Spiegazione sull’indicizzazione nei motori di ricerca e sul suo funzionamento
L’indicizzazione dei motori di ricerca è la raccolta, il parsing e la memorizzazione dei dati per facilitare il recupero rapido e accurato delle informazioni. La progettazione degli indici incorpora concetti interdisciplinari provenienti dalla linguistica, dalla psicologia cognitiva, dalla matematica e dall’informatica teorica. Si può fare riferimento a questo processo, in alcuni contesti, con il termine indicizzazione web.
I motori di ricerca più popolari si concentrano sull’indicizzazione full-text di documenti online in linguaggio naturale, ma sono ricercabili con modalità analoghe di indicizzazione anche immagini, video, file audio.
Qual è lo scopo dell’indicizzazione?
Lo scopo della memorizzazione di un indice è quello di ottimizzare la velocità e le prestazioni nella ricerca di documenti rilevanti per una query di ricerca. Senza un indice, il motore di ricerca dovrebbe scansionare ogni documento del corpus, il che richiederebbe tempo e potenza di calcolo considerevoli.
Una scansione sequenziale di ogni parola in 10.000 documenti di grandi dimensioni potrebbe richiedere troppo tempo, mentre un indice sintetico sugli stessi ne richiede molto meno. Lo spazio di memoria aggiuntivo necessario per memorizzare l’indice e il considerevole aumento del tempo necessario per l’aggiornamento sono compensati dal tempo risparmiato durante il recupero delle informazioni. Bisogna fare attenzione, peraltro, al fatto che l’indicizzazione potrebbe non essere indicativa e perdere “per strada”, nel processo di estrazione dei termini più rilevanti, pezzi importanti del discorso.
Storia indicizzazione
L’idea di indicizzazione ha le sue radici negli anni Settanta, un periodo in cui iniziarono a diffondersi le concezioni dell’Information Retrieval, un campo interdisciplinare generalmente attribuito al pioniere dell’informatica Calvin Northrup Mooers (1919 – 1994). L’Information Retrieval si occupa letteralmente del “recupero dell’informazione” da grossi corpus di dati, e si riferisce alle metodologie per immagazzinare dati concentrandosi sugli elementi cruciali, in diversi formati (documenti, video, audio, ecc.) e da molteplici discipline (alcuni concetti di IR, come dicevamo, derivano dalla psicologia cognitiva).
Per esempio, se ci trovassimo a sviluppare un motore di ricerca focalizzato su file di testo, un approccio intuitivo ma fondamentalmente ingenuo sarebbe quello di salvare tutti i contenuti all’interno di un indice, così da rendere più agevole la successiva ricerca di contenuti. Tuttavia, questa operazione pone due ordini di problemi: da un lato, è vincolata alle parole chiave utilizzate dall’utente nella ricerca (che possono essere imprevedibili: non sappiamo, in generale, come gli utenti cercheranno una certa entità, ovvero le parole precise che useranno), dall’altro pone il problema di identificare le parole chiave rilevanti nel testo stesso (potremmo individuare quelle irrilevanti e scartare quelle importanti).
Leggendo un testo da esseri umani, del resto, tendiamo naturalmente a “indicizzare” il suo contenuto concentrandoci sugli elementi chiave e, spesso, limitandoci a leggere solo alcune parti (come il titolo), rischiando così di perdere il significato più profondo del documento. Indicizzare un documento (che può rappresentare non solo un file Word, ma anche una pagina web, un file di testo, un PDF, un video su YouTube e così via) significa essenzialmente riassumerne il contenuto individuandone i concetti chiave, attraverso una scansione del documento stesso (eventualmente più volte, e in momenti diversi) e annotando i punti salienti. In questo processo, l’indicizzazione registra i concetti chiave in un database e li categorizza: ed è proprio così che funziona l’indicizzazione per i motori. Per ogni documento mediante il crawler del motore vengono identificati l’autore, il titolo, le parole chiave più rilevanti e/o frequenti, e quindi il database viene messo a disposizione pubblicamente in modo che possa effettuare ricerche basate su queste parole chiave. Va notato che questo concetto è alla base dei motori di ricerca e riflette anche i principi che guidano la classificazione dei libri in una biblioteca o la catalogazione dei contenuti su piattaforme di streaming, ad esempio.
