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Google presenta E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) para ayudar valorar la calidad de las páginas

«Actualización más reciente de las directrices de evaluación de la calidad: el E-A-T adquiere una E adicional de Experiencia | Blog del Centro de la Búsqueda de Google». Google for Developers. Accedido 18 de octubre de 2023.

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Google E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) es un conjunto de criterios utilizados para evaluar los sitios web con el fin de impulsar mejoras en sus algoritmos y garantizar que se muestren contenidos de calidad a los usuarios.

Para mejorar el rendimiento de su sitio web en los resultados de búsqueda, es una buena práctica centrarse en crear contenido de alta calidad que demuestre experiencia, autoridad y confiabilidad en su campo. Construir una sólida reputación en línea y garantizar información precisa y confiable en su sitio web puede tener un impacto indirecto en sus clasificaciones en los motores de búsqueda. Sin embargo, los algoritmos y factores de clasificación exactos utilizados por los motores de búsqueda son propietarios y pueden cambiar con el tiempo. Se utiliza en la evaluación de calidad por los Evaluadores de Calidad de Búsqueda, pero no es un factor directo en el algoritmo de Google. En cambio, es un término utilizado en la comunidad de SEO para describir la calidad de un sitio web.


E-E-A-T significa «Experiencia, Autoridad y Confianza,» y es un concepto introducido por  Google’s Search Quality Rater Guidelines (SQRG) para ayudar a los evaluadores humanos a evaluar la calidad del contenido web. Si bien E-E-A-T no es un factor de clasificación directo utilizado por motores de búsqueda como Google, desempeña un papel importante en la determinación de la calidad y relevancia de las páginas web en los resultados de búsqueda.

Esto es lo que representa cada componente de E-E-A-T :

  • Experiencia (Experience): Google busca sitios web que ofrezcan una experiencia positiva a los usuarios. Esto implica una navegación fácil y amigable, una buena estructura de la página y un diseño que mejore la experiencia del visitante.
  • Experto (Expertise): Google valora la experiencia y conocimientos demostrados en un campo o temática específica. Se espera que el contenido esté respaldado por expertos o autoridades en la materia para garantizar su precisión y calidad.
  • Autoridad (Authoritativeness): La autoridad se refiere a la credibilidad y reputación del sitio web y sus creadores. Google evalúa la confianza que los usuarios pueden tener en la información proporcionada.
  • Confianza (Trustworthiness): La confianza se relaciona con la fiabilidad y veracidad de la información presentada en el sitio web. Los sitios web deben ser transparentes sobre sus propósitos y cumplir con las expectativas de los usuarios en cuanto a la precisión de la información.

Estos criterios son esenciales para garantizar que Google ofrezca resultados de búsqueda de alta calidad que sean útiles y confiables para los usuarios. Los sitios web que cumplen con los estándares de E-E-A-T tienen más posibilidades de obtener un buen posicionamiento en los resultados de búsqueda de Google y de ofrecer contenidos valiosos a sus visitantes.

E-E-A-T es particularmente relevante en campos donde la precisión y la credibilidad de la información son de suma importancia, como la salud, las finanzas y el asesoramiento legal. Los sitios web y creadores de contenido que establecen y mantienen un fuerte perfil de E-E-A-T son más propensos a ser considerados fuentes fiables tanto por los motores de búsqueda como por los usuarios, lo que puede tener un impacto indirecto en sus clasificaciones en los motores de búsqueda.

Si bien E-E-A-T no es un factor de clasificación directo, es un aspecto crucial de la optimización para motores de búsqueda (SEO) porque influye en cómo se evalúa y finalmente se clasifica su contenido por los motores de búsqueda como Google. Seguir las pautas de E-E-A-T puede ayudar a mejorar la calidad de su contenido y hacerlo más competitivo en los resultados de búsqueda.

¿Sustituirá ChatGPT al motor de búsqueda de Google?

«Will ChatGPT Replace the Google Search Engine?», 26 de mayo de 2023. https://www.boldare.com/blog/will-chatgpt-replace-google-search-engine.

