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martes, 8 de noviembre de 2011

Necesidad de Alfabetización Informacional

Siguiendo el ejemplo del concepto emitido por el profesor Laureano Felipe Gomez, catedrático de la Universidad de La Salle “Si los profesionales de información  no hacen uso del  licenciamiento en los documentos, están  permitiendo que cualquier persona haga su voluntad  con dicho material. Basando los lineamientos de reconocimiento de creative commons.

EL MUNDO ES DIGITAL

El futuro sugiere no seguir pensando en físico o papel. El paradigma es cambiante y la tendencia del manejo de documentos se pretende evitar, todo se vuelca hacia lo digital. Hay un cambio generacional difícil y se debería pensar en esto, pues se considera que la alfabetización no tiene que ver nada con recuperación, no es enseñar al usuario como hacer las cosas, de hecho los usuarios bajan su nivel de visitas a las bibliotecas, se requiere que sea la biblioteca la que vaya al usuario.


Se debe hacer uso de conceptos sobre alfabetización, según la universidad de la Salle y el programa sistemas de información.


Tecnología: No corresponde a un tema asociado a las máquinas. La tecnología, son los adelantos científicos plasmados en desarrollos, se entiende como la utilización responsable de los recursos sobre el entorno para incrementar el bienestar del hombre y satisfagan sus necesidades.

El hombre, se considera, ha evolucionado gracias a las tecnologías. Parte de ello, es la de las TIC con la Ley 1341 de 2009 donde estas son herramientas para manejar información, son únicamente un complemento.

Ej: Si se piensa en una nueva ruta para ir a la casa más rápido, automatización y optimización de procesos humanos, automatizar los procesos en los sistemas de información dentro de una sociedad del conocimiento. 

La información crece a ritmos desproporcionales, y son las TIC las que permiten gestionar esta información, pero si se dispone a trabajar sobre el físico, difícilmente se podrá estar manejando el total de la información, por eso es necesario el profesional de sistemas de información para dar las directrices para la recuperación de información, y en cualquier ámbito del manejo de la información.

Publlicado por: Nubia Cortés

lunes, 31 de octubre de 2011

Tendencias de los recursos de información en internet: Formato Dublin Core

Resumen[1]

“Se muestran diferentes tendencias que caracterizan las herramientas de búsqueda de información existentes en Internet con respecto a la utilización de los metadatos. Se aborda también el tema del empleo de los formatos normalizados de metadatos para la descripción de los recursos de información, con énfasis en los principios, las características y la codificación del formato Dublín Core en HTML”.

Palabras clave: Herramientas de búsqueda, metadatos, Dublin Core, HTML. 

Los usuarios de Internet se encuentran siempre inmersos en grandes volúmenes de información y cuya utilidad se ve cada vez más reducida, tanto por las características propias de los recursos digitales: volatilidad, inestabilidad, entre otros, como por carecer de semántica necesaria como para que las herramientas diseñadas para la búsqueda y recuperación de la información en Internet puedan recobrarlos según sean las necesidades. 

Estas herramientas se basan fundamentalmente en la automatización de tareas de clasificación e indización; la mayoría emplean un robot que se ocupa de recorrer constantemente la Web para clasificar y organizar automáticamente la información encontrada y confeccionar a partir de ella sus bases de datos. Este tipo de indización es, sin lugar a dudas, menos costosa que la indización humana, pero, a diferencia de esta última, la indización automática es bastante imperfecta y no puede identificar las características de los documentos (materia, autor, fecha de publicación), o distinguir el tipo de documento, por ejemplo, si se trata de un artículo o de un libro.

Todo esto se debe a que la mayoría de estas herramientas no soportan metadatos y, en los casos en que están preparadas para reconocerlos, la mayoría de los autores de páginas Web no los emplean en la creación de los documentos, bien sea por el desconocimiento de su importancia o de cómo hacerlo.

Si los autores de páginas Web utilizaran modelos de metadatos estándares para agregar una descripción en los documentos que ellos generan, se facilitaría, tanto el trabajo de las herramientas para la recuperación de información en la Web que reconocen metadatos, como de los usuarios que realizan esas consultas, quienes podrían valorar el contenido de los documentos sin tener la necesidad de acceder al original, y ahorrarse un tiempo valioso. 