Come viene effettuata l’indicizzazione (tecniche più comuni)
Nel campo dell’Information Retrieval, l’approccio all’indicizzazione dei dati può essere automatizzato attraverso una varietà di metodi, che si avvalgono di differenti modelli matematici (algebrici, probabilistici, ibridi, ecc.) combinati con il concetto di “interdipendenza” dei termini utilizzati nei dati (il fatto che un termine sia legato ad un altro o no: ad esempio “mela” può essere legato al termine frutta o al termine computer). Qui il vocabolo tecnico “term” è un concetto ampio che comprende sia i dati veri e propri che eventualmente i metadati (come meta description e tag su piattaforme come YouTube).
Ogni metodo di indicizzazione presenta vantaggi e svantaggi, specialmente nell’era dell’intelligenza artificiale, che è sempre più diffusa.
Come rendere efficente l’indicizzazione sui motori
Ci sono vari aspetti in gioco per rendere efficente l’indicizzazione: la prima cosa che fa la differenza, insomma, è la politica di raccolta dati. Quali sono le parole del testo che entreranno nell’indice? Quali parole saranno scartate? Come faccio a decidere quali parole sono rilevanti in ogni frase del testo? Come decido cosa prendere in un video o dentro le immagini, ad esempio? L’indicizzazione deve decidere tutti questi aspetti sfruttando, ad esempio, tecniche utilizzate anche nel contesto dei database e della creazione di indici sugli stessi.
I dati nell’indice possono essere codificati, compressi, filtrati: devono occupare meno spazio possibile, devono essere mantenuti tecnicamente e soprattutto aggiornati, in modo da riflettere i cambiamenti nella pagina web originale. L’indice in questa veste è come una versione riassuntiva o sintetica del contenuto originale, con tutti i rischi correlati all’affidarsi ad una sintesi invece di leggere un testo. Un altro aspetto chiave è legato alla tolleranza ai guasti: un bug può sempre capitare e questo può riflettersi in termini drammatici sulla funzionalità dell’indicizzazione stessa.
In breve
Fondamentalmente, tutti questi approcci ruotano attorno all’idea che il software elabori una “sintesi” del testo e renda le parole chiave ricercabili. Va sottolineato che, in questo contesto, il termine “parola chiave” può abbracciare sia parole singole, come “casa”, che frasi più lunghe, come “casa al mare”.
Alla base dell’indicizzazione sta l’idea che il contenuto venga scandito e poi analizzato dal parser, cioè suddiviso nei termini essenziali per individuare le parole chiave rilevanti. Prendiamo ad esempio il titolo di questo articolo:
“Differenza tra indicizzazione e posizionamento”
Utilizzando vari criteri algoritmici, potremmo decidere automaticamente che le parole chiave sono “differenza”, “indicizzazione” e “posizionamento”, tralasciando le parole “tra” ed “e” poiché non portano informazioni significative. Inoltre, notiamo che “differenza” è collegata ad “indicizzazione” e “posizionamento”, che a loro volta hanno una relazione di somiglianza tra di loro.
L’indicizzazione sui motori di ricerca rappresenta il procedimento automatico tramite cui i contenuti delle pagine web vengono scandagliati e organizzati nei termini più significativi, allo scopo di agevolare le ricerche degli utenti. Nel contesto del World Wide Web (WWW), una rete intricata di pagine web con varie strutture, contenuti e forme, un software svolge periodicamente l’estrazione dei testi rilevanti e dei metadati da tutte le pagine in parallelo (tramite un downloader multi-threaded), creando così una copia di questi dati (storage). Ogni pagina è identificata nel tempo da un URL e, poiché gli URL sono numerosi, vengono messi in coda (Queue) per essere successivamente schedulati (programmati) per una scansione continua. Questo ciclo si chiude quando le pagine web vengono analizzate periodicamente, riflettendo i cambiamenti derivanti da questa scansione ricorrente. L’indicizzazione avviene subito dopo il download dei contenuti aggiornati, ogni volta.
Immagine di copertina: Midjourney