ChatGPT ha arrasado en el sector digital, conquistando corazones y mentes por igual. Y esto ha ocurrido por una razón. Es fácil de usar, gratuito y lleno de usos potenciales. Es potente, pero no ilimitado. En pocas palabras: no, ChatGPT no sustituirá al motor de búsqueda de Google. Puede que se haga con parte del tráfico pero, al menos por ahora

ChatGPT, o modelos lingüísticos similares, son potentes herramientas para generar textos de apariencia humana y ayudar a los usuarios a encontrar información. Sin embargo, es importante señalar que ChatGPT está diseñado como agente conversacional y no como motor de búsqueda.

Google Search y ChatGPT parecen similares. Hay un campo en el que se introduce la consulta y, a continuación, se obtiene un resultado: en el caso de Google, se trata de una lista de sitios web (aunque no sólo: en los últimos años, Google ha empezado a mostrar los denominados resultados enriquecidos, que pretenden responder a la pregunta del usuario a nivel de motor de búsqueda); en el caso de ChatGPT, se trata de una respuesta completa a una pregunta determinada.

Google vs ChatGPT no se trata simplemente de una competición entre un motor de búsqueda clásico y la IA. Google lleva tiempo utilizando algoritmos de IA para responder a las consultas de los usuarios. RankBrain, Neural Matching, Bert, MUM: estos son los algoritmos de IA más populares que Google ha introducido en su motor de búsqueda en los últimos años.

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se lanzó en 2018 y ayuda al motor de búsqueda a procesar y comprender el lenguaje natural. Se basa en la arquitectura Transformer – al igual que el modelo GPT utilizado por ChatGPT.

¿Cómo funciona ChatGPT?

ChatGPT es un modelo lingüístico probabilístico diseñado para seguir y ejecutar instrucciones. Ha sido entrenado con un conjunto específico de datos textuales para ejecutar las instrucciones con la mayor precisión posible. Lo hace generando tokens: secuencias de caracteres y palabras, basadas en una distribución de probabilidades.

En pocas palabras, lo que hace básicamente la inteligencia artificial es analizar las estadísticas y la secuencialidad del orden de las palabras y construir cadenas con las palabras más probables. El aspecto que aún no es visible en el propio ChatGPT -pero lo será en su iteración Bing o en el modelo fuente OpenAI Playground- es la posibilidad de definir el parámetro «temperatura». Esta característica permite a los usuarios decidir cuánto puede desviarse el modelo de la información que ha aprendido de su conjunto de datos.

En la práctica, el parámetro de temperatura indica si los tokens (palabras) utilizados deben tener el nivel de probabilidad más alto. Esto tiene un enorme impacto en el efecto final. Si decide añadir sólo las palabras más probables, el resultado será muy plano, repetitivo y esquemático. Si permite el uso de tokens de menor rango, más aleatorios, obtendrá un resultado más versátil e interesante.

Los posibles errores y elucubraciones en las respuestas se deben a que, aunque los modelos se entrenan con enormes cantidades de datos textuales, no son capaces de entender el mundo de forma humana ni de verificar la veracidad de la información como harían las personas. En su lugar, se basan en estructuras lingüísticas y patrones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento.

Por ejemplo, cuando se le pregunta sobre algún tema científico, puede citar determinados trabajos de investigación, junto con sus títulos, autores, fechas de publicación, etc. Pero una vez que se empieza a buscar esos trabajos, a menudo resulta que nunca han existido. Todo depende de cuánta información y cuántas citas sobre un tema determinado había en el corpus de texto utilizado para entrenar el modelo.

Por consiguiente, aunque el resultado generado por un modelo sea gramaticalmente correcto y suene sensato, puede contener información falsa, o información «inventada» por el modelo. De ahí viene el concepto de «alucinación»

Y por eso hay que tener en cuenta que, aunque la IA sea una herramienta poderosa para la generación de textos, sigue requiriendo supervisión y evaluación humanas, sobre todo si la información que proporciona se va a utilizar para tomar decisiones importantes o en situaciones en las que el uso de datos precisos y exactos es esencial. Por eso, utilizar ChatGPT como alternativa a los motores de búsqueda -incluido Google- está prácticamente descartado.

