stringtranslate.com

Социальный поиск

Социальный поиск — это поведение извлечения и поиска в социальной поисковой системе, которая в основном ищет пользовательский контент , такой как новости, видео и изображения, связанные с поисковыми запросами в социальных сетях, таких как Facebook , LinkedIn , Twitter , Instagram и Flickr . [1] Это расширенная версия веб-поиска , которая объединяет традиционные алгоритмы . Идея социального поиска заключается в том, что вместо ранжирования результатов поиска исключительно на основе семантической релевантности между запросом и результатами, система социального поиска также учитывает социальные связи между результатами и пользователем, выполняющим поиск. [2] [3] [4] Социальные связи могут быть в различных формах. Например, в поисковой системе людей LinkedIn социальные связи включают социальные связи между пользователем и каждым результатом, независимо от того, находятся ли они в одной отрасли, работают ли они в одной компании, принадлежат ли они к одним и тем же социальным группам, учатся ли в одной и той же школе и т. д. [2] [5]

Социальный поиск может быть не лучше алгоритмического поиска. [6] В алгоритмической модели ранжирования , которую поисковые системы использовали в прошлом, релевантность сайта определяется после анализа текста и контента на странице и структуры ссылок документа. Напротив, результаты поиска с социальным поиском выделяют контент, который был создан или затронут другими пользователями, находящимися в социальном графе человека, проводящего поиск. Это персонализированная технология поиска с фильтрацией онлайн-сообщества для получения высоко персонализированных результатов. [7] Социальный поиск принимает множество форм, начиная от простых общих закладок или маркировки контента описательными метками до более сложных подходов, которые сочетают человеческий интеллект с компьютерными алгоритмами. В зависимости от набора функций конкретной поисковой системы , эти результаты затем могут быть сохранены и добавлены в результаты поиска сообщества, что еще больше повышает релевантность результатов для будущих поисков этого ключевого слова. Принцип, лежащий в основе социального поиска, заключается в том, что ориентированные на человеческую сеть результаты будут более значимыми и релевантными для пользователя, вместо того, чтобы компьютерные алгоритмы принимали решения о результатах для конкретных запросов. [8] [9] [10] [11]

Исследования и внедрения

На протяжении многих лет проводились различные исследования, изыскания и некоторые реализации социального поиска. В 2008 году было несколько стартапов, которые сосредоточились на ранжировании результатов поиска в соответствии с социальным графом в социальных сетях . [12] [13] Компании в сфере социального поиска включают Sproose , Mahalo , Jumper 2.0 , Scour , Wink , Eurekster и Delver . Более ранние попытки включают Wikia Search . В 2008 году история на TechCrunch показала, что Google потенциально добавляет механизм голосования к результатам поиска, аналогичный методологии Digg. [ 14] Это говорит о растущем интересе к тому, как социальные группы могут влиять и потенциально улучшать способность алгоритмов находить значимые данные для конечных пользователей. Существуют также другие сервисы, такие как Sentiment, которые делают поиск персональным, выполняя поиск в социальных кругах пользователей.

В 2009 году стартап-проект HeyStaks ( www.heystaks.com ) разработал плагин для веб-браузера «HayStaks». HeyStaks применяет социальный поиск посредством сотрудничества в веб-поиске как способ, который приводит к лучшим результатам поиска. [15] Основной мотивацией HeyStaks работать над этой идеей является предоставление пользователю функций, которые поисковые системы не предоставляли в то время. Например, различные поисковые системы показали, что примерно в 70% случаев, когда пользователь ищет что-то, его друг или коллега уже находят это. Кроме того, исследования показали, что примерно 30% людей, которые используют онлайн-поиск, ищут то, что они уже находили раньше. [16] Стартап полагает, что они помогают избежать подобных проблем, предоставляя общий и богатый опыт поиска с помощью списка рекомендаций, которые генерируются на основе результатов поиска.

