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«Explorando el comportamiento informacional» de Tom Wilson

La Editorial de la Universidad de Murcia (EDITUM) acaba de estrenar la serie de la Cátedra UNESCO en Gestión de la Información con la traducción del libro ‘Exploring Information Behavior‘ de Tom Wilson, obra de referencia en el campo del comportamiento informacional. Este texto analiza cómo las personas interactúan con la información en distintos contextos. Define la información como una señal modulada y recorre su evolución desde la tradición oral hasta la era digital. A través de diversos modelos teóricos, examina las etapas de búsqueda, los factores psicológicos y sociales implicados, así como las barreras de acceso. También incorpora la dimensión afectiva y fenómenos actuales como la desinformación. Finalmente, ofrece una guía metodológica para investigar cómo se descubre, procesa y utiliza la información en la vida cotidiana.

¿Qué es el comportamiento informacional?

El comportamiento informacional puede entenderse como la interacción humana con las fuentes, canales y contextos de información. Incluye la búsqueda activa, el descubrimiento incidental, el uso, la comunicación, el intercambio y también la evitación de información.

Esta definición es amplia a propósito. No se limita al uso de bibliotecas, bases de datos o buscadores académicos, incorpora también acciones cotidianas como preguntar a otra persona, consultar una web, leer un mensaje, recibir una recomendación algorítmica o decidir no acceder a determinada información.

Idea clave: la información no solo se busca; también se encuentra, se interpreta, se comparte y, en ocasiones, se evita.

La información como señal: una definición operativa

Uno de los planteamientos más interesantes de Wilson es su definición funcional de información como una «señal modulada que puede ser interpretada por un receptor«. Esta idea permite entender la información más allá del documento escrito o del recurso digital.

Desde una señal biomédica en un monitor hospitalario hasta la luz de una estrella analizada por un astrónomo, pasando por el lenguaje oral, el texto impreso o una imagen digital, la información depende de la existencia de un receptor capaz de interpretarla.

Implicación principal: el comportamiento informacional comienza antes de la búsqueda consciente, porque las personas reciben, procesan e interpretan señales constantemente.

El ser humano como animal informacional

Wilson plantea una idea especialmente potente: todas las sociedades humanas han sido siempre sociedades de la información. La llamada sociedad de la información no representa, por tanto, una ruptura absoluta, sino una intensificación tecnológica de una característica estructural de la vida humana.

Desde la tradición oral hasta la escritura, desde la imprenta hasta la web, las sociedades han dependido de la producción, transmisión y conservación de información para sobrevivir, organizarse, aprender y tomar decisiones.

Esta perspectiva permite conectar el comportamiento informacional con procesos antropológicos, sociales, educativos y tecnológicos. La información no es solo un recurso documental: es una condición de la acción humana.

Tipos de comportamiento informacional

El comportamiento informacional adopta formas muy diversas. Puede manifestarse como búsqueda activa, cuando una persona consulta una fuente para resolver una necesidad concreta; como descubrimiento pasivo, cuando recibe información sin haberla solicitado explícitamente; o como interacción social, cuando obtiene o comparte información mediante conversaciones, redes personales o trabajo colaborativo.

En el entorno digital actual, estas formas se mezclan continuamente. Una persona puede iniciar una búsqueda en Google, encontrar información recomendada por una red social, contrastarla con otra persona y terminar utilizando una herramienta de inteligencia artificial para sintetizarla.

Esta complejidad confirma una de las tesis centrales del libro: el comportamiento informacional no es lineal, sino situado, iterativo y dependiente del contexto.

Factores que condicionan el comportamiento informacional

El comportamiento informacional no es uniforme. Está condicionado por factores personales, contextuales y emocionales. Entre los factores personales se encuentran el nivel educativo, la experiencia previa, las competencias informacionales o la percepción de autoeficacia. Entre los factores contextuales destacan el acceso a recursos, el entorno social, la cultura organizativa o las condiciones materiales de búsqueda.

La dimensión emocional también desempeña un papel decisivo. La ansiedad, el miedo, la incertidumbre o la confianza pueden activar, bloquear o modificar la búsqueda de información. Por ejemplo, una persona que recibe un diagnóstico médico puede buscar información de forma intensiva, apoyarse en grupos de ayuda o, por el contrario, evitar información por miedo a lo que pueda descubrir.

