Un informe de indexación puede condensar meses de trabajo en unas pocas palabras: «Rastreada: actualmente sin indexar».

Para el autor, detrás de esas palabras hay preguntas, argumentos reconsiderados, pasajes reescritos y decisiones sobre qué dejar abierto al lector. Para el sistema, se trata de un estado operativo. Cuando vi 907 URL de este proyecto incluidas en esa categoría, la distancia entre ambas perspectivas se volvió difícil de ignorar. La cifra se refería a direcciones, incluidas distintas versiones de textos, y no necesariamente a 907 obras diferentes. Sin embargo, la pregunta permanecía: ¿qué había ocurrido entre ser leído por una máquina y estar disponible para un lector a través de la búsqueda?

Quería que los lectores tuvieran la oportunidad de encontrarse con los textos. Un lector podría considerarlos útiles, discrepar de ellos, dejarlos sin terminar o reconocer algo que le importara. Esas posibilidades pertenecen al encuentro mismo. ¿Qué puede establecer un sistema sobre ellas antes de que ese encuentro haya tenido lugar?

Para este proyecto, Google es una herramienta para llegar a los lectores, no el propósito del trabajo. El objetivo es la indagación y la toma de conciencia: ofrecer a las personas preguntas que puedan examinar y la libertad de llegar a sus propias conclusiones. La búsqueda puede ayudar a crear ese encuentro. Su aprobación no puede ocupar el lugar del lector, y orientar la escritura principalmente para obtener esa aprobación supondría el riesgo de permitir que el medio de distribución redefiniera el propósito del proyecto.

Google distingue entre el rastreo, la indexación y la presentación de resultados de búsqueda. Una página puede ser recuperada sin ser indexada, y una página indexada puede seguir siendo difícil de encontrar. El estado mencionado no explica por sí solo por qué se excluyó una página concreta. Por tanto, no constituye una prueba suficiente para concluir que Google consideró un texto carente de valor, rechazó su filosofía o quiso suprimirlo. El estado nos comunica un resultado. El razonamiento que condujo a ese resultado sigue siendo una cuestión distinta.

El mecanismo de Google incluye algoritmos, programas automatizados e inteligencia artificial. Los rastreadores recuperan páginas; otros sistemas procesan el contenido y determinan cómo se presentan los resultados. Google describe sistemas de IA que interpretan combinaciones de palabras y establecen correspondencias entre los conceptos de las consultas y los de las páginas. Estas capacidades importan. Pueden hacer que sea posible encontrar textos poco conocidos en una enorme variedad de temas.

El mecanismo también encarna decisiones humanas. Hay personas que definen objetivos, desarrollan sistemas y evalúan cambios. Google utiliza evaluadores humanos de calidad para valorar los resultados, aunque sus valoraciones no determinan directamente la posición de una página concreta. La automatización lleva a la práctica decisiones institucionales; la institución sigue siendo responsable de lo que esas decisiones favorecen, pasan por alto y hacen difícil de encontrar.

La pregunta se vuelve especialmente exigente con la filosofía y la literatura. Una afirmación factual puede contrastarse con pruebas. Su verdad no debería cambiar según la identidad de quien la difunde. Sin embargo, un ensayo filosófico puede examinar los supuestos mediante los cuales la evidencia adquiere significado. Una obra literaria puede hacer perceptible una experiencia sin reducirla a un enunciado que pueda calificarse de correcto o incorrecto.

Un poema puede hablar de oscuridad mientras describe dolor, ocultamiento, refugio o varias de estas cosas a la vez. Reconocer la palabra es una tarea. Interpretar su función es otra. Comprender en qué puede convertirse el poema para un lector concreto implica considerar sus circunstancias, sus recuerdos y su atención. Un argumento sobre la libertad puede adquirir un significado diferente para alguien que acaba de perder un empleo, ha dejado atrás un matrimonio o ha empezado a cuestionar una creencia heredada.

