O caso do Google Knowledge Graph

Aproximadamente um ano após a criação do schema.org, a Google lança o

Knowledge Graph2, traduzido para português como Gráfico do Conhecimento, apesar de se tratar efetivamente de um Grafo de Conhecimento, uma representação de conceitos interligados como definido na Teoria dos Grafos (Carlson, 2015). A ideia subjacente ao produto da Google não é nova e pretende fornecer resultados com base semântica, originando o que se começou a designar por Semantic Search. Na prática, o utilizador recebe como habitualmente os resultados da sua pesquisa na forma de descrições e hiperligações para as páginas que o algoritmo de pesquisa considera mais relevantes, mas também, complementarmente, a informação resumida sobre a entidade eventualmente detetada nessa pesquisa.

1 _{www.w3.org/wiki/WebSchemas} 2

A Figura 3.11 ilustra esses dois tipos de resultados para o caso de uma pesquisa efetuada com a palavra “Porto”: na coluna da esquerda são apresentadas as páginas e imagens consideradas mais relevantes para a pesquisa; na coluna da direita, a entidade “Porto, Cidade em Portugal” é identificada como sendo um resultado muito provável. Para além da informação resumida sobre a cidade do Porto, o resultado apresenta também alguns Pontos de Interesse, permitindo que o utilizador navegue entre as entidades, ao longo do Grafo definido.

Figura 3.11 Google Knowledge Graph resultante da pesquisa "porto"

Por último, conforme ilustrado na Figura 3.12, quando os resultados de uma pesquisa são múltiplos, podem ser apresentados com recurso a uma “roda” que facilita a navegação através de um número elevado de itens.

Muitas considerações poderiam ser feitas sobre esta funcionalidade, mas deve referir-se uma em particular. Caso a pesquisa não seja totalmente conducente a um resultado único, como muitas vezes não o será, apesar das centenas de critérios tidos em conta (Google, 2015d), como a localização do utilizador, o seu histórico de pesquisa ou a hora do dia, o resultado do Google Knowledge Graph sugere resultados alternativos. A título de exemplo, sugere-se uma experiência com a pesquisa “europe”, pois tendo em conta o utilizador que a faz, os resultados apresentados primária e alternativamente são ou o continente com esse nome em língua inglesa ou a banda rock de quem todos conhecem apenas uma música.

A Figura 3.13 apresenta uma extensão da utilização da tecnologia para além do Google Knowledge Graph, no caso sugerindo locais para o utilizador ir ao cinema: assumindo que ao pesquisar “a teoria” o utilizador se está a referir ao filme “A Teoria de Tudo”, que está localizado em “Ramalde, Porto” e considerando a hora atual, o motor de pesquisa apresenta uma sugestão da próxima sessão a que o utilizador poderá assistir. Naturalmente, este resultado está condicionado aos cinemas que disponibilizam na Web metadados relativos aos filmes e respetivos horários de exibição.

Os motores de pesquisa começaram também a ser usados para tarefas muito simples que libertam os utilizadores de algumas obrigações, como por exemplo procurar o número de telefone de uma empresa.

A Figura 3.14 apresenta um resultado semelhante ao obtido com o Google Knowledge Graph. No momento da publicação do trabalho, os resultados relativos à informação das empresas são provenientes de várias fontes. Entre as primeiras fontes a ser utilizadas pela Google estão bases de dados de empresas, carregadas sem o

Figura 3.14 Resultado da pesquisa "sonae" no Google

conhecimento expresso das mesmas. O exemplo ilustrado na figura é um desses casos, percetível pela frase apresentada “É o proprietário desta empresa?”, que convida o utilizador a resgatar esta informação e, depois de validada a sua autoridade para tal, poder editá-la. Se o fizer, o utilizador é convidado a criar e gerir uma página da empresa no Google+, a rede social da Google.

Outra fonte para a informação apresentada numa pesquisa é o Google Maps, o serviço de cartografia que apresenta uma camada de dados sobreposta para complementar os resultados de uma pesquisa efetuada, como por exemplo de um restaurante nas proximidades do utilizador. A Figura 3.15 apresenta o resultado obtido para a mesma pesquisa realizada.

Adicionalmente, os resultados podem ser fornecidos ao Google através da inclusão de metadados nos Web Sites das empresas. A Figura 3.16 apresenta um resultado semelhante ao obtido com essa técnica, embora não seja possível validar com certeza a fonte dos dados apresentados.

Os exemplos aqui utilizados ilustram os desafios e ambiguidades da Web Semântica. Por um lado, a resposta fornecida de forma inequívoca e imediata concretiza o objetivo do utilizador; por outro lado, qualquer ambiguidade pode conduzir o utilizador a pontos muito distantes do resultado pretendido. Para que o resultado da pesquisa seja o desejado contribuem a destreza do utilizador em formular a pesquisa, a capacidade do

algoritmo em interpretar os vários fatores relevantes e o esforço dos autores em caracterizar os dados publicados. Focando-nos neste último fator e no exemplo apresentado, o desafio dos autores é atualmente de entender a multiplicidade de plataformas em que a sua intervenção é pedida. Como referido no início desta secção, à data da publicação deste trabalho, os resultados relativos à informação das empresas são provenientes de várias fontes, incluindo bases de dados publicadas, páginas do Google+, inserções no Google Maps ou metadados provenientes de páginas Web. Com a introdução do Google My Business1, a Google pretende fazer convergir esse esforço, pelo menos no que diz respeito aos seus produtos. Sabendo que essa convergência tem como fonte principal a publicação de dados estruturados baseados em schema.org nos Web Sites oficiais das empresas (Google, 2015b), é também de esperar que essa possibilidade seja suportada por mais motores de pesquisa, para empresas de todo o mundo.