В октябре 2009 года Google запустил свой «Социальный поиск»; после некоторого времени в бета-версии , функция была расширена на несколько языков в мае 2011 года. Однако до расширения в 2010 году Bing и Google уже учитывали ретвиты и отметки «Нравится» при предоставлении результатов поиска. [17] Однако после того, как поисковая сделка с Twitter закончилась без продления, Google начал переоснащать свой Социальный поиск. В январе 2012 года Google выпустил «Поиск плюс Ваш мир», дальнейшее развитие Социального поиска. Функция, которая интегрирована в обычный поиск Google как функция отказа, извлекает ссылки на результаты из профилей Google+ . Цель состояла в том, чтобы предоставлять лучшие, более релевантные и персонализированные результаты поиска с помощью этой интеграции. Однако эта интеграция имела некоторые проблемы, из-за которых Google+ до сих пор не принят широко или не имеет большого использования среди многих пользователей. [18] Позже Google подвергся критике со стороны Twitter за предполагаемое потенциальное влияние «Search plus Your World» на веб-издателей, описав выпуск функции для общественности как «плохой день для сети», в то время как Google ответил, что Twitter отказался разрешить Google глубокий поиск контента Twitter. [19] Интегрируя Google+ , компания поощряла пользователей переходить на сайт социальной сети Google, чтобы улучшить результаты поиска. Один известный пример произошел, когда Google показал ссылку на неактивный аккаунт Марка Цукерберга в Google+, а не на активный профиль Facebook . [20] В ноябре 2014 года эти обвинения начали стихать, потому что Knowledge Graph Google начал наконец показывать ссылки на Facebook, Twitter и другие сайты социальных сетей. [20]

В декабре 2008 года Twitter вновь представил функцию поиска людей. [21] Хотя интерфейс с тех пор значительно изменился, он позволяет вам искать как полные имена, так и имена пользователей в простой поисковой системе.

В январе 2013 года Facebook анонсировала новую поисковую систему под названием Graph Search , которая все еще находилась на стадии бета-тестирования. Целью было позволить пользователям отдавать приоритет результатам, которые были популярны в их кругу общения, а не в Интернете в целом. Поиск Graph от Facebook использовал контент, сгенерированный пользователями Facebook, для таргетинга пользователей. [18]

Хотя в области социального поиска проводились различные исследования и разработки, социальные сети не проявили достаточного интереса к работе с поисковыми системами . Например, LinkedIn предприняла шаги по улучшению собственных индивидуальных функций поиска, чтобы отвлечь пользователей от внешних поисковых систем. Даже Microsoft начала работать с Twitter, чтобы интегрировать некоторые твиты в результаты поиска Bing в ноябре 2013 года. Тем не менее, у Twitter есть собственная поисковая система, которая указывает, насколько ценны их данные и почему они хотели бы сохранить их в доме. [22] В конце концов, социальный поиск никогда не будет по-настоящему всеобъемлющим в отношении тем, которые важны для людей, если пользователи не решат полностью публиковать свою информацию. [23]

Социальное открытие

Социальное обнаружение — это использование социальных предпочтений и личной информации для прогнозирования того, какой контент будет желателен для пользователя. [24] Технология используется для открытия новых людей, а иногда и новых впечатлений от покупок, встреч с друзьями или даже путешествий. [25] Открытие новых людей часто происходит в режиме реального времени с помощью мобильных приложений . Однако социальное обнаружение не ограничивается встречами с людьми в режиме реального времени, оно также приводит к продажам и доходам для компаний через социальные сети. [26] Примером розничной торговли может быть добавление социального обмена с музыкой через музыкальный магазин iTunes. Существует социальный компонент в открытии новой музыки. [27] Социальное обнаружение лежит в основе прибыльности Facebook , генерируя доход от рекламы путем таргетирования рекламы на пользователей, использующих социальные связи для повышения коммерческой привлекательности. [24]

Социальные поисковые системы

Социальная поисковая система в некотором аспекте может рассматриваться как поисковая система, которая дает ответ на вопрос из другого ответа, идентифицируя человека в ответе. Это может произойти путем извлечения отправленного пользователем запроса и определения того, что запрос связан с вопросом; и дает ответ, включая ссылку на ресурс, как часть результатов поиска, которые отвечают запросу. [28]

Немногие социальные поисковые системы зависят только от онлайн-сообществ. В зависимости от набора функций конкретной поисковой системы эти результаты могут быть затем сохранены и добавлены в результаты поиска сообщества, что еще больше повышает релевантность результатов для будущих поисков по этому ключевому слову. Социальные поисковые системы считаются частью Web 2.0, поскольку они используют коллективную фильтрацию онлайн-сообществ для выделения особенно интересного или релевантного контента с помощью тегов. Эти описательные теги добавляются к метаданным, встроенным в веб-страницы, теоретически улучшая результаты для определенных ключевых слов с течением времени. Пользователь обычно видит предлагаемые теги для определенного поискового термина, указывающие теги, которые были добавлены ранее.