¿Cómo evalúa un mecanismo que opera mediante representaciones computacionales textos cuyo significado surge en la vida de las personas? ¿Qué significa, en este contexto, decir que un sistema comprende un texto?

La inteligencia artificial puede identificar argumentos, proponer interpretaciones, advertir contradicciones y ayudar a desarrollar preguntas filosóficas. Su contribución puede ser considerable. Estas capacidades todavía dejan distinciones por examinar: entre analizar una obra, estimar su posible utilidad, conocer lo que pretendía su autor y anticipar lo que experimentará un lector. La competencia en una de estas tareas no permite establecer certeza en todas ellas.

Los lectores humanos también malinterpretan a los autores. La intención de un autor no puede zanjar todas las interpretaciones legítimas de una obra. La literatura puede admitir significados que su autor no planeó conscientemente. La filosofía puede revelar una contradicción que su autor pasó por alto. La cuestión es, por tanto, el alcance y las consecuencias de una interpretación: ¿qué grado de seguridad afirma tener el evaluador y qué ocurre con el acceso cuando esa interpretación se convierte en una decisión?

La expresión «experiencia del lector» puede ocultar varias preguntas diferentes. Algunas se refieren a si una página carga, si su diseño permite utilizarla adecuadamente y si las interrupciones obstaculizan la lectura. Las directrices de Google sobre la experiencia en las páginas abordan condiciones prácticas de este tipo. Estas condiciones pueden evaluarse en parte mediante pruebas técnicas; algunas mediciones se basan en usuarios reales. Ayudan a describir las condiciones en las que ocurre la lectura. No pueden, por sí solas, describir el pensamiento que esa lectura puede generar.

También está la utilidad prevista, inferida a partir del contenido y su contexto. Después está la experiencia real del lector: algo que tiene lugar cuando una persona concreta se encuentra con la obra. La indexación y el posicionamiento en los resultados son procesos distintos. Una página nueva puede ser indexada antes de haber recibido siquiera un visitante procedente de la búsqueda. El problema es cómo se utilizan las estimaciones del beneficio para las personas y con qué claridad se reconocen sus límites.

Un texto filosófico puede hacer que alguien tenga menos certezas. Puede revelar que una respuesta familiar depende de un supuesto que nunca ha examinado. Una obra literaria puede dejar un sentimiento sin resolver. El encuentro puede ser exigente, incluso incómodo, y seguir siendo valioso. Su efecto puede hacerse evidente más tarde, cuando una frase regresa durante una conversación o una decisión difícil.

¿Qué se considera una experiencia satisfactoria en estas circunstancias? ¿El alivio de recibir una respuesta? ¿La inquietud de descubrir que la pregunta estaba incompleta? ¿Quién puede definir cuáles de estas experiencias constituyen un beneficio?

Las directrices públicas de Google reconocen que el contenido debería evaluarse en relación con su propósito. Hablan de originalidad, esfuerzo, habilidad y una experiencia de usuario satisfactoria. Esto nos ofrece una base para una pregunta precisa: ¿con qué fiabilidad preservan las decisiones automatizadas esas distinciones al evaluar una indagación filosófica, un poema o una forma literaria poco familiar? Publicar un principio y aplicarlo con precisión a una obra concreta son logros distintos.

La manera en que se elaboró este ensayo forma parte de esa pregunta.

Elegí el tema, la preocupación central y la dirección. Antes de redactar, los discutí con un asistente de IA. Investigó fuentes, propuso conexiones, sugirió formulaciones y, en ocasiones, presentó un enfoque que apoyé porque coincidía con la indagación que quería desarrollar. Lo dije abiertamente. En otros momentos corregí su encuadre, rechacé una implicación o retiré una propuesta que yo mismo había planteado al principio.