Conclusión clave: el comportamiento informacional es situacional, dinámico y profundamente humano.

Modelos de comportamiento informacional

Uno de los aspectos más sólidos de Explorando el comportamiento informacional es que Thomas D. Wilson no construye su propuesta en aislamiento, sino que la inserta dentro de una tradición teórica amplia y acumulativa. Esto permite entender el comportamiento informacional no como un fenómeno único y cerrado, sino como un campo interpretativo en el que convergen distintos modelos, cada uno enfocado en dimensiones específicas del proceso.

El propio modelo de Wilson actúa como marco integrador. En él, la necesidad de información no aparece como un punto de partida abstracto, sino como una consecuencia directa del contexto vital de la persona. Las necesidades informativas emergen de situaciones concretas: trabajo, enfermedad, aprendizaje, toma de decisiones o participación social. A partir de ahí, el modelo incorpora factores intervinientes, como la disponibilidad de recursos, las barreras cognitivas y sociales, la motivación o la autoeficacia, que pueden facilitar o bloquear la búsqueda.

Este enfoque permite entender por qué, ante una misma necesidad, distintas personas adoptan comportamientos completamente diferentes. Una persona puede buscar información en una base de datos especializada, otra puede consultar a un experto y otra puede no buscar nada porque carece de recursos, competencias o confianza suficiente.

Wilson complementa su planteamiento con otros modelos ampliamente consolidados en la literatura. Uno de los más influyentes es el modelo del proceso de búsqueda de información de Carol Kuhlthau, que introduce una dimensión especialmente relevante: la afectiva. Frente a visiones puramente racionales, Kuhlthau muestra que la búsqueda de información está atravesada por emociones cambiantes, desde la incertidumbre inicial hasta la confianza final. Esta incorporación de lo emocional resulta clave para comprender comportamientos reales en contextos de alta implicación personal.

En una línea complementaria, el modelo de Gary Marchionini aporta una visión dinámica del proceso. La búsqueda no se concibe como una secuencia lineal de pasos, sino como una actividad iterativa en la que el usuario reformula continuamente sus estrategias a medida que interactúa con los sistemas de información. Esta idea resulta especialmente actual en entornos digitales, donde explorar, probar, comparar y ajustar la consulta forman parte de la experiencia cotidiana.

Para estructurar conceptualmente estas acciones, Wilson recurre también a la teoría de la actividad desarrollada por Yrjö Engeström. Este enfoque permite descomponer el comportamiento en niveles —actividad, acciones y operaciones— y situarlo dentro de un contexto social determinado. Gracias a esta perspectiva, se evita una simplificación excesiva del comportamiento informacional y se reconoce su carácter situado y contextual.

En el origen mismo del proceso informativo, el modelo de necesidades de información de Robert S. Taylor resulta especialmente esclarecedor. Taylor plantea que la necesidad de información no surge siempre de forma completamente definida, sino que evoluciona desde estados difusos o viscerales hasta formulaciones explícitas. Esta evolución explica por qué muchas búsquedas comienzan con términos vagos o imprecisos y se refinan progresivamente.

Finalmente, Wilson incorpora principios generales como el principio del mínimo esfuerzo formulado por George Zipf. Este principio sostiene que las personas tienden a minimizar el esfuerzo en sus actividades informativas, lo que se traduce en la preferencia por fuentes accesibles o familiares, incluso cuando no son necesariamente las más rigurosas. En el contexto actual, esta idea ayuda a explicar el predominio de ciertos canales digitales frente a fuentes más especializadas.

En conjunto, lo que emerge de esta integración no es un modelo único y cerrado, sino una arquitectura conceptual compleja en la que se combinan dimensiones cognitivas, emocionales, sociales y contextuales. Esta es una de las principales aportaciones de Wilson: mostrar que el comportamiento informacional solo puede comprenderse plenamente cuando se analiza como un proceso multidimensional, dinámico y condicionado por el entorno en el que se produce.

La dimensión afectiva del comportamiento informacional

El libro concede una importancia especial a la dimensión afectiva. Buscar información no es una operación neutra ni exclusivamente racional. Las emociones forman parte del proceso desde el inicio: la incertidumbre puede activar la búsqueda, la confusión puede dificultarla y el alivio puede aparecer cuando la información encontrada permite comprender mejor una situación.

