Introducción

La información en la web crece a un ritmo vertiginoso y continúa aumentando de manera acelerada, expandiendo la desinformación (^{Van den Bosch, Bogers y De Kunder, 2016}), debido a los nuevos modos de creación de contenido a través de las diferentes plataformas de participación social (^{Gayo-Avello, 2015}). Esto ha contribuido con la democratización de la participación de los ciudadanos en la web, bajo el supuesto de participación efectiva (^{Saperstein, 2019}). Sin embargo, esta participación puede convertirse en un enjambre ruidoso que carece de unidad, debido a la extrema parcelación de los mensajes de cada individuo (^{Han, 2014}). Asimismo, se han generado los espacios ideales para la rápida creación y propagación de información maliciosa, la cual ha demostrado influir sobre gran parte de los lectores tanto en el campo de las ideas como en el de las acciones (^{Guo y McCombs, 2011}). Esta misma influencia sobre los pensamientos y decisiones de los lectores se ha observado por parte de los medios de comunicación, tradicionales y digitales, quienes han marcado la opinión pública a partir de los temas definidos en sus agendas (McCombs, 2006; ^{Dearing y Rogers, 1996}); es decir, “la transferencia de relevancia de una agenda a otra” (McCombs, 2006 p.199). Para ^{Aruguete (2017}), la agenda setting como teoría causal se sustenta en la accesibilidad de la información y, de este modo, los juicios y actitudes de la audiencia estarían relacionados con la facilidad de recuperación de información en la memoria. Por lo tanto, de acuerdo con esta teoría, las personas formamos opinión a partir de “la facilidad con que los casos pueden ser traídos a la mente” (^{Tversky y Kahneman, 1973} p.208). De esta forma, los temas que son relevantes para las personas son aquellos que son cubiertos por los medios de comunicación (Dearing y Rogers, 1996), mientras que, con la aparición de plataformas y medios digitales de comunicación y participación, la direccionalidad de esta influencia se ha visto modificada parcialmente, posicionando temas desde la web hacia los medios (^{Su y Borah, 2019}; Su y Xiao, 2020), tensionando, incluso, las métricas de participación (^{Scolari y Establés, 2017}). Estas dinámicas de influencia bidireccional en la sociedad en red han conformado la agenda intermedios (^{Barrantes, 2018}). En consecuencia, los ciudadanos están siendo interpelados por este flujo de información, por lo que requieren de habilidades críticas de análisis de información para cuestionar apropiadamente los postulados de ambas agendas y, con ello, salvaguardar la sanidad de las democracias en tiempos de desinformación (^{Morgan, 2018}) y de gobierno algorítmico (^{Katzenbach y Ulbricht, 2019}).

Los motores de búsqueda de información son el punto de acceso a la información disponible en la web y permiten a los usuarios la elaboración de consultas que sirven de índice para la recuperación, exploración y explotación de la información (^{Halavais, 2017}). Este comportamiento de búsqueda permite delinear las opiniones y conceptualizaciones de los usuarios respecto del objetivo de búsqueda. En este trabajo presentamos un análisis de la influencia que tiene la agenda mediática, expuesta en la elaboración de problemas de información, sobre el comportamiento de búsqueda de los participantes, considerando los motores de búsqueda como mediadores algorítmicos entre los consumidores y los proveedores de información.

Metodología

La investigación que aquí presentamos tiene como objetivo contrastar el proceso de búsqueda y elaboración de respuestas frente a dos problemas de investigación en la web con distinto nivel de presencia mediática. Por ello, y considerando el contexto educativo en el que se enmarca este estudio, se diseñó un estudio de caso de tipo preexperimental, pues, siguiendo a Salas (2013, p.140), “los preexperimentos son útiles además cuando se investiga en situaciones naturales, en las cuales no se puede realizar un control exhaustivo de las variables del contexto”.

La muestra estuvo conformada por 61 estudiantes universitarios de nuevo ingreso, 55 de género masculino y 6 femenino, todos pertenecientes a carreras del área de la ingeniería, y cuyas edades oscilan entre los 18 y 19 años. Al momento de comprometer su participación de manera voluntaria en esta investigación, cada uno de ellos firmó un consentimiento informado en el que aceptan el tratamiento de sus datos de manera confidencial y con fines estrictamente académicos.