Реализацией социальной поисковой системы является Aardvark . Aardvark — это социальная поисковая система, основанная на «парадигме деревни», которая заключается в соединении пользователя, у которого есть вопрос, с друзьями или друзьями друзей, которые могут ответить на его вопрос. [29] В Aadvark пользователь задает вопрос разными способами, которые в основном включают онлайн-способы, такие как обмен мгновенными сообщениями, электронная почта, веб-ввод или другие не-онлайновые способы, такие как текстовое сообщение или голос. Алгоритм Aadvark пересылает вопрос кому-то в расширенной социальной сети спрашивающего, кто имеет наибольшую вероятность знать ответ на вопрос. Aadvark был приобретен Google в 2010 году и заброшен позже в 2011 году.

Потенциальные недостатки социального поиска заключаются в его открытой структуре, как и в случае с другими тегированными базами данных. Поскольку это сети, основанные на доверии, непреднамеренное или злонамеренное неправильное использование тегов в этом контексте может привести к неточным результатам поиска. Существует ряд социальных поисковых систем, которые в основном основаны на отслеживании информации о пользователях для предоставления связанных результатов поиска. Примерами этого типа являются Smashfuse, SocialMention, Topsy и Social Searcher, [30] изначально связанные с Facebook. [31] Были запущены и другие версии социальных систем, включая Google Coop , Eurekster , Sproose , Rollyo , Anoox и MyWeb2.0 от Yahoo.

Разработки

Подтверждено, что новая функция приложения Facebook под названием «Добавить ссылку» находится в стадии тестирования, позволяя пользователям просматривать популярные статьи, которые они, возможно, захотят включить в обновления статуса и комментарии, введя поисковый запрос. Результаты, по-видимому, включают статьи, которыми активно делились другие пользователи Facebook, причем наиболее недавно опубликованные имеют приоритет над другими. Эта опция, безусловно, упрощает пользователям добавление ссылок без ручного поиска в своей ленте новостей или обращения к запросу Google . Это новое приложение снижает зависимость пользователей от поиска Google . [32]

Twitter объявил, что заменяет вкладку «Discover» на «Tailored Trends». Новая функция Tailored Trends, помимо показа тенденций Twitter, будет давать краткое описание каждой темы. Поскольку тенденции, как правило, представляют собой сокращения без контекста, описание сделает более понятным, о чем идет речь в тенденции. Новый опыт тенденций может также включать в себя количество отправленных твитов и то, растет или падает тема. [33] [34]

Google может отставать в плане социального поиска, но на самом деле они видят потенциал и важность этой технологии с Web 3.0 и веб-семантикой. Важность социальных сетей заключается в том, как работает семантический поиск . Семантический поиск понимает гораздо больше, включая то, где вы находитесь, время суток, вашу прошлую историю и многие другие факторы, включая социальные связи и социальные сигналы. Первым шагом для достижения этого будет научить алгоритмы понимать взаимосвязь между вещами. [35]

Однако это невозможно, если только сайты социальных сетей не решат работать с поисковыми системами, что сложно, поскольку каждый хотел бы быть основным платным мостом в Интернет. По мере того, как мы продолжаем, и все больше статей ссылаются на сайты социальных сетей, главной проблемой становится то, что хорошо в поисковой системе без данных пользователей.

Одной из разработок, которая стремится переопределить поиск, является сочетание распределенного поиска с социальным поиском. Целью является базовая поисковая служба, работа которой контролируется и поддерживается самим сообществом. Это будет в значительной степени работать как одноранговые сети , в которых пользователи предоставляют данные, которые они считают подходящими. Поскольку данные, используемые поисковыми системами, принадлежат пользователю, он должен иметь абсолютный контроль над ними. Инфраструктура, необходимая для поисковой системы, уже доступна в виде тысяч неиспользуемых рабочих столов и обширного домашнего широкополосного доступа. [36]

Несмотря на преимущества распределенного поиска , он разделяет несколько тех же проблем безопасности, что и традиционно централизованный случай. Проблемы безопасности можно разделить на три категории: конфиденциальность данных , целостность данных и безопасный социальный поиск. Защита конфиденциальности данных определяется как способ, которым пользователи могут полностью контролировать свои данные и управлять их доступностью. Решения для обеспечения конфиденциальности данных включают замену информации, шифрование на основе атрибутов и широковещательное шифрование на основе личности. Целостность данных определяется как защита данных от несанкционированных или неправомерных изменений и удалений. Решения для обеспечения целостности данных - это цифровая подпись , цепочка хэшей и встроенный ключ подписи. Решения для безопасного социального поиска - это слепая подпись , доказательство с нулевым разглашением и обработчик ресурсов. [37] [38]

