Búsqueda y recuperación de información

La Búsqueda y Recuperación de Información, llamada en inglés Information Search and Retrieval (ISR), es la ciencia de la búsqueda de información en documentos electrónicos y cualquier tipo de colección documental digital, encargada de la búsqueda dentro de éstos mismos, búsqueda de metadatos que describan documentos, o también la búsqueda en bases de datos relacionales, ya sea a través de internet, una intranet, y como objetivo realiza la recuperación en textos, imágenes, sonido o datos de otras características, de manera pertinente y relevante.

La recuperación de información es un estudio interdisciplinario. Cubre tantas disciplinas que eso genera normalmente un conocimiento parcial desde tan solo una u otra perspectiva. Algunas de las disciplinas que se ocupan de estos estudios son la psicología cognitiva, la arquitectura de la información, diseño de la información, inteligencia artificial, lingüística, semiótica, informática, biblioteconomía, archivística y documentación.

Para alcanzar su objetivo de recuperación se sustenta en los sistemas de información, y al ser de carácter multidisciplinario intervienen bibliotecólogos para determinar criterio de búsqueda, la relevancia y pertinencia de los términos, en conjunto con la informática.

Historia

La idea del uso de computadoras para la búsqueda de trozos relevantes de información se popularizó a raíz de un artículo As We May Think de Vannevar Bush en el año 1945.[1] Los sistemas de recuperación a larga escala, como el Sistema de Diálogo Lockheed, comenzaron a utilizarse a principios de 1970.

En 1992, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos conjuntamente con el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST por su sigla en inglés), patrocinaron la Conferencia de Recuperación de Texto (TREC) como parte del programa TIPSTER. Esto proveyó ayuda desde la comunidad de recuperación de la información al suministrar la infraestructura necesaria para la evaluación de metodologías de recuperación de texto en una colección a larga escala. La introducción de motores de búsqueda ha elevado aún más la necesidad de sistemas de recuperación con mayor capacidad.

El uso de métodos digitales para almacenar y recuperar información ha desembocado en el denominado fenómeno de la obsolescencia digital, que sucede cuando una fuente digital deja de ser accesible porque sus medio físico, el lector utilizado para la lectura de ese medio o el software que lo controla, ya no se encuentra disponible. La información, inicialmente es más fácil de recuperar en lugar de su fuente en papel, pero dicha información entonces, se pierde definitivamente.

Los buscadores, tales como Google, Google Desktop Search, Lycos y Copernic, son algunas de las aplicaciones más populares para la recuperación de información. Básicamente hay que construir un Vocabulario, que es una lista de términos en lenguaje natural, un algoritmo que incluya las reglas lógicas de la búsqueda { Tabla de verdad} y una valoración de los resultados o cantidad de información lograda o posible. Este motor de búsqueda es pues el que permite plantear una pregunta con no menos de dos términos (en algunos casos pueden ser menos de dos términos) y mostrar los resultados mínimos y el logaritmo natural de las interacciones será alrededor de 789

Algunos de los estudiosos más destacados dentro de esta subdisciplina son Gerard Salton, W Bruce Croft, Karen Spärck Jones, Keith van Rijsbergen y Ricardo Baeza-Yates.

A veces se plantean ciertos problemas a la hora de recuperar información provocados por el uso del lenguaje natural (entre otras razones) como el silencio (debido a la sinonimia), el ruido (debido a la polisemia), homografía, ambigüedad, etc.

Other Languages