กูเกิลเปิดตัว Knowledge Graph ฟีเจอร์ใหม่สำหรับ Google Search ซึ่งจะช่วยให้เราหา "คำตอบ" จากเครื่องมือค้นหาได้ดีขึ้นกว่าปัจจุบันที่หาได้เฉพาะลิงก์เป็นหลัก

แนวคิดของ Knowledge Graph คือการสร้างกราฟ (ในเชิงคณิตศาสตร์ที่นักศึกษาด้านคอมพิวเตอร์คงรู้จักกันดี) แสดงความสัมพันธ์ของวัตถุต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นคน สถานที่ สิ่งของ ฯลฯ เพื่อให้ระบบการค้นหาของกูเกิลสามารถทำความเข้าใจได้ว่าผู้ใช้กำลังค้นหาอะไรอยู่

แหล่งที่มาของข้อมูลใน Knowledge Graph ของกูเกิลมีหลากหลาย ทั้งจากฐานข้อมูลเปิดเช่น Freebase, Wikipedia, CIA World Factbook รวมไปถึงการวิเคราะห์ข้อมูลจากคำค้นของผู้ใช้ด้วย กูเกิลบอกว่าปัจจุบันมีวัตถุในกราฟกว่า 500 ล้านชิ้น และข้อมูลเกี่ยวกับวัตถุ-ความสัมพันธ์กว่า 3.5 พันล้านชุด

กูเกิลบอกว่า Knowledge Graph เป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นของการค้นหาข้อมูลในยุคถัดไปเท่านั้น ในเบื้องต้นกูเกิลนำมันมาใช้ร่วมกับ Google Search ใน 3 ด้าน

อย่างแรกคือช่วยลดความกำกวม (ambiguity) ของคำค้นที่มีหลายความหมาย โดยกูเกิลจะนำข้อมูลจาก Knowledge Graph มาถามเราว่าเราต้องการค้นหาคำนั้นในความหมายใดกันแน่ จากภาพตัวอย่างเป็นการค้นคำว่า taj mahal ซึ่งคนส่วนใหญ่หมายถึงสถานที่ท่องเที่ยวสำคัญของอินเดีย แต่กูเกิลจะแสดงข้อมูลในความหมายอื่นๆ เช่น วงดนตรี หรือ คาสิโน ที่ใช้ชื่อเดียวกันด้วย

อย่างที่สอง กูเกิลจะนำข้อมูลของวัตถุนั้นๆ ใน Knowledge Graph มาแสดงในผลการค้นหาด้วย ช่วยให้บางกรณีเราสามารถได้คำตอบของสิ่งที่ต้องการ เพียงแค่อ่านข้อมูลสรุปของกูเกิลเท่านั้น ไม่ต้องเข้าไปยังหน้าเว็บอีกชั้นหนึ่ง

ตัวอย่างตามภาพเป็นข้อมูลสรุปของ Marie Curie นักวิทยาศาสตร์หญิงชาวโปแลนด์ ที่บอกข้อมูลทั่วไป เช่น วันเกิด สถานที่เกิด ครอบครัว การศึกษา ความสำเร็จ ฯลฯ

อย่างสุดท้าย กูเกิลยังนำเสนอข้อมูลที่น่าจะเกี่ยวข้องกับคำค้นนั้นๆ เช่น ผลงาน บุคคลที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน ให้ด้วย

กูเกิลให้ข้อมูลว่าจากการทดสอบ การแสดงข้อมูลเสริมด้วย Knowledge Graph ของคำค้นว่า "Tom Cruise" จะช่วยลดขั้นตอนการค้นหาครั้งต่อไปของผู้ใช้ในเรื่องเดิมลงได้ถึง 37%

ตอนนี้ Knowledge Graph จะทยอยเปิดให้ผู้ใช้ในสหรัฐเริ่มทดสอบก่อน ระหว่างนี้เราก็ดูวิดีโอไปพลางๆ ละกันนะครับ

ที่มา - Google Official Blog