Adecuación de ruta: nuevo índice basado en el Análisis de la Semántica Latente

Jorge y Botana, Guillermo de

Resumen: Siguiendo con las utilidades del Análisis de la Semántica Latente (LSA) en el diseño de la arquitectura de la WEB, se expone un nuevo índice basado en el conocimiento previo, la memoria de trabajo y la representación del significado. Se trata de la Adecuación de Ruta (path adecuacy) que permite constatar no sólo si la ruta es coherente con la meta del usuario sino si posee coherencia interna.

Definición

Un nuevo índice extraíble de los parámetros que proporciona LSA (Latent Semantic Analysis) (Landauer, Foltz, Laham; 1998) y que tiene relevancia a la hora de medir la navegación WEB es el llamado "adecuación de ruta" (path adecuacy) (Juvina, Oostendorp; 2005b). Este índice añade complejidad a los índices de "similitud" y "familiaridad" que vimos en Jorge y Botana (2006).

• La "adecuación de ruta" consiste en cuan similar semánticamente es la ruta a la meta del usuario, entendiendo "ruta" como el conjunto de enlaces y links que guían hacia esa misma meta.
• Aunque se pueden introducir variaciones debidas a los hechos empíricos referentes a la memoria de trabajo, a la cual se quiere emular (Juvina y Oostendorp; 2006a), la ruta es concebida cómo un todo, es decir, se representa con un solo vector en el espacio semántico resultante del análisis LSA (Es conveniente recordar que en el análisis LSA, cualquier término o conjunto de términos pueden representarse por medio de un vector que formará parte de un espacio semántico).
• Es importante señalar también que se entiende por ruta a cada uno de los enlaces que guían hacia una meta desde el primero hasta en el que se encuentra el usuario en un momento preciso. En otras palabras, desde el enlace desde el que se parte hasta el enlace último por donde se pasó.
• · Se asume que la selección de los ítems o enlaces posteriores no sólo depende de la relevancia de la meta final con respecto a dichos ítems por separado sino de la consistencia que tiene toda la ruta considerada enlace a enlace. De ahí que se calcule la relación semántica de la ruta en conjunto con la meta del usuario y no la relación de cada enlace por separado.

Sesgo de la memoria a corto plazo

Una ruta está compuesta por varios enlaces. Muy acorde con los hechos empíricos descritos en la literatura experimental (Brumby y Howes; 2004) se desprende que la manera en que los componentes de esta ruta sean semánticamente consistentes unos con otros y con la meta, influirá en que el usuario vuelva atrás o desista directamente. Este postulado está basado en que la memoria de trabajo mantiene una representación de los links anteriormente empleados "recordando" elecciones pasadas de manera que representaciones "residuales" de enlaces anteriores sesgan la representación de los presentes e inducen selecciones futuras.

Juvina y Oostendorp (2006) introducen este particular en una simulación que ellos llaman COLIDES+ pues es heredero de COLIDES de Kitajima, Blacmon y Polson (2000). La diferencia entre uno y otro es que el COLIDES anterior no introducía en el análisis la posibilidad de que el proceso de "vuelta atrás" del usuario fuera debido a las propiedades de la ruta como un todo.

En COLIDES+ se intentan formalizar los procesos de formación de los conceptos o lo que es lo mismo: un compendio entre el conocimiento estático que puede ser representado con una matriz LSA y el sesgo introducido por la memoria a corto plazo que mantiene representaciones activadas e induce a distintos tipos de formación de conceptos en la línea de que los conceptos son temporales y relativamente evanescentes (Kintsch; 1998)

Procedimiento para pronosticar anomalías: "el próximo el mejor" ("next best")

1. Se calcula "adecuación de ruta" en cada instante de la navegación

Se calcula el índice de "adecuación de ruta" en cada instante de la navegación calculando el vector que representa la ruta, tomando los links desde el primero de la ruta hasta el que se encuentra en ese momento el usuario y comparándolo semánticamente con la meta. (Los mismos autores dicen que hay razones para pensar que no se debería tomar toda la ruta por igual sino ponderar la participación de los links por su proximidad al actual pero lo dejan para sucesivos estudios).

2. Si al pinchar en otro enlace (introducir otro enlace en el vector que representa la ruta), no aumenta o disminuye la "adecuación de ruta", se pronostica abandono o "vuelta atrás".

Para pronosticar que el usuario cambiará o volverá para atrás, los autores emplean la siguiente estrategia: el usuario cambiará o volverá para atrás si un link no aumenta el índice de "adecuación de ruta". En otras palabras, si pinchando en otro link y después de introducido este nuevo link en el cálculo del vector nuevo de "ruta", la "adecuación de ruta" no asciende, las posibilidades de que el usuario cambie o vuelva para atrás aumentan.

