IA podrán ofrecer respuestas más rápidamente que los motores de búsqueda tradicionales en un plazo de dos años, frente al 42 % de los no usuarios.
En este PDF se dan 7 tips infalibles para sacarle el máximo provecho a esta herramienta, además de una selección de prompts que podrás utilizar, además de una selección de prompts que podrás utilizar directamente en ChatGPT, ahorrando tiempo y esfuerzo en la creación de contenido original.
Sea específico: Haga preguntas específicas y claras para obtener respuestas más precisas y útiles.
Proporcione contexto: Incluya información relevante y ejemplos para ayudar a ChatGPT a entender mejor lo que está buscando.
Sea coherente: Utilice un lenguaje natural y coherente al hacer preguntas.
Evite la jerga: Evite el uso de jerga o términos técnicos que ChatGPT pueda no comprender.
Utilice comandos especiales: Aprenda a utilizar comandos especiales como «Generar» o «Completar» para obtener resultados más específicos.
Sea paciente: ChatGPT puede tardar algunos segundos en procesar la información y generar una respuesta. Sea paciente y espere a que termine antes de hacer otra pregunta.
Pruebe diferentes enfoques: Si una pregunta no produce los resultados que está buscando, pruebe con diferentes enfoques o formule la pregunta de otra manera para obtener una respuesta más precisa.
¿Sabes cómo preguntarle correctamente a ChatGPT para sacarle el máximo provecho? en este artículo se habla sobre los prompts en la inteligencia artificial y cómo utilizarlos para comunicarse con ChatGPT de manera efectiva.
La habilidad de escribir prompts se ha vuelto crucial en la era de la inteligencia artificial debido a su creciente demanda en la automatización de tareas, personalización, eficiencia y competitividad en diversos campos. ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en la arquitectura GPT que tiene amplias capacidades en áreas como la generación de texto, la traducción y la clasificación.
Adicionalmente, en este artículo se ofrecen gran cantidad de ejemplos de prompts para preguntarle a ChatGPT temas relacionados con el Marketing Digital, las Ventas, la Gerencia, la Administración, la Tecnología y mucho más.
Borrego, Ángel, Jordi Ardanuy, y Llorenç Arguimbau. «Crossref as a bibliographic discovery tool in the arts and humanities». Quantitative Science Studies, 20 de enero de 2023, 1-17. https://doi.org/10.1162/qss_a_00240.
Crossref es una agencia oficial de registro de identificadores de objetos digitales (DOI) lanzada en 2000 como un esfuerzo conjunto entre editores para permitir el enlace persistente de citas entre editores en revistas académicas en línea. Este estudio explora la cobertura de Crossref para el seguimiento de la literatura en artes y humanidades, que suele tener un enfoque nacional o regional y dirigirse a públicos nacionales. Un análisis de la cobertura de las revistas ERIH PLUS muestra que Crossref indexa más fuentes que Scopus e incluye más revistas de Europa del Este y del Sur y del Sur Global.
Las limitaciones de Crossref surgen al analizar la cantidad de metadatos depositados por los editores. Sólo dos tercios de las revistas depositan resúmenes y sólo alrededor de un tercio deposita afiliaciones. El nivel de cumplimentación de metadatos para artículos individuales es inferior, con grandes diferencias según el idioma del documento. Sólo la mitad de las revistas depositan referencias. Como resultado, Scopus recupera más citas que Crossref, excepto para las publicaciones en alemán y francés. Crossref representa una prometedora herramienta de búsqueda bibliográfica en el ámbito de las artes y las humanidades, pero necesita mejorar en cuanto al nivel de cumplimentación de los metadatos.
Martinovich, Viviana. Búsqueda bibliográfica : cómo repensar las formas de buscar, recopilar y analizar la pro-ducción científica escrita. 1a ed. – Remedios de Escalada : De la UNLa – Universidad Nacional de Lanús, 2022
Desde diversas áreas de investigación, la palabra “bibliografía” suele ser utilizada para designar el listado de referencias consultadas o el listado de textos propuestos para un curso, pero lo cierto es que la bibliografía es un campo de estudios en sí mismo, una disciplina con tradiciones, rupturas y discusiones internas, de la cual los distintos tipos de trabajos de “revisión bibliográfica” tomaron históricamente prestado muchas de sus características esenciales. Sin embargo, mientras que, en la década de 1980, la bibliografía como disciplina rompió con sus propios moldes descriptivos y enumerativos, los distintos tipos de estudios que toman la bibliografía como insumo siguen atrapados en su impronta de contabilizar, enumerar y describir existencias. Entonces ¿por qué no intentar recuperar las nuevas perspectivas de la bibliografía, de la historia y de la sociología de los textos para enriquecer las formas en que las diversas áreas del conocimiento analizan las producciones textuales?; ¿por qué no abordar la propia narrativa científica con la riqueza con que ciertas áreas de las ciencias analizan otras producciones discursivas?; ¿es posible hacer este proceso sin repensar las formas de recuperar e interpretar esa bibliografía? Entendemos que enriquecer las formas de interpretar los textos nos demanda repensar las formas en que buscamos e interpretamos ese recorte de fuentes escritas que componemos y este es el camino que les proponemos transitar.
La búsqueda de información es un proceso de carácter global en el que intervienen una serie de factores interrelacionados entre sí. La finalidad de la búsqueda y el tema sobre el que tenemos que localizar información determinan el tipo de fuentes de información que debemos consultar (estadísticas, libros, artículos de revista, tesis doctorales, patentes…) y, por tanto, los recursos que nos permiten acceder a ellas.
El desarrollo de las nuevas tecnologías y la facilidad de publicación en la red, sumado a la gran cantidad de información disponible, hacen imprescindible acudir a fuentes que nos garanticen, a través de procesos de selección previos, la recuperación de información fiable y de calidad, como por ejemplo los catálogos o las bases de datos. Por otra parte, nuestras búsquedas deben ser precisas y eficaces, para obtener los resultados más pertinentes, más adecuados a nuestras necesidades de información, de entre ese gran volumen de documentación existente. El conocimiento de una serie de técnicas de búsqueda que hemos de aplicar, con ligeras variaciones determinadas por el recurso que utilicemos, nos ayudarán a conseguir ese objetivo.
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