Las tareas de investigación que los estudiantes tuvieron que desarrollar fueron diseñadas a partir de la propuesta de Wildemuth y Freund (2012), y han sido adaptadas al contexto educativo chileno en trabajos anteriores (^{Vidal-Sepúlveda, Valdés-León y Olivares-Rodríguez, 2021}). Estas consisten en un desafío de búsqueda que invita a los estudiantes a elaborar una respuesta fundamentada frente a un problema complejo mediante un proceso de indagación en la web. Considerando el objetivo de esta investigación, se diseñó una tarea de búsqueda con una alta presencia en la agenda mediática, que tuvo como finalidad que los estudiantes propusieran un plan para reducir el crimen; en contraparte, se elaboró una segunda tarea de idénticas características, pero con un tópico de búsqueda de baja presencia mediática: proponer diseños para crear un automóvil.

En cuanto a los instrumentos utilizados para el procesamiento de los datos, el proceso de búsqueda se realizó sobre la plataforma GoNSA2 (^{Olivares-Rodríguez, Guenag y Garaizar, 2018}), la cual permite registrar el comportamiento de los usuarios al momento de realizar las búsquedas. Asimismo, se recurrió al programa informático de uso libre Iramuteq para el análisis léxico de los datos obtenidos tanto en las instancias de búsqueda como en las de respuesta.

Resultados

Los resultados de la investigación se organizan como sigue: en primer lugar, se ofrecen resultados generales en cuanto al comportamiento de búsqueda de los estudiantes en ambas tareas; luego, se compara la información léxica en cuanto a su frecuencia; y, posteriormente, en relación a las redes semánticas que se construyen.

Comportamiento de búsqueda

Para caracterizar el comportamiento de búsqueda evidenciado por los participantes del estudio se realizó un análisis cuantitativo de las consultas y de los documentos guardados por los estudiantes para responder a la tarea (la opción “biblioteca” presente en GoNSA2 ofrece esta posibilidad). Estos indicadores fueron organizados en función de cada una de las tareas de información que fueron presentadas a los participantes, quienes debían buscar en la web para elaborar sus respuestas. En la Tabla 1 se presentan los principales indicadores de esfuerzo de búsqueda en ambas tareas, donde se aprecia una mayor cantidad de consultas y términos para elaborar un diseño de un automóvil de carrera (auto), respecto de la elaboración del plan de reducción del crimen. Sin embargo, la cantidad promedio de documentos seleccionados por los participantes ha sido similar en ambas tareas, lo que permite destacar las diferencias de esfuerzo de exploración del espacio de búsqueda.

Tabla Nº 1 Indicadores generales de comportamiento de búsqueda de información. 

Fuente: Elaboración propia

En la Figura 1, se presenta la distribución de consultas emitidas por los participantes respecto de las tareas presentadas. Asimismo, se han separado los participantes entre quienes almacenaron al menos un documento en la biblioteca (favoritos) y quienes no seleccionaron ninguna evidencia (vacía). Se confirma el mayor esfuerzo de exploración en la tarea del automóvil, pero con algunos casos atípicos en ambos grupos. En la misma tarea, quienes no seleccionaron ningún documento tienden a explorar más que quienes lograron identificar fuentes relevantes, mientras que en la elaboración del plan de reducción del crimen este esfuerzo sucedió de manera inversa. Este mayor esfuerzo puede estar vinculado con la baja precisión de las consultas o con la baja disponibilidad de resultados de búsqueda de calidad entregados por el motor de búsqueda, según el criterio de los participantes.

Fig. 1: Cantidad de consultas en función del tamaño de la biblioteca y de tipo de tarea 

En la Figura 2, se presenta la distribución de consultas únicas utilizadas por los participantes respecto de las tareas presentadas. Asimismo, se han separado los participantes entre quienes almacenaron al menos un documento en la biblioteca (favoritos) y quienes no seleccionaron ninguno (vacía). Se observa una similitud en el esfuerzo de ambos grupos en la tarea presente en la agenda mediática, lo que podría estar relacionado con la calidad de los resultados alcanzados con las primeras consultas, generalmente obtenidas desde el enunciado del problema (^{Vidal-Sepúlveda, Valdés-León y Olivares-Rodríguez, 2021}), mientras que el esfuerzo en la tarea fuera de agenda ha sido mayor en ambos grupos.

Fig. 2: Cantidad de términos en función del tamaño de la biblioteca y de tipo de tarea 

En la Tabla 2 se presentan las categorías de las fuentes de información de los resultados de búsqueda para ambas tareas. La categorización se realizó de forma manual diferenciando las fuentes a partir de las características de edición de sus contenidos y propósito del sitio.