Другая проблема, связанная как с распределенным, так и с централизованным поиском, заключается в том, как точнее понять намерение пользователя из наблюдаемых мультимедийных данных. Решения основаны на том, как эффективно и действенно использовать социальные медиа и поисковую систему. Потенциальный метод заключается в том, чтобы получить график интересов пользователя и изображения из социальных медиа, а затем повторно ранжировать результаты поиска изображений, интегрируя социальную релевантность из графика интересов пользователя и изображения и визуальную релевантность из общих поисковых систем. [39] [40]

Помимо вышеуказанных инженерных исследований, более фундаментальным и потенциальным методом является разработка систем социального поиска, основанных на понимании связанных нейронных механизмов. Проблемы поиска масштабируются от отдельных лиц до обществ, однако последние тенденции в различных дисциплинах указывают на то, что формальные свойства этих проблем имеют схожие структуры и, часто, схожие решения. Более того, внутренний поиск (например, поиск в памяти) демонстрирует схожие характеристики с внешним поиском (например, пространственным поиском пищи), включая общие нейронные механизмы, соответствующие общему эволюционному происхождению у всех видов. Для сценариев поиска организмы должны обнаруживать и преодолевать шумные, дальнодействующие градиенты окружающей среды (например, температуры, солености, ресурсов). Здесь социальные взаимодействия могут обеспечить существенную дополнительную выгоду, позволяя отдельным лицам, просто путем группировки, усреднять свои несовершенные оценки временных и пространственных сигналов (так называемый эффект « мудрости толпы »). Однако из-за инвестиций, необходимых для получения личной информации, это снова создает условия для эксплуатации производителей (искателей) другими. [41]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ "SocialSeeking – Социальная поисковая система". Архивировано из оригинала 2016-04-28 . Получено 2015-12-01 .
  2. ^ Аб Ха-Тук, Вьетнам; Венкатараман, Ганеша; Родригес, Марио; Синха, Шакти; Сундарам, Сентил; Го, Линь (15 февраля 2016 г.). «Персонализированный экспертный поиск в LinkedIn». arXiv : 1602.04572 [cs.IR].
  3. ^ "Что такое социальный поиск? - Определение из Techopedia". Techopedia.com . 30 сентября 2014 г.
  4. ^ "Что такое социальная поисковая система? - Определение с сайта WhatIs.com". WhatIs.com .
  5. ^ Ха-Тхук, Вьет; Синха, Шакти (2016-05-15). «Обучение ранжированию персонализированных результатов поиска в профессиональных сетях». Труды 39-й Международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска . Том 2016. С. 461–462. arXiv : 1605.04624 . Bibcode :2016arXiv160504624H. doi :10.1145/2911451.2927018. ISBN 9781450340694. S2CID  14924141.
  6. ^ Lyngbo, Trond (январь 2013 г.). «Что такое социальный поиск?». Архивировано из оригинала 2016-03-30 . Получено 2015-12-01 .
  7. ^ Hsieh, Hsun-Ping (август 2015 г.). «Я вижу тебя». Труды 38-й Международной конференции ACM SIGIR по исследованиям и разработкам в области информационного поиска . Sigir '15. стр. 839–842. doi :10.1145/2766462.2767767. ISBN 9781450336215. S2CID  1109587.
  8. ^ Чи, Эд Х. Поиск информации может быть социальным, Компьютер, т. 42, № 3, стр. 42-46, март 2009 г. Архивировано 03.10.2012 в Wayback Machine , doi :10.1109/MC.2009.87
  9. ^ Таксономия подходов к социальному поиску. Архивировано 05.10.2008 в Wayback Machine , блог компании Delver, 31 июля 2008 г.
  10. ^ Лонго, Лука; Дондио, Пьерпаоло; Барретт, Стивен (2010). «Улучшение социального поиска: вычислительная модель коллективного интеллекта поведенческих черт, доверия и времени». Труды по вычислительному коллективному интеллекту II . Конспекты лекций по информатике. Том 6450. С. 46–69. doi :10.1007/978-3-642-17155-0_3. ISBN 978-3-642-17154-3.
  11. ^ Лука, Лонго; Стивен, Барретт; Пьерпаоло, Дондио (2009). «Теория информационного поиска как форма коллективного интеллекта для социального поиска». Вычислительный коллективный интеллект. Семантическая паутина, социальные сети и многоагентные системы . Конспект лекций по информатике. Том 5796. С. 63–74. doi :10.1007/978-3-642-04441-0_5. ISBN 978-3-642-04440-3.