En el contexto de Internet, existen diversos mecanismos o herramientas utilizadas para la recuperación de información, cada una de ellas, con tendencias diferentes hacia la utilización o no de los metadatos; entre las herramientas más destacadas, se conocen: los directorios o índices, los motores de búsquedas, meta-buscadores y portales temáticos. 

Los índices o directorios son las mismas listas de recursos, organizados en categorías temáticas por los expertos. 

Las categorías temáticas se organizan jerárquicamente sobre un árbol de materia que le permite descender desde las más generales a las más específicas, las categorías presentan una lista diversa de enlaces a las páginas Web referidas en el buscador. 

Los directorios son sistemas pre-coordinados de recuperación de información, que ofrecen inventarios de materias. Los directorios han comenzado a evolucionar hacia el mundo de los portales temáticos. El ejemplo más representativo de directorio hasta el momento es Yahoo (http://www.yahoo.com), que se ha convertido también en un portal, pero mantiene aún su estructura, según categorías. 

Es clave agregar que no se puede hablar en sentido estricto de metadatos asociados a este tipo de sistemas de recuperación de información en Internet, sin embargo, las categorías clasificatorias que establecen estos sistemas podrían entenderse como meta-información que anticipa, de algún modo, el contenido de los recursos clasificados al interior de cada tema, al agrupar la información en listas pre-coordinadas del encabezamiento de materia. 

La organización de los recursos que realizan estos directorios nos podría llevar a considerarlos sistemas de recuperación de información con organización de tipo bibliotecaria; porque aun cuando no son bibliotecas digitales en sentido estricto, sí se basan en criterios que son semánticos y de organización del conocimiento. 

Se puede hablar de metadatos estrictos, que están vinculados a directorios generales dado el caso del Open Directory Proyect (ODP) (http://dmoz.org), un directorio puro, que sirve para la clasificación cooperativa de información en RDF[2].

Los buscadores de información conocidos como sistema de recuperación de información en Internet Altavista, Excite y otros, son sistemas post-coordinados de recuperación de información, consistentes en bases de datos que son voluminosas, generadas a partir de la indización automática de los textos completos o de partes significativas de los documentos que son encontrados en Internet por los robots, que emplean principalmente unas técnicas de análisis estadísticos y ponderación. 

En opinión de Méndez, los metadatos que se consideran en la indización -y en su caso, en el cálculo de relevancia-, son los que se denominan meta-etiquetas o meta-tags, creadas como estructuras genéricas de meta-información (cabeceras HTML) por los autores o editores de los recursos Web. 

1.   Si estos sistemas utilizan metadatos HTML para indizar (AltaVista, Hotbot, MetaCrawler, Inktomi, Infoseek, entre otros), lo hacen sobre valores básicos (Description, Keywords) de las meta-etiquetas HTML o a lo sumo las meta-etiquetas author u otras partes del documento HTML que puedan entenderse en cierto sentido, como meta-información.

2.    No existe un acuerdo sobre los motores de búsqueda que utilizan las etiquetas <META> para el cálculo de relevancia de sus búsquedas, porque habitualmente el funcionamiento interno de los buscadores es transparente para los usuarios y los propios creadores de este tipo de software tampoco realizan mucha publicidad sobre las funcionalidades. 

Rodríguez Gairín , en un artículo escrito sobre el buscador AltaVista, plantea que muchos motores de búsqueda emplean la información que está almacenada en los meta-elementos para crear sus índices y permitirle al usuario un acotamiento por campos, y que posibilite que el ruido generado por la indización del texto completo pueda reducirse fácilmente[3].

3.   En el caso de Altavista, por el momento, sólo utiliza la metainformación almacenada en “KeyWords” para generar sus índices y la almacenada en Description para elaborar el breve resumen que presenta en la hoja de resultados. 