ChatGPT no es un motor de búsqueda, es un procesador de texto. Como su nombre indica, su función es procesar texto. También puede generar textos, pero para ello debe recibir alguna entrada o un patrón a seguir. No escribirá una entrada de blog por ti (es decir, puede hacerlo, pero el escritor debe comprobar la información generada por el chatbot). ChatGPT puede resultar útil para varios usos: puede codificar, corregir, analizar y categorizar contenidos, etcétera. Pero no funcionará como motor de búsqueda.

Aunque los modelos de IA conversacional como ChatGPT pueden proporcionar respuestas instantáneas y ayudar a los usuarios en determinadas tareas, no tienen la misma amplitud y profundidad de información que un motor de búsqueda como Google. Es más acertado considerar los modelos de IA conversacional y los motores de búsqueda como herramientas complementarias que como competidores directos. La IA conversacional puede ser útil para proporcionar respuestas rápidas y entablar conversaciones interactivas, mientras que los motores de búsqueda destacan en la recuperación de una amplia gama de información de la inmensidad de Internet.

En conclusión: Hay que tener en cuenta que la tecnología está en constante evolución y que es posible que surjan nuevos avances en el futuro. Sin embargo, por ahora, es poco probable que los modelos de IA conversacional sustituyan por completo a los motores de búsqueda como Google Search. En cambio, es probable que sigan coexistiendo y complementándose de diferentes maneras para atender las diversas necesidades de información de los usuarios.

¿Cómo es la nueva Experiencia Generativa de Búsqueda con Inteligencia Artificial de Google?


Schwartz, Barry. «Here’s What Google’s New AI Search Generative Experience Will Look Like». MarTech, 10 de mayo de 2023. https://martech.org/heres-what-the-new-google-search-generative-ai-experience-will-look-like/.

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Cuando ChatGPT llegó el otoño pasado, empezó a cumplir la misión de Google – «organizar la información del mundo y hacerla universalmente accesible y útil»- mejor, a veces, que el propio Google. (El problema, por supuesto, era su molesto hábito de inventarse cosas). Reformaba la información de los sitios web en lugar de limitarse a enviar a la gente a ellos. Y a la gente le encantó, convirtiéndose en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento de la historia. Después de que OpenAI y su benefactor Microsoft amenazaran la posición de Google con sus experiencias de Inteligencia Artificial generativa, el gigante de las búsquedas tuvo que responder. Y lo ha hecho con fuerza esta semana. Su «Experiencia Generativa de Búsqueda» potenciada por la Inteligencia Artificial aún está en fase de «laboratorio», pero es casi seguro que será su futuro.

La interfaz. Search Generative Experience (SGE) puede mostrar una respuesta generada por IA encima de los listados de resultados de búsqueda. Google etiqueta claramente la respuesta como Generative AI is experimental (La IA generativa es experimental), seguida de una respuesta a tu consulta.

La respuesta aparece en un recuadro. Google cita los sitios web que utilizó para generar la respuesta. Se puede hacer clic en esos sitios para profundizar. También puedes hacer otra pregunta o pulsar el botón de la parte superior derecha para profundizar.

«Verás una instantánea generada por la IA de la información clave que debes tener en cuenta, con enlaces para profundizar», explica Google. Cuando se pulsa el botón de expansión para mostrar una respuesta más profunda, se obtienen respuestas adicionales de la IA generativa.

A lo largo de las respuestas generadas por la IA, Google te ofrece sitios web en estos recuadros con imágenes, para que puedas hacer clic en el sitio web para obtener más información.

La prisa de Google BARD por competir en IA a ChatGPT de Open AI está provocando lagunas éticas

Google’s Rush to Win in AI Led to Ethical Lapses, Employees Say. (2023, abril 19). Bloomberg.Com. https://www.bloomberg.com/news/features/2023-04-19/google-bard-ai-chatbot-raises-ethical-concerns-from-employees

La prisa de Google por competir en IA está provocando lagunas éticas, según sus empleados El gigante de las búsquedas está haciendo concesiones en materia de desinformación y otros perjuicios para ponerse a la altura de ChatGPT

A medida que se aceleran los avances en inteligencia artificial, surgen nuevas preocupaciones sobre sus efectos sociales. Los grandes modelos lingüísticos, las tecnologías en las que se basan ChatGPT y Bard, ingieren enormes volúmenes de texto digital de artículos de noticias, publicaciones en redes sociales y otras fuentes de Internet, y luego utilizan ese material escrito para entrenar software que predice y genera contenido por sí mismo cuando se le da una indicación o consulta. Esto significa que, por su propia naturaleza, los productos corren el riesgo de regurgitar discursos ofensivos, dañinos o inexactos.