  12. ↑ Новые сайты облегчают слежку за друзьями, Wall Street Journal, 13 мая 2008 г.
  13. ^ Руководство по социальному поиску: 40+ социальных поисковых систем, Mashable, 27 августа 2007 г.
  14. ^ Это ли будущее поиска?, TechCrunch, 16 июля 2008 г.
  15. ^ Барри Смит, Питер Бриггс, Морис Койл и Майкл О'Махони (2009). Google Shared. Исследование на примере социального поиска
  16. ^ Смит, Б., Балф, Э., Фрейн, Дж., Бриггс, П., Койл, М., Бойделл, О.: Использование повторения и регулярности запросов в адаптивной поисковой системе на основе сообщества. Модель пользователя. Адаптация пользователя. Взаимодействие. 14(5), 383–423 (2004)
  17. ^ «Ретвиты и лайки, влияющие на результаты поиска». March Communications. 10 апреля 2013 г. Архивировано из оригинала 18 марта 2014 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  18. ^ ab "Facebook объявляет о новой функции социального поиска". HubSpot. 15 января 2013 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  19. ^ "Twitter недоволен изменениями в социальном поиске Google". BBC News. 11 января 2012 г. Получено 11 января 2012 г.
  20. ^ ab "Google продвигает Google+". Third Door Media. 18 ноября 2014 г. Получено 1 декабря 2012 г.
  21. ^ "Twitter People Search is Back". Bub.blicio.us. 23 декабря 2008 г. Получено 23 декабря 2008 г.
  22. ^ "Интеграция Bing с Twitter". Venture Beat. 30 июня 2014 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  23. ^ «Данные пользователя никогда не будут компетентно обнародованы». HubSpot. 15 января 2013 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  24. ^ ab Бейлин, Эван (2012-04-12). Перехитрить социальные медиа: прибыль в эпоху маркетинга дружбы. Que Publishing. стр. 51–. ISBN 978-0-13-286140-3. Получено 20 января 2014 г.
  25. ^ Берк, Эми (8 июля 2013 г.). «Приложения для поиска в социальных сетях слишком жуткие?». Mashable.
  26. ^ Кьюби, Грегор. «Влияние сайтов Social Discovery на расширение розничной торговли». The Drum.
  27. ^ Констин, Джош (10 сентября 2013 г.). «Bitcovery привносит отчаянно необходимый уровень социального обнаружения в iTunes Store». TechCrunch.
  28. ^ «Социальная поисковая система».
  29. ^ Дэймон Горовиц, Сепандар Д. Камвар (апрель 1020 г.) Анатомия крупномасштабной социальной поисковой системы
  30. ^ "Социальный поисковик - поисковая система социальных сетей"
  31. ^ О Social Searcher, доступ 24 марта 2023 г.
  32. ^ Констин, Джош (9 мая 2015 г.). «Избавьтесь от поиска в Google с помощью новой поисковой системы Facebook «Добавить ссылку» для мобильных устройств». Techcrunch.
  33. ^ Челле, Габор (8 апреля 2015 г.). «Обновление тенденций на мобильных устройствах». Твиттер.
  34. ↑ Поппер, Бен (апрель 2015 г.). «Twitter убивает вкладку Discover».
  35. ^ "Семантический поиск Google". Social Media Today. 28 февраля 2014 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  36. ^ "К распределенным социальным поисковым системам". EPrints. Апрель 2009 г. Получено 1 декабря 2014 г.
  37. ^ Boshrooyeh, Sanaz Taheri (июнь 2015 г.). «Безопасность и конфиденциальность распределенных онлайн-социальных сетей». IEEE 35-я международная конференция по распределенным вычислительным системам 2015 г. Семинары . стр. 112–119. doi :10.1109/ICDCSW.2015.30. ISBN 978-1-4673-7303-6.
  38. ^ Унникришнан, Шриджа (2013). Достижения в области вычислений, связи и управления . Springer. ISBN 978-3-642-36321-4.
  39. ^ Лю, Шаовэй (июнь 2013 г.). «Социально-ориентированный поиск визуальных изображений». Computer Vision and Image Understanding . 118 : 30–39. doi :10.1016/j.cviu.2013.06.011.
  40. ^ Cui, Peng (апрель 2014 г.). «Социально-чувственный поиск изображений». ACM Transactions on Information Systems . 32 (2): 1–23. doi :10.1145/2590974. S2CID  10125034.
  41. ^ Хиллз, Томас Т. (январь 2015 г.). «Исследование против эксплуатации в космосе, разуме и обществе». Тенденции в когнитивных науках . 19 (1): 46–54. doi :10.1016/j.tics.2014.10.004. PMC 4410143. PMID  25487706 .