Esto es especialmente visible en contextos sensibles, como la salud, el trabajo social, la educación o la toma de decisiones personales. La información no solo sirve para resolver problemas prácticos, sino también para reducir ansiedad, confirmar decisiones o proporcionar seguridad.

Por esta razón, cualquier análisis del comportamiento informacional que ignore los factores emocionales resulta incompleto.

Implicaciones en la era de la inteligencia artificial

Las ideas de Wilson resultan especialmente relevantes en el contexto actual de inteligencia artificial, buscadores generativos y modelos de lenguaje. Los sistemas digitales no eliminan el comportamiento informacional humano; lo reorganizan mediante nuevos intermediarios tecnológicos.

Los buscadores, las plataformas sociales, los sistemas de recomendación y los modelos generativos actúan como mediadores entre las personas y el universo de la información disponible. La persona ya no interactúa únicamente con documentos o expertos, sino también con algoritmos que filtran, jerarquizan, resumen y recombinan contenidos.

Desde esta perspectiva, el comportamiento informacional ayuda a comprender cómo las personas formulan preguntas, cómo evalúan respuestas, cómo confían o desconfían de las fuentes y cómo utilizan la información generada por sistemas de inteligencia artificial.

Claves para GEO: Generative Engine Optimization

El marco de Wilson también ofrece principios útiles para la optimización de contenidos en entornos de inteligencia artificial generativa. La Generative Engine Optimization, o GEO, no consiste solo en posicionar páginas en buscadores tradicionales, sino en facilitar que los contenidos sean comprendidos, seleccionados, sintetizados y citados por modelos de lenguaje.

Desde esta perspectiva, un contenido optimizado para GEO debe ofrecer definiciones claras, estructura semántica, contexto explícito, ejemplos interpretables y referencias conceptuales reconocibles. También debe evitar ambigüedades innecesarias y presentar la información en unidades reutilizables.

El comportamiento informacional es, por tanto, un campo especialmente útil para el diseño de contenidos orientados a LLM, porque permite comprender cómo las personas formulan necesidades de información y cómo los sistemas pueden responder a ellas de forma más precisa.

Resumen en vídeo

Le he pedido a Google LLM que elabore un breve resumen en vídeo con el contenido esencial de lo que el autor considera que es el comportamiento informacional, el cómo se desarrollan las «fuerzas ocultas» que desencadenan nuestro modo de buscar información.

Conclusión

Explorando el comportamiento informacional ofrece un marco imprescindible para comprender cómo interactuamos con la información en la actualidad. Su principal aportación consiste en mostrar que buscar información no es una acción aislada, sino un proceso complejo, contextual, emocional y profundamente humano.

Comprender este proceso es esencial para diseñar mejores sistemas de información, mejorar la alfabetización informacional, crear contenidos más claros y optimizar la visibilidad en entornos dominados por buscadores, algoritmos y modelos de inteligencia artificial.

No todo es Shangai en el mundo de los rankings

logos de los principales rankings de universidades

logos de los principales rankings de universidadesEn las primeras semanas de las elecciones a Rector en la Universidad de Murcia celebradas hace unos meses, el tema de moda era la repetida frase de uno de los candidatos sobre la necesidad de situar a nuestra institución en los 500 primeros puestos del mediático Ranking de Shangai (ARWU). Fue tal la pasión que se puso en el tema que creemos se está llegando a producir un cierto efecto rebote sobre esta cuestión, comenzando a generar rechazo hacia los rankings entre los miembros de la comunidad universitaria (muchos de ellos reacios a cualquier tipo de evaluación y/o comparación de su actividad).

Suele ser habitual leer de vez en cuando la necesidad de situar a una universidad en los 500 primeros puestos del mediático Ranking de Shangai (ARWU). Es un anhelo de una parte de la comunidad universitaria y además se ha convertido en una herramienta para criticarnos por parte de algunos sectores de la sociedad (produciendo un cierto efecto rebote sobre esta cuestión y comenzando a generar rechazo hacia los rankings entre los miembros de las universidades, algunos de ellos reacios a cualquier tipo de evaluación y/o comparación de su actividad).

Lo cierto es que el citado ranking no entró bien en el mundo universitario porque vino de la mano de uno de los peores ministros que este país ha tenido (hasta hace poco vivió en un exilio dorado de embajador en París). Es por ello que suele citarse normalmente en tono despectivo y no muy bien valorado entre los universitarios, si bien ha conseguido situarse en el centro de todas las conversaciones sobre el tema y no se mencionan habitualmente a otros rankings que sí pretenden reflejar con más cercanía a nuestro mundo el estado la cuestión.