La contribución intelectual de la IA es real. Mi papel incluye decidir qué significan esas contribuciones dentro de la obra, cuáles desarrollar y cuáles dejar atrás. La discusión cambia el texto final. Una corrección puede impedir que una comparación confunda dos situaciones diferentes. Una objeción puede descubrir la pregunta que importa más que la primera pregunta que planteamos.

Este proceso forma parte de la escritura. Una breve declaración de que intervino la IA identifica una herramienta; explicar los roles muestra cómo tomó forma la obra. El propio Google anima a los creadores a explicar quién produjo el contenido, cómo se elaboró y por qué. ¿Qué nivel de explicación está disponible en sentido inverso, cuando un creador intenta comprender cómo evaluó un sistema ese trabajo?

Una discusión larga no garantiza un buen ensayo. Que una persona determine la dirección no hace que todos los argumentos elegidos sean sólidos. Sin embargo, el proceso contiene distinciones relevantes para evaluar la autoría y el esfuerzo. ¿Cuánto puede inferir un sistema sobre ellas a partir de la página terminada? ¿Cómo distinguirá una indagación humana sostenida con asistencia de IA de un texto producido con poca atención a su significado?

Nuestro proceso de escritura desarrolla una perspectiva mediante la discusión, bajo dirección humana, y la pone a disposición del lector para que la evalúe. Google aplica una evaluación externa a la página terminada, con decisiones que influyen en si la obra puede encontrarse a través de la búsqueda. La IA puede contribuir en ambos contextos; su papel, el alcance de la decisión y las consecuencias para el lector difieren.

WeCome1 tiene un propósito y una perspectiva. Sus preguntas dirigen la atención; elegir qué preguntar ya influye en el marco. Quiero que esa dirección sea visible y, al mismo tiempo, dejar a los lectores espacio para llegar a sus propias conclusiones. Un lector puede aceptar un argumento, cuestionar su premisa o llevar una pregunta a un lugar que el autor no había previsto.

Este es también un proyecto independiente realizado sin una finalidad lucrativa, cuyas páginas no contienen publicidad. Estas decisiones forman parte de la manera en que el proyecto trata la atención del lector. ¿Reconoce un sistema de evaluación su relevancia para la experiencia que se pretende ofrecer? ¿Cómo toma en cuenta la decisión de mantener esa atención libre de publicidad mientras invita al lector a pensar por sí mismo?

Google ofrece apoyo a organizaciones sin fines de lucro que cumplen los requisitos a través de Google for Nonprofits, incluido Ad Grants para publicidad en el buscador. Estos programas requieren que se haya verificado la elegibilidad de la organización; el propósito no comercial de un proyecto no basta por sí solo para establecer esa condición. El apoyo mediante productos o publicidad también es distinto de una ventaja en la búsqueda orgánica. En las directrices públicas consultadas para este ensayo, no encontré ninguna promesa de que la ausencia de publicidad o el carácter no comercial garantizaran, por sí solos, la indexación o un posicionamiento preferente.

Las directrices de Google sí fomentan el contenido creado principalmente para las personas y aconsejan evitar anuncios que obstaculicen el contenido principal. Ese es un punto de coincidencia relevante. ¿Con qué precisión pueden sus sistemas reconocer la intención de un proyecto a partir de la manera en que están construidas sus páginas? ¿Cómo interviene esa intención en la evaluación y cómo podría saber el creador si fue comprendida?

Esa libertad plantea exigencias a la escritura. Las preguntas necesitan contexto. Las afirmaciones necesitan un respaldo apropiado. Dejar una conclusión abierta debería dar al lector espacio para pensar, en lugar de dejarle simplemente la tarea de reparar un argumento insuficientemente desarrollado. El propósito es ofrecer algo que pueda examinar sin convertir el acuerdo en la condición de un encuentro satisfactorio.

¿Puede un evaluador reconocer esta clase de utilidad? ¿Puede distinguir una pregunta deliberadamente abierta de una respuesta ausente? ¿Puede reconocer el valor de permitir que un lector discrepe sin decidir primero a qué conclusión debería llegar ese lector?