Poco antes de que Google presentara Bard, su chatbot de IA, al público en marzo, pidió a los empleados que probaran la herramienta.

La conclusión de un trabajador: Bard era «un mentiroso patológico», según las capturas de pantalla de la discusión interna. Otro lo calificó de «descojonante». Un empleado escribió que cuando le pedían sugerencias sobre cómo aterrizar un avión, Bard solía dar consejos que provocarían un accidente; otro dijo que daba respuestas sobre submarinismo «que probablemente provocarían lesiones graves o la muerte».

En febrero, un empleado planteó sus problemas en un grupo de mensajes interno: «Bard es peor que inútil: por favor, no lo lancen». La nota fue vista por casi 7.000 personas, muchas de las cuales coincidían en que las respuestas de la herramienta de IA eran contradictorias o incluso manifiestamente erróneas en simples consultas sobre hechos.

Google lanzó Bard de todos modos. El confiable gigante de las búsquedas en Internet está proporcionando información de baja calidad en una carrera para mantenerse al día con la competencia, mientras da menos prioridad a sus compromisos éticos, según 18 trabajadores actuales y anteriores de la compañía y documentación interna revisada por Bloomberg. La empresa, propiedad de Alphabet Inc, se había comprometido en 2021 a duplicar su equipo de estudio de la ética de la inteligencia artificial y a dedicar más recursos a evaluar los posibles daños de la tecnología. Pero el debut en noviembre de 2022 del popular chatbot de su rival OpenAI hizo que Google se apresurara a integrar la IA generativa en todos sus productos más importantes en cuestión de meses.

Se trata de un ritmo de desarrollo notablemente más rápido para esta tecnología, que podría tener profundas repercusiones sociales. El grupo de trabajo sobre ética que Google se comprometió a reforzar está ahora desprovisto de poder y desmoralizado, según los trabajadores actuales y antiguos. A los miembros del personal responsables de la seguridad y las implicaciones éticas de los nuevos productos se les ha dicho que no se metan en medio ni intenten acabar con ninguna de las herramientas de IA generativa en desarrollo, afirmaron.

Google pretende revitalizar su negocio de búsquedas en torno a esta tecnología de vanguardia, que podría introducir la IA generativa en millones de teléfonos y hogares de todo el mundo, idealmente antes de que OpenAI, con el respaldo de Microsoft Corp, se le adelante.

Google afirmó que la IA responsable sigue siendo una de las principales prioridades de la empresa. «Seguimos invirtiendo en los equipos que trabajan en la aplicación de nuestros principios de IA a nuestra tecnología», declaró Brian Gabriel, portavoz de la empresa. El equipo que trabaja en la IA responsable se deshizo de al menos tres miembros en una ronda de despidos en enero en la empresa, incluido el jefe de gestión y programas. Los recortes afectaron a unos 12.000 trabajadores de Google y su empresa matriz.

Google, que a lo largo de los años ha encabezado gran parte de la investigación en la que se basan los avances actuales de la IA, aún no había integrado en sus productos una versión de la IA generativa adaptada al consumidor cuando se lanzó ChatGPT. Según los empleados, la empresa se mostraba cautelosa ante su potencia y las consideraciones éticas que conllevaría la integración de la tecnología en los motores de búsqueda y otros productos estrella.

En diciembre, los altos directivos decretaron un «código rojo» competitivo y cambiaron su actitud ante el riesgo. Los directivos de Google decidieron que mientras denominaran «experimentos» a los nuevos productos, el público podría perdonar sus deficiencias, según los empleados. Aun así, necesitaba que sus equipos de ética se pusieran de acuerdo. Silicon Valley en su conjunto sigue luchando por conciliar las presiones competitivas con la seguridad.