En opinión de Koch, los sistemas de recuperación globales que se basaban, de alguna forma, en metaetiquetas HTML para la indización eran: Altavista, Infoseek, SwistSearch, Hotbot, Webcrawler, los motores de búsquedas de información en alemán, Aladin y Eule y los sistemas de recuperación de información en Internet especiales para metainformación, Fireball, Polish Academic Web Index, Hotmeta Search Engine (que indizaba metadatos DC) y Nordis Metadata Index -que indizaba los modelos IAFA, DC y Gil[4].

Publicado por Nubia Cortés y Myriam Gil.




[1] Fuente (Vancouver): Daudinot Founier, Isabel. Descripción de los recursos de información en Internet: formato Dublín Core. Acimed 2006;14(4). Disponible en: http://bvs.sld.cu/revistas/aci/vol14_4_06/aci09406.htm Consultado: día/mes/año.
[2] Méndez Rodríguez EM. Metadatos y recuperación de información: estándares, problemas y aplicabilidad en bibliotecas digitales. Gijón: Trea; 2002.
[3] Rodríguez Gairín J. M. Valoración del impacto de la información en Internet. Altavista, el “Science Citation Index” de la red. Revista Española de Documentación Científica 1997;20(2):175-181. Disponible en: http://bd.ub.es/pub/rzgairin/altavis.htm [Consultado: 8 de enero del 2006].
[4] Koch T. Documentation to: metadata Indexing and searching in large search. 1998. Disponible en: http://www.lub.lu.se/~traugott/Mdsearch-docu.html [Consultado: 15 de enero del 2006].

La labor de los especialistas o intermediarios de la información

Hace mención a los profesionales y aquellos especialistas en recuperación de información los cuales deben tener en cuenta que problemas se enfrentan para resolver y qué técnicas y conocimientos deben poseer para hacer posible esa búsqueda y recuperación de la información. Estos especialistas conocidos también como intermediarios, son aquellas personas con capacidades y habilidades para conocer esa necesidad de la información real del usuario y para la posterior búsqueda y recuperación en diferentes SRI y bases de datos.

Con el fin de hacer posible la satisfacción de la información a los usuarios por parte de los especialistas de información o intermediarios, ellos pueden ayudar a diagnosticar el problema del usuario y a formular la consulta, sugieren los sistemas o bases de datos que sean apropiadas para la búsqueda, traducen la consulta en estrategias de búsqueda adecuadas para el sistema o bases de datos a utilizar, y realizan o modifican la búsqueda, evalúan los resultados, proporcionando al usuario los resultados adecuados y le aconsejan sobre las actividades que deben realizar posteriormente.

1. El proceso de búsqueda:

Es la actividad principal que realiza el especialista en recuperación de información. En dicho proceso se reflejan los conocimientos que deben poseer, las tareas y problemas a resolver y las técnicas a emplear, todo encaminado en lo posible a la satisfacción de necesidades de un usuario en general.

El proceso de búsqueda, según Bárbara Quint, se dividen en siete etapas:

1.1. Entrevista de referencia: Esta entrevista es realizada entre el usuario y el profesional de la información con el propósito de que sea determinada  la necesidad de información solicitada, y es aquí donde entra a jugar la interacción y búsqueda de información por parte del profesional de información, utilizando las herramientas que sean necesarias para efectuar la búsqueda y obtener los resultados esperados por el usuario.

1.2. Revisión táctica: esta fase consiste en la revisión de la revisión de respuestas obtenidas por el usuario para efectuar la búsqueda, en donde se analizan todos aquellos aspectos que influyan en ese proceso de búsqueda.

1.3. Selección de la(s) base(s) de datos: aquí el profesional de información valora las características de búsqueda que están disponibles en cada sistema o herramienta (catálogos, bases de datos, directorios, boletines, entre otros).

Después de determinar las características de cada una, se elige una o algunas de ellas que tenga relación con la información que se ha solicitado.

1.4. Formulación de estrategia de búsqueda: la finalidad de ésta etapa es traducir la petición que hace el usuario en las sentencias de búsqueda que se van a introducir en la herramienta elegida para tal fin.