La dificultad se vuelve circular cuando la evidencia sobre la reacción de los lectores depende de decisiones previas acerca de la visibilidad. Un posible bucle de retroalimentación es:

No conceder visibilidad → menos oportunidades para que los lectores reaccionen → datos limitados → interpretar esa limitación como una señal negativa → seguir sin conceder visibilidad.

El paso crucial es la interpretación de la falta de evidencia. Una exposición limitada no revela cómo responderían las personas en condiciones diferentes. Los datos incompletos pueden dejar una pregunta sin respuesta. Interpretar ese carácter incompleto como rechazo añade una conclusión que la observación por sí sola no puede respaldar.

La investigación sobre recuperación de información ha examinado un problema relacionado. Thorsten Joachims, Adith Swaminathan y Tobias Schnabel muestran cómo la posición de un resultado de búsqueda afecta a los clics que recibe (sesgo de posición) y por qué aprender directamente de esa retroalimentación puede producir resultados distorsionados. Su trabajo también desarrolla métodos para corregir ese sesgo. No demuestra que el resultado de indexación de este proyecto haya sido causado por el bucle descrito aquí. Establece por qué la retroalimentación debe interpretarse en relación con las oportunidades que creó un sistema.

De manera más general, las observaciones obtenidas de un conjunto restringido de encuentros pueden representar de forma errónea las posibilidades que quedan fuera de ese conjunto (sesgo de selección). Un sistema que aprende de sus propios resultados necesita tomar en cuenta cómo esos resultados determinaron lo que podía observarse.

El autor tiene una obligación equivalente. El silencio no puede demostrar que una obra habría sido ampliamente apreciada si tan solo se hubiera mostrado. Un ensayo pasado por alto puede ser valioso, mediocre o interesar a muy pocas personas. La falta de exposición no confirma ni descarta ninguna de esas posibilidades. El lector al que no hemos llegado no ha respaldado ni rechazado la obra.

Aquí es donde entra en juego la autoridad.

Una institución puede poseer el poder de hacer efectiva una decisión sin contar con pruebas que respalden que esa decisión es correcta. La autoridad puede organizar el acceso, establecer procedimientos y coordinar sistemas enormes. Esas funciones no confieren infalibilidad. La escala de una decisión puede ampliar las consecuencias de un error sin cambiar la calidad del razonamiento que sustenta esa decisión.

La capacidad de un dirigente político para imponer una política no demuestra que esa política servirá a las personas que deben vivir con ella. La misma distinción lógica importa allí donde las decisiones adquieren fuerza gracias a una posición institucional. En la búsqueda, la consecuencia afecta a la posibilidad de encontrar contenidos: la capacidad de determinar qué puede encontrarse fácilmente no demuestra, por sí sola, la capacidad de determinar su valor filosófico o literario.

Una decisión de indexación puede convertirse en una señal cultural a los ojos de un autor o un lector. «No pude encontrarlo» puede deslizarse hacia «no tiene importancia». «El sistema lo seleccionó» puede deslizarse hacia «merece mi confianza». Ambos movimientos añaden un juicio a un resultado operativo.

¿Por qué damos ese paso? ¿Porque entendemos las razones? ¿Porque el sistema se ha ganado nuestra confianza mediante una ayuda fiable en otras situaciones? ¿Porque quedar excluido tiene un coste? ¿O porque hemos aprendido a confiar en él, nos hemos acostumbrado a sus decisiones o hemos sido condicionados para aceptar su selección como un criterio?

Las acciones repetidas en contextos familiares pueden volverse habituales (formación de hábitos). El trabajo de Wendy Wood y David Neal explica cómo las asociaciones aprendidas entre contextos y respuestas pueden permitir que una conducta tenga lugar sin una nueva decisión cada vez. Esa explicación no establece por qué una persona concreta confía en Google. Nos ofrece una forma de preguntar si el hábito de utilizar un servicio puede entrelazarse con la aceptación de sus juicios.

