La página de resultados de una base de datos académica es la zona donde se presentan los documentos relevantes para una determinada necesidad de información. Esta necesidad de información ha sido expresada previamente mediante una ecuación de búsqueda.
Dicho de otra forma, es el lugar de la interfaz donde el sistema presenta en algún orden, la lista de referencias vinculadas con la(s) palabra(s) clave utilizadas en la fase inmediatamente anterior de la consulta.
Por ejemplo, en la captura precedente podemos ver la parte superior de una página de resultados. En este caso, corresponde a la base de datos 1findr Institutional edition. Podemos ver las referencias de los dos primeros resultados (de un total de más de mil) que responden a la ecuación de búsqueda previamente formulada, la cual también podemos ver (parcialmente) en la captura mencionada.
Como sea, la página de resultados es una interfaz de importancia vital, ya que, además de mostrar un resumen de cada resultado, debe ubicar en un espacio limitado un grupo de informaciones y un grupo de funciones. En concreto, funciones para la edición de la búsqueda y la creación de alertas, el filtrado adicional de los resultados, el uso de criterios de ordenación, la exportación y análisis y el acceso al documento. En lo que sigue, los veremos con detalle.
Contexto
Recordemos que los componentes más importantes de una base de datos académica son los siguientes:
La relación lógica entre los tres componentes en el contexto de una búsqueda queda reflejada en este diagrama:
En esta ocasión, como ya hemos indicado, nos ocuparemos del segundo de ellos, la página de resultados, a efectos de presentar uno de los patterns de mayor éxito. El pattern para el sistema de consulta ya fue tratado en esta entrada y del tercero, el registro, nos ocuparemos en una próxima entrega.
Página de resultados de una base de datos académica.
Pattern PdRMF
Denominamos PdRMF a este pattern, ampliamente basado en en al análisis de las mejores bases de datos académicas, por las siguientes siglas: Página de Resultados Multi Funcional.
La parte PdR del nombre hace referencia al módulo al que caracteriza, esto es lo que en ingles se denomina la SERP (por Search Engine Results Page), y la parte MF del nombre porque los mejores modelos analizados muestran una increíble capacidad de agrupar un gran número de funciones en esta clase de módulos sin que la usabilidad quede (demasiado) resentida.
La cuestión es que esta verdadera multifuncionalidad se consigue al precio de que para muchos usuarios parte de estas funciones pasan desapercibidas. A fin de que el número de opciones no vaya contra la usabilidad, los diseños analizados optan por un diseño no intrusivo, de modo que quienes no necesitan las funciones, simplemente pueden ignorarlas.
Pero esto es un pez que se muerde la cola. Los usuarios no buscan funciones que no necesitan, pero es porque no saben que las necesitan. Dicho de otro modo, en caso de conocer su existencia y sus beneficios, seguramente las considerarían necesarias (y las buscarían).
Una de las funciones que perseguimos con una pequeña de series de patterns, es esta precisamente, mejorar el conocimiento de las bases de datos académicas haciendo visibles al máximo sus funciones de búsqueda y descubrimiento al servicio de la mejor investigación.
Para presentar este pattern, usaremos este esquema:
- Problema
- Solución
- Wireframe
- Ejemplos
Este último apartado, lo ilustraremos con los siguientes casos:
- Scopus
- Web of Science
- 1fidnr
Hemos elegido las dos bases de datos generalistas más importantes del mundo, por su gran arraigo en las universidades, y una nueva base de datos que ha irrumpido con fuerza y busca un lugar en el ecosistema de la información académica. En futuras ediciones de este trabajo no descartamos añadir ejemplos adicionales.
Problema
La página de resultados de una base de datos académica debe incluir en un espacio limitado tanto un grupo de informaciones como un grupo de funciones.
Esto debe hacerlo sin que quede afectada en exceso la usabilidad, aunque el aumento del número de elecciones, inevitablemente tiene su impacto en la misma.
Las funciones a cargo de la página de resultados son vitales porque de ellas depende la adecuada explotación de la información, además de incorporar funciones de filtrado y de ordenación que son esenciales para el éxito de las operaciones de consulta.
Grupo de informaciones
El grupo de informaciones que debe mostrar la página de resultados es el siguiente:
- Datos básicos de la búsqueda: ecuación utilizada y número de resultados encontrados
- La lista de referencias encontradas, lo que implica seleccionar qué parte de la referencia se muestran.
En cuanto a la lista de referencia, la información que deben mostrarse es muy diversa:
- El título del documento, que suele utilizarse para enlazar con el registro
- Datos de autoría y fuente
- Resumen
- Palabras clave
- Métricas
- Altmétricas
- Enlaces al documento completo en su caso
Grupos de funciones
Pero además de una lista de documentos o referencias, la página de resultados debe resolver la necesidad de proporcionar una serie de importantes grupos funcionales (GF). Algunos de ellos, como el que denomina GF1, por poner un solo ejemplo, parecen elementales, pero su ausencia provoca importantes problemas de usabilidad.