Los compañeros Teodoro Luque-Martínez, Nina Faraoni y Luis Doña-Toledo (profesores de mi segunda alma mater, la Universidad de Granada), acaban de publicar el artículo «Meta-ranking de universidades. Posicionamiento de las universidades españolas» en la Revista Española de Documentación Científica. En este trabajo los autores proponen la elaboración de un meta-ranking que recoge a las 14 universidades españolas que aparecen en al menos cuatro de los cinco rankings globales considerados de reconocida notoriedad internacional (considerando tanto datos bibliométricos como otros aspectos y otras formas de recabar datos a partir de encuestas) y en el que recogen datos de cuatro rankings más (Shangai aparte). Las universidades españolas alcanzan mejores posiciones en los primeros que en los segundos poniéndose de relieve una debilidad mayor en la internacionalización, la reputación o el ratio estudiante-profesor que en los indicadores de investigación. Representan una loable excepción las universidades que destacan en las dos dimensiones. A la vista de estas conclusiones resulta evidente la necesidad de profundizar en una mayor internacionalización, en mejorar la reputación y mejorar la visibilidad internacional de la universidad española.

Los rankings utilizados con fuente en esta investigación son:

  1. University Ranking by Academic Performance (URAP): http://www.urapcenter.org
  2. Academic Ranking of World Universities (ARWU); http://www.shanghairanking.com
  3. National Taiwan University (NTU): http://nturanking.lis.ntu.edu.tw/
  4. Times Higher Education (THE): https://www.timeshighereducation.com/world-university-rankings
  5. Quacquarelli Symonds-QS ranking (QS): http://www.topuniversities.com/university-rankings

Los tres primeros utilizan básicamente indicadores bibliométricos especialmente referidos a investigación, mientras que los otros dos (THE y QS) además de algún indicador de esta naturaleza (principalmente citas), también utilizan otros ( internacionalización, reputación, ratio estudiantes por profesor o ingresos por investigación, por ejemplo) y alguno de ellos se obtiene mediante encuestas, como los referidos a la reputación, ya sea académica o de investigación. Estos rankings están entre los más conocidos y gozan de gran notoriedad en la comunidad universitaria internacional, se publican desde hace años y sus puntuaciones son accesibles en sus páginas web. Cada uno recoge datos con matices diferentes, por ello es interesante condensarlos para llegar a generar un meta-ranking. Y una vez elaborado, aplicarlo a las universidades españolas, representándolas y consiguiendo el posicionamiento de las diferentes universidades en dicho meta-ranking.

Las universidades españolas que han sido analizadas en este estudio son las siguientes: Barcelona, Autónomas de Madrid y de Barcelona, Pompeu Fabra, Complutense, Valencia, Granada, Politécnicas de Cataluña y de Valencia, Santiago, País Vasco, Zaragoza, Sevilla y Salamanca.

En los resultados destacan dos aspectos fundamentalmente, el alto grado de correlación existente entre los rankings y que en los rankings que consideran datos de investigación principalmente, hay 7 universidades por encima de la media. La situación empeora al considerar otros indicadores basados en encuestas y no exclusivamente relacionados con investigación, puesto que solamente la Autónoma de Barcelona está por encima de la media. Dicha universidad es la única que aparece por encima de la media en las dos dimensiones. Siempre hablando en términos comparativos con el resto de las universidades analizadas para esta solución de dos dimensiones, hay que añadir que muchas universidades que tienen un buen desempeño en investigación (Valencia, Granada, Sevilla y Zaragoza), lo tienen claramente menor en la segunda dimensión analizada.

Esperemos que dentro de pocos años, si se repite este estudio o se desarrolla otro similar, haya una décimoquinta universidad en el mismo y que sea la nuestra (más que un deseo debería de ser una obligación para nosotros).

Similitud en la respuesta de los motores de búsqueda

Uno de los experimentos que llevé a cabo cuando mi tesis doctoral fue intentar determinar la similitud en la respuesta de los motores de búsqueda. A partir de los 30 primeros documentos devueltos por seis motores a 30 preguntas, determinamos que la similitud de la respuesta era bastante escasa, alrededor del 15% hacia principios del año 2001.