Nuevo y mejorado Google Trends, explorar las tendencias en tiempo real

https://trends.google.com/home

Se acaba de lanzar un nuevo y mejorado sitio de Google Trends, en el que ahora puedes visualizar y explorar las tendencias en tiempo real directamente en la página de inicio. Éstas se actualizan cada hora y van acompañadas de enlaces a artículos de noticias relevantes, para que puedas obtener más información sobre los temas que son tendencia. Y para ayudarte a entender mejor el mundo que te rodea, la página de inicio destaca lo que es tendencia en tu país o región, y despierta tu curiosidad compartiendo tendencias de todo el mundo para que puedas ponerte al día rápidamente.

Google está trabajando en un competidor de ChatGPT llamado Bard que saldrá en unas semanas

Vincent, James. «Google Announces ChatGPT Rival Bard, with Wider Availability in “Coming Weeks”». The Verge, 6 de febrero de 2023.

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Google está trabajando en un competidor del chatbot ChatGPT de OpenAI. El «servicio experimental de IA conversacional» se llama Bard y solo lo está probando un grupo limitado de personas.

El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, ha anunciado hoy el proyecto en una entrada de su blog, en la que describe la herramienta como un «servicio experimental de IA conversacional» que responderá a las consultas de los usuarios y participará en conversaciones. El software estará disponible para un grupo de «personas de confianza», dice Pichai, antes de convertirse en «más ampliamente disponible para el público en las próximas semanas.»

No está claro exactamente qué capacidades tendrá Bard, pero parece que el chatbot será tan libre como ChatGPT de OpenAI. Una captura de pantalla anima a los usuarios a hacer preguntas prácticas a Bard, como por ejemplo cómo planificar un «baby shower» o qué tipo de comidas se podrían hacer a partir de una lista de ingredientes para el almuerzo.

Escribe Pichai: «Bard puede ser una válvula de escape para la creatividad y una plataforma de lanzamiento para la curiosidad, ayudándote a explicar los nuevos descubrimientos del telescopio espacial James Webb de la NASA a un niño de 9 años, o a aprender más sobre los mejores delanteros del fútbol en este momento, y luego obtener ejercicios para mejorar tus habilidades».

Pichai también señala que Bard «se nutre de la información de la web para ofrecer respuestas actuales y de alta calidad», lo que sugiere que podría ser capaz de responder a preguntas sobre acontecimientos recientes, algo con lo que ChatGPT tiene dificultades.

El anuncio precipitado y la falta de información sobre Bard son signos reveladores del «código rojo» desencadenado en Google por el lanzamiento de ChatGPT el año pasado. Aunque la tecnología subyacente de ChatGPT no es revolucionaria, la decisión de OpenAI de poner el sistema a libre disposición en la web expuso a millones de personas a esta novedosa forma de generación automatizada de texto. Los efectos han sido sísmicos, con debates sobre el impacto de ChatGPT en la educación, el trabajo y -de especial interés para Google- el futuro de las búsquedas en Internet.

Microsoft, que ha invertido miles de millones de dólares en OpenAI, también ha aprovechado el momento. Se dice que la empresa está integrando ChatGPT en su motor de búsqueda Bing, así como en otros productos de su suite de software ofimático. La semana pasada se filtraron capturas de pantalla que supuestamente mostraban un Bing mejorado con ChatGPT.

Microsoft desafiará a Google al integrar ChatGPT con Bing Search

Microsoft to challenge Google by integrating ChatGPT with Bing search.
By Tom Warren / @tomwarren, Jan 4, 2023, 11:31 AM GMT+1

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Según se informa, Microsoft planea lanzar una versión de Bing que usa ChatGPT para responder consultas de búsqueda. The Information  informa que Microsoft espera lanzar la nueva función antes de finales de marzo en un intento por hacer que Bing sea más competitivo con Google.

Al usar la tecnología ChatGPT, creada por la empresa de inteligencia artificial OpenAI, Bing podría proporcionar respuestas más humanas a las preguntas en lugar de solo enlaces a información.