Tabla 2 Categorías de fuentes de información 

Fuente: Elaboración propia

En la Figura 3, se observa cómo se distribuyeron las fuentes de información devueltas por el motor de búsqueda a los estudiantes, organizadas por la posición en la cual fue retornada y el tipo de fuente. Se aprecian diferencias importantes entre ambas tareas: mientras los resultados en la creación de un diseño para un automóvil las fuentes pertenecen a varios tipos (videos, blog, wikis y empresa privada), los resultados provistos por el motor de búsqueda para la creación de un plan para la reducción del crimen están concentrados en la categoría medios de comunicación (‘m’).

Fig. 3: Distribución de categorías de fuentes de información por tarea y ranking 

Análisis de frecuencia

Los análisis de frecuencia han sido ampliamente utilizados en el campo de la disponibilidad léxica (^{Mahecha y Mateus, 2017}; ^{Juncal y Muñoz, 2019}, entre otros) y pueden relacionarse con “representaciones cognitivas de diversa naturaleza (por ejemplo, espacial, funcional, cultural, etc.)” (Mahecha y Mateus, 2017, p.138). Ahora bien, considerando el objetivo que la presente investigación se propone, este tipo de análisis resultan particularmente útiles para contrastar la densidad de palabras utilizadas tanto en la búsqueda como en la construcción de respuestas, así como aquellas que aparecieron con mayor recurrencia (Figuras 4 y 5).

Fig. 4: Nube de palabras en la etapa de búsqueda y respuesta para la tarea “crimen” 

En la etapa de búsqueda de la tarea que invitaba a los estudiantes a elaborar un plan para reducir el crimen (Figura 4), los estudiantes utilizaron 938 palabras, número que disminuye a 139 si contabilizamos palabras únicas (vale decir, sin tomar en cuenta las repeticiones). En contraste, en la etapa de respuesta correspondiente a esta misma tarea, es posible encontrar 3107 lexías utilizadas, de las cuales 855 son palabras diferentes.

La tarea de búsqueda relacionada con proponer diseños para crear un automóvil fue mucho más productiva en cuanto a densidad léxica (Figura 5). En efecto, se contabilizan 2420 palabras utilizadas en el proceso de búsqueda (+1482 lexías que en la tarea anterior), número que disminuye a 173 si dejamos fuera las reiteraciones (+34). Estos números se relacionan estrechamente con los datos que nos ofrece la Figura 2, lo que nos permite deducir que el alto número de búsquedas realizadas se llevó a cabo con un conjunto muy acotado de palabras. En cuanto a la etapa de respuestas, encontramos 4842 lexías (+1735 palabras que en las respuestas de la etapa anterior), mientras que este guarismo baja a 1041 (+186) si consideramos palabras únicas.

Fig5: Nube de palabras en la etapa de búsqueda y respuesta para la tarea “auto” 

Análisis de similitudes

Este tipo de análisis resulta muy útil no solo para identificar familias de palabras, sino también para evidenciar las relaciones que existen entre ellas. Tal como señala ^{Ruiz Bueno (2017}), al momento de interpretar los datos se debe considerar que “los nodos de la gráfica y los aristas/enlaces representan la co-ocurrencia entre ellos. A mayor frecuencia de las palabras, mayor tamaño de las mismas (…) A mayor co-ocurrencia entre palabras, más grueso se representa el enlace entre ellas” (p.43).

Sobre la base de lo anterior, la Figura 6 grafica las relaciones que existen entre las lexías presentes en la etapa de búsqueda y de respuestas entregadas por los estudiantes. Se observa, entonces, que no solo existe una mayor presencia léxica en la tarea relacionada con el diseño del automóvil, sino que también una elaboración de enunciados más variada y refinada, dada la interacción entre los distintos campos.

Fig.6: Análisis de similitudes en la etapa de búsqueda de ambas tareas 

En cuanto a las respuestas que ofrecieron los estudiantes (Figura 7), podemos observar que, en la tarea relacionada con el crimen, estas se aglutinan en dos grandes intersecciones, lo que lleva a pensar en que existe una mayor homogeneidad en los tópicos presentes; en cambio, es evidente la mayor dispersión que ofrece la segunda tarea, lo que implica una elaboración de textos con temáticas más variadas.