En el momento 1, se calcula un vector tomando todos los enlaces que componen la ruta hasta ese momento, este vector resultante se comparará con el vector que representa la meta V2. Esto dará cuenta de la "adecuación de ruta" en ese instante.

En momento 2 de la navegación, se volverá a calcular el vector de ruta V1 pero introduciendo el nuevo enlace. De la misma manera, se compara con la meta obteniéndose al "adecuación de ruta". Si la adecuación de ruta es igual o menor que la anterior, se pronosticará abandono o "vuelta atrás" del usuario.

Datos empíricos

Esta predicción parece encontrarse en los datos empíricos de estos autores en la comparación entre usuarios y datos simulados. Sin embargo, el sistema de simulación que lleva como fundamento un espacio semántico producido por LSA está hipersensibilizado y provoca un comportamiento más vacilante que los usuarios.

Esto es debido a que por la propia naturaleza del espacio semántico de contenido general, es frecuente encontrarse con casos como el que refieren los autores: "hotel"-"sleep" tienen un coseno de 0,24 mientras "hotel"-"wait" tienen un coseno de 0,34. Esto hace que al ser un algoritmo de todo o nada, la conducta de la simulación vuelva un número superior de veces hacia atrás a reevaluar otra vez las alternativas. En este artículo es sugerido que sería bueno probar con espacios semánticos de contenido más específico. No obstante, en estos primeros resultados, la tendencia es que el índice de "adecuación de ruta" puede predecir el cambio de ruta o la vuelta atrás.

Este tipo de modelos se fundamentan en que la construcción de un significado está basado en el conocimiento previo más el contenido activado en la memoria de trabajo (Kintsch;1998) . Este contenido activado proviene de la misma lectura de los enlaces presentados en la pantalla sucesivamente. A su vez, el conocimiento previo es representado por el espacio semántico proporcionado por la matriz LSA. De esta forma, los contenidos semánticos de los links anteriores de la ruta participan de alguna manera, siquiera en forma de gradiente, en la interpretación de los nuevos y en la representación de la cercanía a la meta.

Es esta unión de memoria activada y conocimiento la que propicia la comprensión de textos incluso tan elaborados como la metáfora o las inferencias - véanse los modelos mucho más elaborados de Kintsch (2001) y Kintsch y Bowles (2002) para un modelo de comprensión de la metáfora y las inferencias a partir de un conocimiento estático proporcionado por el análisis de la semántica latente y la activación de contenidos que propician los componentes de una predicación -.

Bibliografía

• Brumby, D.; Howes,A. (2004). Good enough but I´ll just check: Web page search as attentional refocusing. Procedings of the 6th International Conference on Cognitive Modelling, 46-51. Disponible en:
  http://simon.lrdc.pitt.edu/~iccm/proceedings/papers/Brumby.pdf
• Jorge y Botana, G. de. (2006). El Análisis de la Semántica Latente y su aportación a los estudios de Usabilidad. No Solo Usabilidad e-Magazine, 5 de Enero de 2006. Disponible en:
  http://www.nosolousabilidad.com/articulos/analisis_semantica_latente.htm
• Juvina, I., & van Oostendorp, H. (2005). Bringing cognitive models into the domain of web accessibility. HCII2005 Conference, Las Vegas, USA. http://www.cs.uu.nl/people/ion/
• Juvina, I., van Oostendorp, H., Karbor, P., & Pauw, B. (2005). Toward Modeling Contextual Information in Web Navigation. CogSci 05, Stresa, Italy
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• Kintsch, W. (1998). Comprehension: A paradigm for cognition . New York: Cambridge University Press.
• Kintsch, W.(2001) Predication. Cognitive Science 25, 173-202 . Disponible en:
  http://lsa.colorado.edu/papers/kintsch.predication.pdf
• Kintsch, W. and Bowles, A. (2002) Metaphor comprehension: What makes a metaphor difficult to understand?. Metaphor and Symbol, 2002, 17, 249-262. Disponible en:
  http://lsa.colorado.edu/papers/metaphorComprenhension.pdf
• Kitajima, M., Blackmon, M.H., & Polson, P.G., (2000) A Comprehension-based Model of Web Navigation and Its Application to Web Usability Analysis, in People and Computers XIV. ( pp. 357-373), Springer. Disponible en:
  http://www3.nibh.jp/~kitajima/CognitiveModeling/WebNavigationDemo/CoLiDeSTopPage.html
• Landauer, T.K., Foltz, P.W., & Laham, D. (1998). Introduction to Latent Semantic Analysis. Discourse Processes ,25, 259-284. Disponible en:
  http://lsa.colorado.edu/papers/dp1.LSAintro.pdf