Microsoft tiene una estrecha relación con OpenAI, una de las empresas de IA líderes en el mundo. El gigante tecnológico con sede en Redmond está agregando un  modelo de texto a imagen de IA  a Bing impulsado por DALL-E 2 de OpenAI; invirtió mil millones de dólares en OpenAI  en 2019; y tiene una  licencia exclusiva para usar su generador de texto AI GPT-3 . Aún no está claro cómo este último acuerdo puede ayudar a la rumoreada integración de Bing de ChatGPT.

La compañía con sede en Redmond, Washington, puede implementar la función adicional en los próximos meses, pero aún está sopesando la precisión del chatbot y la rapidez con la que se puede incluir en el motor de búsqueda. El lanzamiento inicial puede ser una prueba limitada para un grupo reducido de usuarios, agregó la persona.

Google implementará una función similar a Reader al navegador Chrome

Google will bring Reader-esque feature to Chrome Browser.  Chrome Unboxed, 2022

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Internet lamentó colectivamente la muerte de Google Reader en 2013, y desde entonces, hemos estado tratando de encontrar la manera una herramienta similar para trabajar con los «feeds» de Twitter, Reddit, o el uso de otros lectores de RSS. Después de 9 años después Google está experimentando con una función muy similar dentro de Chrome.

En febrero del año pasado, Chrome Story descubrió una forma de seguir sitios web y temas utilizando Google Chrome en Android. Simplemente había que navegar hasta el sitio, tocar el menú de 3 puntos de la parte superior derecha, desplazarse hasta la parte inferior y tocar «Seguir». Una vez que se añadía un sitio web a la lista de sitios seguidos, se podía ver en la página de la nueva pestaña de Chrome para Android, justo al lado de la sección «Descubrir». Este feed «Seguir» no sustituye exactamente a Google Reader, ya que le faltan funciones como la de marcar artículos como leídos, pero es un paso en la dirección correcta. Esta característica se extenderá también a la versión de escritorio de Chrome, permitiendo que aquellos que usamos Chrome podamos aprovecharla al máximo.

Cómo descubren los lectores el contenido de las publicaciones académicas: tendencias del comportamiento de los lectores 2005-2021

Gardner,Tracy and Inger, Simon. How Readers Discover Content in Scholarly Publications: Trends on reader behaviour 2005-2021. Publishers Consults, 2021

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Datos

Este informe es el resultado de una encuesta a gran escala sobre los lectores de publicaciones académicas y su comportamiento en el descubrimiento de artículos de revistas y vídeos. La encuesta se realizó durante los meses de enero, febrero y marzo de 2021.

Muchas instituciones de todo el mundo utilizan proxies para acceder a los contenidos académicos y la autenticación suele estar muy integrada con una solución institucional de inicio de sesión único (SSO), lo que dificulta que las herramientas de análisis de los editores identifiquen información cuestiones como el país de origen del lector.

La navegación del lector también es complicada. Hay trayectos simples y directos, por supuesto, tal vez desde Google hasta el contenido, o desde las redes sociales hasta el contenido. Pero cuando interviene la tecnología de las bibliotecas, los servidores de enlaces ocultan al sitio web de destino (es decir, al editor) el origen de la navegación del lector.

Esta encuesta se basa en encuestas anteriores realizadas por los autores en 2005, 2008, 2012, 2015 y 2018. Se ha incluido un análisis longitudinal y de tendencias a lo largo del tiempo cuando es pertinente hacerlo. Los sutiles cambios a lo largo del tiempo en las preferencias de los lectores proporcionan una valiosa información sobre la navegación de los lectores, las características que encuentran útiles en los sitios web de los editores y el papel y la eficacia de las tecnologías bibliotecarias. En la sección 6 Metodología y en la sección 7 Datos demográficos, se puede encontrar un análisis completo de la metodología de la encuesta y de los datos demográficos de los encuestados.

Conclusiones

Sigue habiendo diferencias regionales y sectoriales muy significativas en la forma en que los lectores descubren los contenidos académicos. En los últimos tres años se han producido algunos cambios interesantes en la forma de descubrir los contenidos académicos. Podemos ver que los principales recursos de descubrimiento, como Google Scholar, Google, A&I (predominantemente en ciencias de la vida y medicina) y la biblioteca, siguen teniendo una importancia crucial, pero hay diferencias en cuanto a la importancia dependiendo de las áreas temáticas, el sector y la región. Google Scholar domina ahora, al menos, en el sector académico.

