Apro Google, inserisco la parola “albero” e clicco su cerca. I primi tre risultati che il motore di ricerca mi restituisce sono le definizioni del termine in botanica e in meccanica seguite da “L’albero azzurro”, che è un programma della Rai dedicato ai bambini. Risultati ambigui. Qualsiasi ricerca sul web è, allo stato dell’arte, a rischio ambiguità perché i motori di ricerca non sono costruiti con una tecnologia che consenta loro di leggere, interpretare e indicizzare di conseguenza i contenuti delle pagine web.
Provo ora a cercare “presidenti texani degli Stati Uniti d’America”. Google stavolta restituisce risultati generici e inappropriati. La mia domanda rimane senza risposta. Provo allora con “calciatori brasiliani che hanno giocato nell’Udinese” e ancora una volta non trovo risposta. Per avere una risposta a domande di questo genere è necessario, infatti, quello che viene chiamato web semantico, con un termine proposto per la prima volta nel 2001 da Tim Berners-Lee, l’inventore del web.
Il web semantico è il web degli “agenti intelligenti”, vale a dire di applicazioni in grado di comprendere il significato dei contenuti online e di guidare, quindi, l’utente direttamente verso l’informazione cercata. Se, dunque, cercassi, “presidenti della regione FVG” su un ipotetico motore di ricerca semantico, questo dovrebbe restituirmi l’elenco dei nomi di coloro che hanno retto la regione, ciascuno linkato ad una scheda contenente, ad esempio, una foto del presidente, i simboli dei partiti che l’hanno appoggiato, una breve biografia etc. Guardando oltre, molto oltre, un bravo agente semantico potrebbe prenotarmi un biglietto per Londra a meno di duecento euro, prevedendo il mio arrivo in centro città entro le tredici in punto. Per soddisfare la mia richiesta, il mio agente andrebbe a spulciare tra i siti degli aeroporti londinesi, calcolerebbe i tempi di percorrenza tra questi e Piccadilly Circus in base al traffico per poi propormi le tariffe più convenienti.
Sul web semantico i ricercatori sono all’opera da diverso tempo e finalmente si vedono i primi frutti. Freebase, ad esempio, è un consistente serbatoio di informazioni stile Wikipedia ancora in fase embrionale che è stato creato da Metaweb Technologies di San Francisco secondo i principi del web semantico: cerco, ad esempio, “New York”, filtro i risultati con la parola “Film” ed ecco l’elenco dei film che c’entrano NY, poi clicco “Gangs of New York” e visualizzo la scheda del film, clicco quindi su Cameron Diaz ed ecco la scheda dell’attrice.
Altro esempio di web semantico è Swotti, un motore di ricerca che sbircia tra i commenti di blog e forum per fare la sintesi delle opinioni della parte più attiva del popolo del web su un prodotto, un’azienda o una persona. Ho testato Swotti con un paio di parole come “iPhone” e “Silvio Berlusconi” e sono rimasto favorevolmente colpito da come vengono visualizzati i risultati con tanto di grafici e classifica dei commenti.
(il Friuli — venerdì 28 marzo)
