Design de informação

Aula 04

A. À procura da informação desconhecida

Os problemas na procura da informação seriam relativamente simples se você sempre soubesse qual informação procura. Se a sua necessidade é saber qual a população de Quixadá, BA no ano de 2000, seu problema é fácil de resolver. Já se você quer saber qual o melhor hotel para ficar em Petrópolis, bem, aí seu problema é outro.

Isso porque no caso do hotel são vários critérios a serem satisfeitos: localização, preço, instalações, conveniência, etc. E são vários hotéis disponíveis... E, desde logo, meu objetivo não é tão preciso: quero tirar férias num lugar tranquilo, mas preciso necessariamente ir para Petrópolis? Bem, ao procurar o meu hotel ideal posso até mesmo encontra-lo não em Petrópolis, mas em Itaipava, uma cidade próxima. Assim, o que se configura nestes casos é uma grande mistura de possibilidades e critérios que tem de ser cuidadosamente balanceados.

As lojas de produtos têm resolvido este problema de uma maneira muito criativa, usando de algoritmos complexos para sugerir, de várias formas, produtos semelhantes ou relacionados. Vejamos o caso da venda de iPods na Amazon.

B. Estratégias sociais para direcionar informação

Quando digitamos um termo no Google, o buscador varre seus bancos de dados para selecionar a informação mais relevante. Mas, e quando nós erramos na digitação e, por exemplo, em vez de digitar "cachorro", digitamos "cachoro"?

Pode-se pensar que exista alguém trabalhando para o Google que fica analisando os erros de digitação e elabora uma lista de substituição de palavras erradas por certas... Bem, não é isso que acontece.

Existe um mecanismo no buscador que acumula as buscas e caso duas buscas ocorram num período menor que 10 segundos, o mecanismo "entende" que houve um erro de digitação e faz o segundo termo servir de sugestão de substuição para o promeiro. Assim, várias pessoas antes de você já digitaram "cachoro" ao invés de "cachorro". Elas perceberam o erro e o corrigiram, fazendo uma segunda busca. O Google inferiu que o primeiro termo estava digitado errado (afinal, o que mais faria com que o usuário fizesse uma nova busca em tão pouco tempo?) e sugeriu a substituição.

Da mesma forma, existem vários mecanismos de sugestão de produtos baseados no comportamento prévio do usuário.