Este análisis, bastante manual, lo repetimos de forma algo más automatizada, con motivo de nuestra participación en la Conferencia ISIC de 2008 celebrada en Vilnius y los resultados fueron más o menos similares, tal como podemos ver en el artículo que publicamos como resultado de la investigación en Information Research, la revista de Tom Wilson.

Analysis of the similarity of the responses of Web search engines to user queries: a user perspective” publicado en Information Research (vol. 13, nº 4, paper 382).

El artículo analiza la similitud de las respuestas proporcionadas por distintos motores de búsqueda ante consultas idénticas, desde una perspectiva centrada en el usuario. En un contexto caracterizado por el crecimiento exponencial de la información disponible en la Web y el uso masivo de motores de búsqueda como principal vía de acceso a contenidos digitales, los autores se plantean una cuestión clave: ¿ofrecen realmente los motores resultados similares cuando se formula la misma consulta?

El estudio parte de investigaciones previas que habían observado un bajo nivel de solapamiento entre los resultados de diferentes motores, sugiriendo que cada sistema devuelve conjuntos de documentos en gran medida distintos. Esta diversidad se atribuye a varios factores, entre ellos las diferencias en los índices utilizados (cada motor rastrea y almacena una porción distinta de la Web), los criterios de actualización de sus bases de datos y, sobre todo, los algoritmos de ranking que determinan el orden de aparición de los resultados.

Para analizar empíricamente esta cuestión, los autores desarrollan un metabuscador experimental que permite enviar simultáneamente la misma consulta a varios motores de búsqueda y recopilar los resultados obtenidos. A partir de este sistema, se examinan dos dimensiones principales de similitud: (1) el grado de coincidencia en los documentos recuperados (es decir, si los mismos enlaces aparecen en diferentes motores), y (2) la similitud en la posición que ocupan esos documentos en las listas de resultados. Este segundo aspecto resulta especialmente relevante, dado que numerosos estudios sobre comportamiento de usuarios demuestran que la mayoría de las personas se limita a consultar los primeros resultados mostrados.


Los hallazgos confirman que el nivel de coincidencia entre motores es limitado. Incluso cuando se plantean consultas idénticas, los motores devuelven conjuntos de resultados considerablemente diferentes, tanto en términos de contenido como de ordenación. Esta falta de homogeneidad implica que la experiencia de búsqueda puede variar sustancialmente dependiendo del motor utilizado. Desde la perspectiva del usuario, esto significa que la elección del buscador no es neutral: puede influir en el tipo de información a la que se accede y en la visibilidad de determinadas fuentes.

El artículo también pone de relieve la complejidad del concepto de “cobertura” en la Web. Ningún motor indexa la totalidad de los contenidos disponibles, y las estrategias de rastreo y almacenamiento varían significativamente entre sistemas. Además, los algoritmos de ranking incorporan múltiples factores —como popularidad, enlaces entrantes, relevancia semántica u otros criterios propietarios— que introducen diferencias adicionales en la presentación de resultados. Así, la divergencia observada no es un error del sistema, sino una consecuencia estructural del funcionamiento de los motores de búsqueda.

Desde un punto de vista metodológico, el estudio contribuye a la evaluación comparativa de sistemas de recuperación de información en entornos web dinámicos. También subraya la necesidad de realizar análisis periódicos, ya que la Web y los motores evolucionan constantemente, lo que puede alterar los niveles de solapamiento y similitud con el tiempo.

En términos más amplios, el trabajo plantea implicaciones importantes para la alfabetización informacional y la comprensión crítica del entorno digital. Si diferentes motores ofrecen resultados distintos ante una misma consulta, los usuarios deberían ser conscientes de que la información accesible depende en parte de la herramienta utilizada. Esta constatación refuerza la idea de que los motores de búsqueda no son meros intermediarios neutrales, sino sistemas complejos que modelan el acceso al conocimiento.

En definitiva, el artículo demuestra que la diversidad entre motores de búsqueda es significativa y persistente, lo que invita a reflexionar sobre la naturaleza de la recuperación de información en la Web y sobre la importancia de adoptar una actitud crítica y comparativa en el uso de estas herramientas.
El metabuscador desarrollado para el cálculo de similitud en 2008
El metabuscador desarrollado para el cálculo de similitud en 2008