Esta búsqueda exige una serie de pasos:

• Análisis conceptual del tema de búsqueda y determinar los conceptos más relevantes.
• Elegir los términos que mejor han de representar la petición de información.
• El profesional debe escribir en el lenguaje del sistema que vaya a utilizar, las sentencias de búsqueda; establecer relaciones lógicas entre los términos buscados utilizando los interfaces de búsqueda que posea el sistema empleado.

1.5. La búsqueda de información: una vez diseñada la estrategia de búsqueda, se ejecutan las búsquedas en el sistema que ha sido elegido. Puede que se encuentren resultados satisfactorios en la búsqueda,y caso contrario, el profesional de información debe crear nuevas estrategias, con el objetivo de mejorar y conseguir esa información que el usuario necesita.

1.6. Feedback o revisión de los resultados: el profesional de información revisa los resultados obtenidos en el sistema. Si los resultados no son suficientemente relevantes, se revisa y se modifica esa estrategia de búsqueda utilizando otros términos y otras bases de datos.

1.7. Presentación de los resultados de la búsqueda: cuando el profesional de información hace entrega de los resultados de búsqueda al usuario, debe explicarle al usuario qué fuentes consultó, que estrategia de búsqueda utilizó y los registros que encontró, asegurándose que el usuario comprenda e interprete plenamente la información

Publicado por: Nubia Cortés

domingo, 2 de octubre de 2011

¿Qué es la relevancia para los usuarios de la información?


En la recuperación de información, la relevancia ha sido hasta hoy, una propiedad muy importante de los documentos, y es por lo tanto una de las más difíciles para definir. De forma Intuitiva, se podría afirmar que un documentos es relevante en la medida que le permita al usuario, de forma eficiente, solucionar una necesidad de información.

De la misma manera, se puede analizar que la relevancia no es una propiedad exclusiva de los documentos, sino que a la vez es una realidad, vista desde tres enfoques, entre las características del documento, en la necesidad de información y  de la persona que hace la pregunta (que tiene un vacío cognitivo). Es decir, la relevancia es subjetiva, en tanto que depende del criterio dado por el usuario para suplir la necesidad de información.


Para definir lo que es o no relevante, en otras palabras, "los documentos que son considerados para un usuario relevantes, es posible que para otro usuario que tiene la misma necesidad de información, no lo sean".

También se puede definir, que la relevancia tiene diferentes grados,  puesto que un documento no se debe limitar a ser relevante o a no serlo, sino que la relevancia en un documento puede situarse en cualquier punto de un continuo de entre: por ejemplo  0 y 1, en el cual el 0 está representando la ausencia total de relevancia y el 1 representa la relevancia absoluta. De acuerdo a esos puntos, un documento muy semejante y respecto a la pregunta, podría tener una relevancia del 0.8, mientras que, otro menos similar podría tener un relevancia del 0.5, etc.

Naturalmente, nada impide utilizar escalas de 0 a 10 en lugar de 0 a 1 o de porcentajes para representar el grado de relevancia que tiene para cada al usuario. Lo realmente importante aquí es, si los documentos tienen un grado de relevancia particularmente diferente respecto a una pregunta, entonces no tiene sentido que se entreguen estos documentos de forma aleatoria o bajo un orden poco eficiente; como por ejemplo el título o la fecha de entrada en el fondo documental o la base de datos, y  en este sentido, es claro que este principio está muy claro para la mayoría de motores de búsqueda en internet, pero aún, está muy descuidado en algunos sistemas de Gestión Documental al interior de las organizaciones.

Para concluir, lo que hacen la mayoría de los grandes Sistemas de Recuperación de Información es, intentar determinar la forma más eficiente posible que  permite determinar lo que es o no relevante para un usuario que presenta una necesidad de información, es decir, si la respuesta a una pregunta incluye una lista de miles de documentos, y estos documentos están distribuidos de forma aleatoria, no es lógico que el usuario tenga que revisar uno a uno esos miles de documentos; lo lógico, y lo que hoy por hoy se busca es, que el Sistema de Recuperación de Información  le entregue únicamente los documentos relevantes para este usuario teniendo en cuenta la pregunta que formuló, es decir, su necesidad de información.