Los siete grupos funciones que podemos identificar en el pattern PdRMF son los siguientes:
GF1 – Editar y guarda la búsqueda, lo que incluye modificarla sin perder especificaciones de la última búsqueda, así como poder guardar la búsqueda en el perfil del usuario para usos posteriores, es decir, más allá de la sesión de búsqueda activa. Este grupo nos permite reutilizar ecuaciones de búsqueda cuya elaboración puede haber requerido horas de ensayo y error. Poder guardar la búsqueda para ser reutilizada en cualquier momento del futuro es una garantía de economía de escala difícil de exagerar.
GF2 – Crear alertas, consiste en definir alertas a partir de la búsqueda formulada, en función de la calidad de los resultados obtenidos. Estas alertas deben estar asociadas al perfil del usuario para poder recuperarse, editarse, y eliminarse en su caso. La creación de alertas nos permite asegurar la monitorización de un determinado tema sin arriesgarnos a perder información valiosa si, en cambio, confiamos exclusivamente en nuestra memoria o en la consistencia de nuestras acciones. Una vez configurada la alerta, será el sistema el que se encargue de relanzar la búsqueda de forma automática, y de proporcionarnos solamente las novedades, a través del correo electrónico.
GF3 – Ordenar resultados por diversos criterios: relevancia, cronológica, por citaciones, por títulos, por primer autor, etc. No siempre es más útil el criterio por defecto, que suele ser la relevancia. Cuando llevamos un cierto tiempo monitorizando y trabajando en un determinado proyecto, seguramente será más útil el criterio cronológico (lo más reciente, primero), porque lo más relevante ya lo conocemos, y podemos preferir, lo más novedoso. Otras veces podemos necesitar ordenar los resultados por el impacto o el número de citaciones, etc. Las opciones de ordenación adquieren entonces un valor de descubrimiento especialmente valioso.
GF4 – Presentar una lista de resultados, lo que incluye incluir un resumen de cada resultado que debe incorporar el título del documento, el autor y la fuente, así como un extracto de su contenido, palabras clave y enlaces al registro y al documento completo en su caso. El examen de la lista de resultados debe ser lo más informativo posible, por tanto, si aparece muy poca o demasiada información, el listado puede ser poco útil. Un equilibrio muy acertado puede ser incluir el título completo, el autor, la fuente y un resumen o al menos un fragmento del resumen.
GF5 – Analizar los resultados: implica aportar enlaces que proporcionan distribuciones de los artículos por años, países, idiomas, afiliación, etc. Esta función obliga a dejar la página de resultados, pero la incluimos aquí porque es consecuencia de ella. El análisis de las diferentes distribuciones que nos proporciona esta función nos permite caracterizar por diversos criterios el conjunto de documentos. Esto nos puede ayudar a determinar los años de máxima productividad académica en un tema, o los países o universidades más activos en el mismo, lo cual a su vez nos puede ayudar a tomar decisiones en nuestro proyecto.
GF6 – Filtrar y limitar los resultados: consisten en opciones para limitar los resultados con base en diversos parámetros. Los más habituales: por áreas de conocimiento, fuente, país, idioma, tipo de documento, etc. Este grupo funcional incluye la posibilidad de hacer búsquedas en el conjunto de los resultados. Si hemos llevado a cabo una búsqueda eficiente pero arroja demasiados resultados, los filtros nos permiten reducir el número de los mismos sin riesgos de perder información relevante. Además, al filtrar por criterios temáticos, por ejemplo, o geográficos si tal cosa es justificada, podemos descubrir información al acceder a referencias que de otro modo quedaban enterradas en un conjunto excesivamente extenso. Debemos recordar que un investigador necesita encontrar toda la información relevante, pero solo la relevante, y conjuntos enormes de documentos no solucionan nada, porque su procesamiento intelectual será inviable.
GF7 – Realizar acciones complementarias. Se trata de acciones posibles que únicamente quedan disponibles tras seleccionar uno o más resultados. Implica la existencia de casillas que permitan seleccionar resultados individuales, más una casilla que permita seleccionar al menos todos los de una misma página. Estas acciones complementarias consisten en: exportaciones y creación de listas, así como en el análisis del grupo seleccionado de características como la citación o la distribución por años y otros parámetros.