Fig. 7: Análisis de similitudes en la etapa de respuestas de ambas tareas 

Discusión

Al revisar los datos de la Tabla 1, podríamos deducir que la tarea ligada al mundo automotriz generó mayor interés de parte de los estudiantes, sustentados en el mayor número de consultas, reformulaciones y en la mayor exploración de la web, lo que se condice con la información que presenta la Figura 4. Esto podría ser, a simple vista, atribuido a variables como el género o la cercanía con la disciplina de estudio. Sin embargo, al revisar el detalle de los resultados de búsqueda evidenciamos que las páginas situadas en primeros lugares de resultados resultan poco útiles para resolver la tarea solicitada. En consecuencia, el número de consultas y la exploración de la web está directamente asociado con la disponibilidad de información en el motor de búsqueda.

En la tarea de búsqueda de “estrategias para combatir el crimen”, los estudiantes encontraron diversidad de fuentes de información, concentrados en medios de prensa (Figura 3). En cambio, para resolver la tarea de “cómo construir un automóvil”, los estudiantes tuvieron dificultades para encontrar información útil, recibiendo entre los primeros resultados páginas de videos, blogs, wikis y empresas privadas de venta de automóviles o talleres mecánicos (Figura 3). Por lo tanto, podemos concluir que la presencia mediática de un tema en la definición de una tarea de información influye también en la disponibilidad de información en los buscadores y, con ello, interviene sobre los juicios y opiniones de las personas respecto de un tema, así como en el esfuerzo que deben invertir para alcanzar resultados pertinentes al objetivo de búsqueda. Sobre esta base, al observar la Figura 7, específicamente los resultados relacionados con la tarea “crimen”, queda en evidencia la relación entre mayor disponibilidad de fuentes mediáticas, menor esfuerzo de búsqueda y, en consecuencia, mayor homogeneidad en los tópicos presentes en las respuestas.

En relación con el análisis léxico de las actividades, se refuerza la idea planteada en trabajos como los de ^{Gonzalo y Gabriel (2018}) y de Riffo, Reyes, Novoa, Véliz y Castro (2014), quienes relevan el valor que el dominio léxico posee en procesos de evaluación e, incluso, destacan el potencial que esta competencia posee como predictor del rendimiento académico. Por ello, si bien no es posible establecer que la calidad de los textos elaborados como respuesta poseen una mayor calidad, sí podemos señalar, sobre la base de los datos que nos ofrece la Figura 7, que estos presentan una mayor variedad en los tópicos abordados, lo que se relaciona estrechamente con una búsqueda más variada y minuciosa en la web (Figura 6).

Conclusiones

La cantidad de información en la web ha crecido de manera vertiginosa, contribuyendo con la democratización del acceso al conocimiento por parte de gran parte de la sociedad que ha adquirido las habilidades para alcanzar dicha información. Es así como los motores de búsqueda se han posicionado como una de las principales herramientas en la sociedad red, ya que conecta a quienes necesitan conocer algo con las evidencias relevantes, siendo un medio algorítmico que, también, sufre de sesgos que podrían poner en riesgo el acceso.

Por medio de un estudio preexperimental, hemos contrastado el proceso de búsqueda para resolver dos tareas de información, una de ellas con fuerte alineación con la agenda mediática, considerando el esfuerzo de exploración, las características de los resultados del motor de búsqueda y, finalmente, las soluciones de los estudiantes. Gracias a ello, hemos analizado la influencia de la presencia de la agenda mediática tradicional en la definición de tareas de información sobre el comportamiento de búsqueda de información. En primer lugar, se observa una influencia directa sobre un menor esfuerzo de búsqueda en aquella tarea con alta relación con la agenda mediática, expresado en la cantidad de consultas y de términos. En segundo lugar, se observa que el motor de búsqueda entrega resultados alineados con la agenda mediática en todas las posiciones del ranking, los que se concentran en la aparición de medios de comunicación (‘m’). Finalmente, el análisis léxico deja en evidencia la relación entre disponibilidad de fuentes mediáticas, esfuerzo de búsqueda y diversidad entre tópicos abordados en las respuestas; o, dicho en otras palabras, la homogeneidad temática que es posible encontrar en las respuestas de los estudiantes como consecuencia de una alta presencia de los medios informativos en la web.

Por lo tanto, se observa la aparición del efecto de agenda-setting en el comportamiento de búsqueda, en los resultados de los motores de búsqueda y en las soluciones elaboradas por los estudiantes. Esto refuerza la necesidad de que los usuarios de la sociedad red deben convertirse, a través de alfabetizaciones múltiples, en ciudadanos digitales, responsables del consumo de información y de las barreras que se presentan en el camino para alcanzar la tan esperada democratización del acceso a la información.