Publicado por: Nubia Cortés




OLVERA LOBO, Mª Dolores Evaluacion de sistemas de recuperacion de informacion: aproximaciones y nuevas tendencias. disponible en:http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1999/noviembre/evaluacion_de_sistemas_de_recuperacion_de_informacion_aproximaciones_y_nuevas_tendencias.html. [consultado 15 de septiembre de 2010 ]

Criterios de relevancia en los buscadores. disponible en: http://fabianperez.blogspot.com/2008/07/criterios-de-relevancia-en-los.html. [consultado 15 de septiembre de 2010 ]

domingo, 25 de septiembre de 2011

Complementando el tema una Aproximación al Concepto de Recuperación de Información en el marco de la Ciencia de la Documentación


Este es un resumen de la lectura “Una aproximación al concepto de recuperación de información en el marco de la ciencia de la documentación” que se encuentra en el sistema Moodle de la Universidad de la Salle:

La idea principal de la lectura es la Recuperación de información y su relación con otras ciencias,  se nombran algunas variables indispensables y definen el campo de la recuperación de información según Jean Tague  - Sutcliffe, pero se aclara que no son para todos los profesionales de igual importancia para su investigación, estas son:” (a) Colección de documentos o bases de datos, (b) representación de la información, (c) usuarios, (d) consultas y frases u oraciones de búsqueda – estrategias de búsqueda, (e) intermediarios de búsqueda, (f) proceso de búsqueda, y (g) evaluación de la recuperación”[1], algunas de las ciencias que aplican estas variables y utilizan en gran medida la recuperación de información son la ciencia de la información, la informática, la documentación, la psicología, la lingüística, la lógica, la inteligencia artificial,  son disciplinas que utilizan mucha información e investigación, por tal razón necesitan de la recuperación de información para lograr unos objetivos y encontrar información relevante en su materia específica.

Es de vital importancia resaltar y tener muy en cuenta las tres características de la recuperación de información, la primera es la Interdisciplinariedad, la cual consiste en que nos ofrece diferentes conceptos, la estrecha relación  con la tecnología de la información y la participación activa en la evolución de la sociedad de la información.

¿Para qué sirve la recuperación de información digital en el  entorno actual de la sociedad?

RTA: Como todos ya sabemos la recuperación de información tiene como principal objetivo proporcionar información relevante  al usuario para satisfacer sus necesidad de información, en la actualidad la tecnología nos brinda mayor facilidad, agilidad para buscar por sus sistemas de recuperación de información digital, ofreciéndonos mejores resultado .

¿Qué alcances tiene la recuperación de información para su entorno profesional, personal y laboral?

RTA: En la actualidad es muy importante que los profesionales e investigadores vayan de la mano con la recuperación de información digital, esto permite mayor desenvolvimiento en un campo laboral, en la actualidad hay tanta competencia que debe hacerse lo posible por ser recursivos y hacer las investigaciones con mayor rapidez  y efectividad.

¿Por qué la recuperación  de información no debe ser  un asunto netamente técnico (tecnológico) y de ingenieros?

RTA: Es importante que todos seamos capaces de hacer una búsqueda de una forma fácil por intermedio de la informática, cada día está más en auge la relación entre hombre-máquina y lo importante es que nos sirve para la competencia laboral,  profesional y así lograr una satisfacción personal, en este momento todos debemos estar capacitándonos de los nuevos sistemas de recuperación que se nos ofrecen todo para llegar a un solo objetivo satisfacer las necesidades de información que se nos presentan cada día. 

Publicado por: Myriam Gil

Imagen tomada de: Google.com. Web [en línea] (2011). Consultado: 24-09-2011. Disponible en: http://representacionfeag.blogspot.com/2010/05/biblioteca-alfonso-borrero-cabal-sj.html
[1] SALVADOR OLIVÁN, José Antonio y ARQUERO AVILÉS, Rosario. Una aproximación al concepto de recuperación de información en el marco de la ciencia de la documentación. En: investigación bibliotecológica, vol. 20, núm. 41, jul. /dic., 2006, México. p. 15






domingo, 11 de septiembre de 2011

Otros aspectos para tener en cuenta para la evaluación de un Sistema de Recuperación de Información


Para poder evaluar un Sistema de Recuperación de Información es necesario también tener en cuenta algunas variables como lo son exhaustividad y precisión. Una vez se han tomado estas dos variables se procede a determinar si un determinado Sistema de Recuperación de Información puede llegar a cubrir la necesidad de información.