GF8 – Combinar resultados. Esta función consiste en poder combinar dos o más grupos de resultados entre sí. Aparece rotulada frecuentemente como historia de búsqueda. Debe permitir seleccionar uno o más conjuntos de la sesión actual de búsqueda para relacionarlos mediante operadores booleanos. En lugar de combinar palabras clave, se realiza la combinación de resultados de búsqueda previos, dando paso a un nuevo conjunto de búsqueda, y por tanto, a una nueva página de resultados. Muchas veces es imposible comenzar una sesión de búsqueda con la ecuación certera, porque estamos explorando las posibilidades de un nuevo tema. En estos casos, es muy útil poder hacer diversas búsquedas exploratorias, cada una de las cuales puede arrojar cientos o miles de documentos, una cifra inmanejable. Sin embargo, la intersección de dos o más de estos conjuntos mediante un AND booleanos, puede arrojar un conjunto de resultados de unas pocas decenas, y de una gran relevancia.
Cada uno de los grupos funcionales anteriores puede verse como partes del problema que una página de resultados bien diseñada debe solucionar. Esto nos lleva a la siguiente sección, donde necesitaremos relacionar grupos funcionales con áreas de la página de resultados.
Solución
La solución a los problemas anteriores, se lleva a cabo a través de la organización de una serie de zonas activas (ZA) en la página de resultados donde se distribuyen los grupos funcionales anteriores. Tales zonas activas son las siguientes:
ZA1 – Cabecera 1. Presenta una zona con información de la búsqueda: la ecuación utilizada y el número de resultados obtenidos. Esta información es vital porque el usuario la chequeará inmediatamente para saber si la retroacción del sistema es adecuada. Esta zona debe incluir opciones de edición de la búsqueda y de guardar búsquedas, además de la opción de crear alertas. Opcionalmente, puede utilizarse para incluir un enlace a la historia de búsqueda (ver zona 5).
ZA2 – Cabecera 2. Una segunda zona con funciones de ordenación, exportación y de análisis de resultados.
ZA3 – Lateral. Un barra lateral que incorpora las funciones de filtrado con base en diversos parámetros, así como una caja para buscar por palabras clave en el interior de los resultados.
ZA4 – Cuerpo principal. Una zona central con la lista de referencias encontradas con un resumen de cada documento, enlaces para acceder al registro, al documento completo, y otras opciones como métricas y altmétricas.
ZA5 – Zona flotante. Un zona donde aparece la historia de búsqueda. En algunas implementaciones del pattern esta zona aparece en el módulo de la búsqueda (en lugar de la página de resultados). En otras, aparece en la parte superior de la página de resultados o en la parte inferior. En ocasiones, aparece en una página independiente. Pese a sus diversas formas de implementación, está claro que esta zona no existe hasta que se produce una página de resultados. Por este motivo la incluimos en el pattern.
Opcionalmente, en algunas implementaciones del pattern, encontramos una sexta zona activa, destinada a incorporar una segunda barra lateral. Como consideramos que es una variación de implementación de la ZA3 no la incluimos en el grupo anterior de forma explícita, aunque dejamos constancia de esta variación.
Cabe señalar que las zonas ZA1 a ZA4 son prácticamente universales, al menos en las mejores bases de datos académicas. La zona ZA5 puede o no estar presente en la página de resultados en un doble sentido: puede no existir la función (GF7) y por tanto, tampoco la zona. O puede existir la función, pero en una página independiente o en el módulo de búsqueda.
En la siguiente tabla relacionamos las zonas activas los grupos funcionales:
Zona | Grupos funcionales |
| ZA1 Cabecera 1 | GF1. Editar y guardar la búsqueda |
| ZA2 Cabecera 2 | GF3. Ordenar resultados |
| ZA3 Lateral | GF6. Filtrar y limitar los resultados |
| ZA4 Cuerpo principal | GF4. Presentar una lista de resultados |
| Z5 Pie o página independiente | GF8. Combinar resultados |
| Fuente: elaboración propia | |
Wireframe
Ejemplos reales
Para los ejemplos que siguen, apoyados en capturas de pantalla, utilizaremos siempre la misma búsqueda: «immersive journalism». Destactaremos las zonas principales del pattern en cada caso mediante una numeración del 1 al 5 para identificar cada zona.
Scopus – 1
Scopus – 2
Web of Science
1findr Institutional edition
Conclusiones
Hemos visto un pattern que permite organizar una página de resultados con un importante grupo de funciones. Las mejores bases de datos académicas han ido adaptando su interfaz a la necesidad de proporcionar tales funciones sin que haya pérdida sensible de usabilidad.
Se da la circunstancia de que todos y cada uno de los grupos funcionales identificados resuelve necesidades de información muy importantes, por lo cual la adecuada implementación es vital para poner en valor los contenidos de una base de datos académica.
Tras detallar la lista de las funciones, y las zonas en las que se pueden incorporar, hemos mostrado su implementación en un diagrama de tipo wireframe y además lo hemos ilustrado con capturas de tres bases de datos académicas muy significativas, entre ellas, las dos bases de datos generalistas de mayor importancia actualmente, Scopus y Web of Science, y una base de datos reciente de gran potencial por sus eficaces soluciones y la amplitud de su cobertura.