La confianza ganada mediante una ayuda práctica puede extenderse a una tarea distinta. También se puede pedir a un sistema que nos ayuda a localizar una dirección que nos guíe hacia una obra filosófica que valga la pena. ¿Con qué cuidado examinamos la transición entre esas peticiones? ¿En qué momento un criterio familiar se convierte en una autoridad cuyos límites hemos dejado de cuestionar?

Tengo que incluirme en esta pregunta. Cuando leo un estado de indexación como si fuera un juicio sobre el valor de mi proyecto, puede que esté atribuyendo a ese estado más significado del que ofrece. La frustración puede convertir una decisión inexplicada en un veredicto imaginado. Pedir claridad a Google exige también claridad sobre mi propia inferencia.

Esto no elimina la responsabilidad vinculada a la visibilidad. La influencia de un sistema aumenta la importancia de explicar las razones pertinentes, reconocer la incertidumbre y permitir que las decisiones se reconsideren. Una descripción general de lo que constituye un buen contenido ayuda a exponer los objetivos de una institución. No puede aportar el razonamiento de un caso particular que falta en una etiqueta de estado general.

El spam, la duplicación, las restricciones técnicas y los recursos limitados crean restricciones prácticas. Un índice no puede prometer que se almacenará toda página posible ni que cada obra aparecerá en cada búsqueda. La asignación de recursos, sin embargo, se diferencia de una evaluación de la importancia literaria. Una explicación útil debería permitir a los creadores entender qué tipo de problema afrontan.

No sé cómo construir un sistema que pudiera evaluar plenamente la filosofía y la literatura. Puedo preguntar qué forma tomaría la mesura cuando esa evaluación es incierta. ¿Podría la posibilidad de encontrar una obra depender menos de la certeza sobre su valor último? ¿Podría un sistema distinguir entre afirmaciones factuales, interpretaciones y recursos literarios sin convertir la clasificación misma en un veredicto incuestionable? ¿Podría preservar oportunidades para que obras poco conocidas se encuentren con lectores para quienes puedan resultar relevantes?

La evaluación técnica, la pertinencia, la calidad prevista y el significado de un encuentro cumplen sus respectivas funciones. Sus límites merecen permanecer visibles. Un sistema puede necesitar tomar decisiones prácticas antes de que se haya resuelto toda incertidumbre. La razón de esa necesidad debería seguir siendo distinguible de la afirmación de haber resuelto la incertidumbre.

Un sistema que distribuye visibilidad no debería tratar el silencio creado por sus propias decisiones como prueba de que esas decisiones fueron correctas.

La pregunta se extiende a quienes lo utilizan, incluida la persona que escribe estas palabras. Cuando aceptamos la selección de un sistema, ¿qué estamos aceptando exactamente: ayuda para encontrar algo, una estimación de su pertinencia o un juicio sobre lo que merece tener importancia?

Y cuando una obra queda fuera de esa selección, ¿qué nos permitiría distinguir los límites de la obra de los límites del sistema a través del cual intentamos encontrarla?

Fuentes consultadas:

Google Search Central — In-depth Guide to How Google Search Works; A Guide to Google Search Ranking Systems; Creating Helpful, Reliable, People-First Content; Understanding Page Experience in Google Search Results; Site Position in Google Search Results FAQ.

Google Search — Search Engine Testing and Evaluation.

Google Search Console Help — Page Indexing Report.

Google for Nonprofits Help — About Google for Nonprofits; Eligibility Guidelines.

Thorsten Joachims, Adith Swaminathan, Tobias Schnabel — Unbiased Learning-to-Rank with Biased Feedback, 2016.

Wendy Wood, David T. Neal — A New Look at Habits and the Habit–Goal Interface, Psychological Review, 2007.