A continuación dos fórmulas prácticas para medir las dos variables en mención:

                              Número de documentos relevantes recuperados
Exhaustividad =   _________________________________________________   X 100
                             Número total de documentos relevantes presentes en el fondo documental


                             Número de documentos relevantes recuperados
Precisión =           ______________________________________________   X 100
                             Número total de documentos recuperados

Exhaustividad: Ejemplo. Supongamos que hacemos una búsqueda de un tema X, sobre una colección de 100 documentos, y como resultado de esta búsqueda obtenemos solo 6 documentos, quiere decir que si aplicamos la formula que acabamos de ver, entonces el índice de exhaustividad es del 6%.

Precisión: Ejemplo. Supongamos que la búsqueda es sobre 1000 documentos, caso en el que como respuesta solo se obtuvieron 100 documentos pro únicamente 20 responden directamente a los que se solicito, es decir relevantes, entonces el índice de precisión es del 20%.

Algo que es claro, es que el índice de exhaustividad proporciona una medida al sistema para recuperar documentos que puedan denominarse relevantes para el usuario, el índice de precisión demuestra la habilidad del sistema para evitar el ruido.

Como el objetivo es llevar a la construcción de un sistema que brinde 100% de exhaustividad y precisión, en otras palabras sistemas que recuperen relevantes documentos realmente ; de esta manera en teoría suena muy sencillo, pero en la práctica estos dos se comportan de forma antagónica, puesto que es necesario aumentar el nivel de exhaustividad se requiere disminuir la precisión y en sentido contrario,  y la razón es que si se quiere asegurar la precisión del sistema se hace necesario tomar medidas para hacer mas especifica la indización.

Es decir, si un documento trata sobre archivos, entonces tendremos que diseñar un adecuado sistema de indización que tienda a indizar el documento con un descriptor archivos, y no con el descriptor de gestión documental, archivistas, archivística, etc. Y así, se logrará el esfuerzo de tener un sistema preciso, aunque si alguien llegase a buscar documentos sobre archivística, dejara de recuperar documentos relevantes sobre el tema general.

En la práctica se puede observar que por medio de los buscadores más usados en internet, como Google o AltaVista, se pueden determinar buenas tasas de exhaustividad y esto lo podemos comprobar inmediatamente en la cantidad de resultados que se nos entregan, pero es claro que la precisión es poca, pues de los cientos y miles de resultados que obtenemos, solo unos pocos nos van a servir para satisfacer una necesidad de información. 

También, existen sistemas muy especializados como ADAM o Cercador, entre otros, los cuales usan un sistema de indización automatizada e intelectual. Pueden brindar menor exhaustividad, pues los resultados que estos ofrecen suelen ser pocos, pero es seguro que la  precisión esta casi en el 100%.

Publicado por: Nubia Cortés


GOMEZ DIAZ, Raquel. La evaluación en recuperación de la información [on line]. "Hipertext.net", núm. 1, 2003. <http://www.hipertext.net> [Consulta: 01/11/10]. ISSN 1695-549.

GARCÍA GÓMEZ, Juan Carlos. Aproximación a la evaluación cuantitativa de los Sistemas de Recuperación de Información de la prensa en Internet: Exhaustividad y precisión. [on line] <ibersid.eu/ojs/index.php/scire/article/download/1145/1127>. [consulta: 01/11/2010].

sábado, 10 de septiembre de 2011

Cómo evaluar la recuperación de Información

La necesidad de  información[1] permite que el usuario o cibernauta se encamine por diferentes rutas de búsqueda en las que espera encontrar óptimos resultados de tal manera que se cumpla a satisfacción la petición. Pero para todo usuario, esa ruta de recuperación de información no es la misma, pues mientras unos esperan resultados inmediatos sin depender del origen de los datos; para otros es de vital importancia conocer aspectos tales como: conceptos, contexto, estructuras de búsqueda, autores, origen, calidad entre otros.