En términos de tendencia general, los A&Is siguen siendo la herramienta de búsqueda más importante para las personas de los países de renta alta que trabajan en el amplio campo de las ciencias de la vida. Esto es así desde 2005. Sin embargo, Google Scholar se está poniendo al día.

Google Scholar es, con diferencia, el recurso de búsqueda más importante para las personas que trabajan y estudian en el área amplia de las Humanidades y las Ciencias Sociales. La biblioteca sigue siendo mucho más importante para este grupo de personas que para las personas de las materias STEM (científicas, técnicas, de ingeniería), pero se ha vuelto menos importante con el tiempo. Google Scholar sigue siendo el motor de búsqueda más utilizado para la búsqueda de revistas en Estados Unidos y en la mayoría de los países europeos. También es el motor de búsqueda más popular para el descubrimiento de revistas en China, aunque la popularidad de Baidu continúa.

Los lectores descubren los artículos a través de una búsqueda en un 45% de los casos. El 55% de las veces están haciendo otra cosa. Sin embargo, el descubrimiento a través de la búsqueda ha aumentado con el tiempo.

Los sitios de redes sociales y profesionales han aumentado significativamente en importancia, aunque menos en América del Norte, donde el crecimiento en importancia ha sido más lento que en todas las demás partes del mundo.

Se observa que la gente, sobre todo la de los países más pobres, busca activamente contenidos de acceso abierto, por lo que los editores y proveedores de tecnología deben tenerlo en cuenta a la hora de diseñar sus sitios web y gestionar la distribución de metadatos a terceros. La gente encuentra la versión de registro, incluso cuando utiliza repositorios como PMC, repositorios institucionales o redes sociales científicas como ResearchGate en su proceso inicial de descubrimiento de artículos.

La gente busca activamente artículos de acceso abierto, y no es de extrañar que la riqueza de su país tenga un impacto en esto. Los habitantes de los países más pobres buscan más contenidos de acceso abierto que los de los países más ricos. Las personas del sector empresarial buscan contenidos de acceso abierto con más frecuencia que sus homólogos del sector académico y médico.

El 80% de las descargas de artículos son consideradas por los lectores como la versión de registro. Dado que sólo alrededor del 40% de las descargas de artículos se obtienen de recursos controlados por los editores, suponemos que los lectores acceden a los artículos de la Versión de Registro desde los repositorios.

Los servidores PrePrint no son tan importantes como otros métodos de descubrimiento, salvo en el caso de la Física, donde el arXiv, de gran prestigio, sigue siendo una fuente crucial de descubrimiento de contenido académico. Los medios sociales son cada vez más importantes, pero no en todos los sectores ni en todos los países. Alrededor de la mitad de los artículos se descubren como resultado de una búsqueda, en lugar de encontrar el artículo de otra manera, por ejemplo, a través de una recomendación de un colega o de las redes sociales. Las recomendaciones de personas y máquinas son importantes, ya que vemos que la función de artículos relacionados en el sitio web de una revista sigue siendo la más popular de las enumeradas.

La principal conclusión es que todavía no hay un único actor dominante en el descubrimiento de contenidos y que las diferencias de región, sector y área temática influirán en la forma de descubrir los contenidos. Los editores que necesiten maximizar su visibilidad global deben trabajar con las opciones de descubrimiento que dominan de región a región y de sector a sector.

Google no es una biblioteca

«Google, como plataforma que prácticamente inventó el capitalismo de la vigilancia, no es una biblioteca. Podríamos describirlo más exactamente como la antítesis de una institución cívica, en el sentido de que su objetivo final es la explotación, más que el servicio, de la comunidad. Independientemente de la cantidad de páginas que se capturen en su índice de búsqueda, o de los sectores tecnológicos que monopolice, Google no merece ninguna confianza, ni autoridad, en la esfera pública.»

Mark Hurst

Public libraries are better than Google
By Mark Hurst • August 27, 2021