36 dias: ainda tentando (re)entender o problema

Por que fazer o que precisa ser feito é tão difícil? >.<‘

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Me sinto ingênua quando encaro meu tema como melhorar a usabilidade de engenhos de busca. Mesmo que sejam de propósito específico. Se não consigo fechar bem o escopo, sinto que estou querendo “competir” com equipes de engenheiros e designers especializados em usabilidade, de empresas como a Google, em um TCC feito em menos de um semestre, por uma pessoa. Dito assim, soa ridículo e absurdo. Isto posto, como posso abordar a questão sem que pareça que sou: a) boba ou b) presunçosa?

Conversei um pouco sobre isso com Bruno e dois pontos importantes surgiram (essas conversas são tensas e beiram à discussão, na maior parte das vezes, mas quando sobrevivemos os frutos costumam ser positivos):

  • é importante, dentro do contexto de um trabalho acadêmico, que o problema abordado seja generalizável, no sentido que, de algum modo, é preciso que o trabalho gere um conhecimento que pode ser aplicável por outra pessoa. Isto reforça o ponto de que eu preciso de algum modo entender o que há de genérico ou mais universal no problema que visualizamos na usabilidade do fazDelivery, se quiser que isto seja de fato meu TCC;
  • seguindo esta linha de pensando, e baseados um pouco no feeling que descrevi aí em baixo, sobre o fazDelivery ser um buscador diferente do Google, Bruno sugeriu descrevê-lo ou caracterizá-lo e, portanto, ao projeto que será feito, nos termos de um buscador para uma base de dados estruturados – em oposição a um buscador web. Creio que desenvolver este pensamento pode levar a um problema de pesquisa – ou a uma caracterização do que quero fazer – melhor. E provavelmente vai me ajudar na sequência do trabalho, também, claro.

Além desses pontos, que explorarei amanhã para reencontrar meu rumo, lendo a introdução de Merčun entendi melhor como posso deixar mais claro em minha própria introdução o que é o problema (quando o encontrar!). Ok, espero que estes pequenos passos realmente sirvam para eu sair dessa baixa em que entrei nestes últimos dias.

—————————— More thoughts ———————————————

A sugestão de João para abordar a questão de refinar o problema foi: pensar quais os resultados esperados deste projeto? A partir daí, pode ficar mais fácil entender o que estou tentando resolver. Deste ponto de vista, ocorre-me:

Existem diretrizes para construção de interfaces de busca (como Hearst e Wilson falam, e Merčun também, creio). O que disso se encontra em português? Uma compilação de tais diretrizes poderia ser um subproduto do projeto, desde que bem feita. Mas, dada a natureza do curso de Sistemas de Informação, creio que só poderia ser um fruto secundário, não a meta principal do trabalho.

Se eu procurar por diretrizes para construção de coleções de informação? Sistemas bibliográficos (alvo de Merčun) são considerados coleções de informação? Caso sim, como posso relacionar isto com o trabalho? Preciso:

  1. entender o que é uma coleção de informação;
  2. entender melhor o conceito de buscador web (desconfio que seja, realmente um engenho de busca que enderece toda a web, de modo amplo, ou que no mínimo não tenha um formato específico de formato de resultado);
  3. entender o que é um sistema bibliográfico;
  4. talvez mais importante que os três acima: existem diretrizes para construção de buscadores sobre bases de dados estruturadas? Posso caracterizar o fazDelivery desse modo? Como fazê-lo?

Isto porque, como comentei mais ali em cima, algo está coçando em minha cabeça me dizendo que o fazDelivery é diferente do Google, e talvez mesmo do Yummly, visto que ele contém páginas próprias que visam conter a informação buscada pelos usuários.

Pesquisando sobre coleções de informação, encontrei um blog, que tem uma série de posts sobre mecanismos de busca, nos quais Derek Sisson tenta entender e descrever melhor o que são mecanismos e processos de busca: http://philosophe.com/search_topics/

Pode não ser um documento canônico ou adequado para figurar como uma referência para o TCC, mas está me ajudando a refletir, então, neste estágio do projeto, em que estou tendo que voltar a pensar em qual o problema que pretendo resolver e aonde quero chegar, estou o considerando útil. Destaques que me trazem algum tipo de insight, retirados do post sobre Tipos de Coleções de Informação:

“a collection of web pages is just another type of document collection”

“scope of the catalogue

Whereas any web search engine will only have indexed a portion of existing web pages, any product catalogue is by definition a complete listing of every product in the particular system.”

Inspirações: buscadores verticais, nuvens de termos e muitas cenouras para tod@s

No último encontro com o orientador, olhamos alguns sites de busca. Ficou como tarefa usá-los com mais calma, pesquisar outros e começar a rascunhar um protótipo, a partir do que fosse vendo e experimentando. Essa parte não avançou muito, mas a busca por interfaces inovadoras e relevantes para o usuário trouxe resultados (como vou fugir desses trocadilhos? >.<‘) diferente, bacanas, animadores (se você está com pressa, fique com os tópicos sobre o Quintura e o Carrot²):

  • Quintura – mostrado por EJ. Apresenta-se como um buscador visual. Exibe uma nuvem de termos sugeridos (eles chamam de search cloud), baseados no contexto presumido da consulta feita, que podem ser usado para refazer e melhorar a busca.
Listagem de resultados do Quintura e sua patenteada visualização de termos relacionados.

Listagem de resultados do Quintura e sua patenteada visualização de termos relacionados.

MyTaptu. Aqui, com notícias do The Guardian. A disposição das listas dá um favoritos legal.

  • Pulse – focado em dispositivos móveis, possibilita que a pessoa cria listas personalizadas de sites para receber atualizações. Veio parar aqui porque achei interessante a questão da visualização das listas, no contexto reduzido da tela do smartphone / tablet. Como tenho interesse em melhorar a UX do fazDelivery, e temos versão mobile, é uma fonte bacana.
  • (My)Taptu – (esse ao lado) eram um buscador mobile, mas preferiram seguir uma linha diferente para evitar a intensa concorrência. Transformaram-se em um feed de notícias personalizado. Por motivos similares aos do Pulse, considerei-os uma referência válida, para agora ou logo mais.
  • Yummly é um buscador para receitas culinárias. Oferece vários filtros relacionados, explorando diferentes interações. Ouvi opiniões de que fica muito carregado, com informações demais, mas para quem gosta de filtros de resultados ou de cozinhar, vale conhecer.
Toooodos os filtros de resultados do Yummly.

Toooodos os filtros de resultados do Yummly.

  • E agora eu chego a la cràme de la cràme. O Carrot² é um motor de busca open source  para agrupar de resultados. Quem me indicou foi o João Rocha, professor da UEFS e consultor na área de Bancos de Dados e Buscas. Como outros, buscadores, este oferece eixos temáticos para contextualizar a consulta. Mas sua mágica de interação está quando os resultados aparecem. Além da listagem, há um menu à esquerda que organiza o conjunto encontrado de acordo com algumas palavras chave comuns ao domínio pesquisado (essa é minha inferência, não o estudei a fundo): pode-se ver uma árvores de pastas, como num explorer convencional; vê-las em um círculo que mostra segmentos de tamanho e cor variados de acordo com o termo; ou ver uma estrutura que eles chamam de foam tree, ao pé da letra, árvore de espuma (a mim lembra um casco de tartaruga, também) – cada conjunto de termos relevante listado por eles vira uma “bolha” no conjunto, com tamanho relacionado à quantidade de resultados agregados sob aquele termo. Coisas que encantaram:
    • essas variações, meio interativas, coloridas e bem feitas, são lúdicas, então levam a pessoa que está pesquisando a passar mais tempo “brincando” com os resultados;
    • além de bonitinhas, elas são úteis, porque de fato são filtros, também, e ajudam a trazer à luz elementos talvez desconhecidos no momento da pesquisa, através dos termos que agrupam. É uma ideia parecida com a do Quintura, mas implementada com muito mais eficiência, baseada na experiência que tive com ambos. Entendo agora, pensando melhor no assunto, que ambos criam filtros dinâmicos, a partir do contexto da busca.
    • O resultado dessa interface diferente é que o Carrot² realmente me ajudou a achar um termo que me parece ter muito a ver com a área do projeto, mas que ainda não tinha encontrado nas outras pesquisas que fiz. E isso porque fiquei mexendo nas bolhas e no círculo e com isso fui, por tabela, explorando termos relacionados ao contexto da consulta que fiz (“innovative human computer interfaces search”). A conclusão é que trouxe algo que evoluiu o entendimento de meu trabalho, e, de quebra, ajudou a comprovar que uma boa forma de visualizar e filtrar a informação pode fazer toda a diferença na hora de encontrar itens relevantes para o usuário.
A visualização em "foam tree" do Carrot².

A foam tree do Carrot². Vou deixá-l@s na curiosidade das outras visualizações, para que o visitem.

Pra fechar: o que encontrei foi a área/ termo “Human-computer Information Retrieval“, que abrange pesquisas e trabalhos que trazem a inteligência humana para o processo de busca. Será que tem a ver? Acompanhem esta emocionante descoberta nas cenas dos próximos capítulos!