Para ello, se recurre a una etapa de seguimiento y evaluación de los resultados con el fin de conocer si las expectativas de la consulta se han cumplido.

La evaluación en recuperación de información corresponde a una fase de investigación y para ello se hace uso de medidas eficaces y estandarizadas, dentro de ellas están las colecciones experimentales adecuadas, de no tenerlas, se dificulta  hacer evaluaciones de sistemas particulares como las comparaciones fiables entre los resultados obtenidos con los distintos sistemas.

Es indispensable conocer las diferencias entre el acceso físico a la información y el acceso lógico a la misma y así hacerse participe de una evaluación:

Acceso físico a la información: Es cuando el usuario se acerca personalmente a la biblioteca y mediante la signatura topográfica localiza un libro u otros medios físicos. Es necesario, evaluar los requisitos que debe cumplir adecuadamente un lugar de estos como la distribución, señalización.

Acceso lógico a la información: Se relaciona con la búsqueda específica de esa información. El usuario llega a la biblioteca, ejecuta una búsqueda y obtiene como resultado datos en los que se le indica en qué libro o revista es posible que se encuentre esa información.

Así mismo, existen dos posibles clases de evaluación de la recuperación de información:

Evaluación tradicional: Es medir objetivamente cómo se adecua la pregunta a la respuesta, si es equivalente a la necesidad de recuperar la información.

Evaluación orientada a los usuarios: Es medir la satisfacción de quien hace la demanda de información y hace uso de ella.

La recuperación de información entorno a la  exhaustividad se definen como la proporción de los documentos relevantes que han sido recuperados y que permiten evaluar la habilidad del sistema para encontrar todos los documentos relevantes de la colección. Tal concepto podría resumirse a partir de las siguientes preguntas: ¿Son todos los que están o nos faltan algunos?”, ¿es la información que esperaba o no?



Imagen Recuperación de Información[2]


Publicado por: Nubia Cortés

[1] GÓMEZ DÍAZ, Raquel. La lematización en español: una aplicación para la recuperación de información. España: Ediciones Trea. 2005. PP 82-83

[2] Imagen Recuperación de Información y concepto. Apuntes, son solo apuntes. En línea: http://ferbor.blogspot.com/2006/12/evaluacin-de-los-sistemas-de.html Revisado: 05-09-2011.


domingo, 28 de agosto de 2011

Tipos de necesidad de información

“Recuperación de información” AND “Universidad de la Salle” AND "Sistemas de Información y Documentación" AND “Grupo 21” AND "demanda documental"

En clase de Recuperación de Información con el profesor Laureano Gómez aprendimos los dos tipos de necesidad de información, es importante identificarlos y tenerlos muy claros para poder poner en práctica la forma correcta de buscar dicha información y llegar a una claridad suficiente y satisfactoria, estos son:
“1) Necesidad de Información concreta (CIN)
• Fronteras temáticas claramente definidas.
• Petición realizada con palabras exactas, es decir, se corresponden exactamente con los límites temáticos.
• Para satisfacer una CIN sólo se necesita un buen documento.
• Tan pronto como se encuentra el documento bueno, la necesidad de información desaparece.
2) Necesidad de información orientada al problema (NIOP)
• Fronteras temáticas indefinidas.
• Petición mal formulada generalmente ó de forma errónea.
• En general, no puede ser satisfecha.
• Tan pronto como se recuperan documentos buenos, los límites temáticos de la NIOP cambian
• Permanece durante un largo periodo de tiempo.”[1]
Publicado por: Myriam Gil

[1] Gómez Dueñas, Laureano Felipe. Profesor, Universidad de La Salle. Diapositivas Introducción a la recuperación de información clase Nro. 2. “indización”. Bogotá, 2011.





Imagen tomada de: Google.com. Tipos de Necesidad de Información [en línea] (2011). Consultado: 27-08-2011. Disponible en: