Online Social Networks (OSNs) have been gaining great importance among Internet users in recent years.  These are sites where it is possible to meet people, publish, and share content in a way that is both easy and free of charge. As a result, the volume of information contained in these websites has grown exponentially, and web search has consequently become an important tool for users to easily find information relevant to their social networking objectives. Making use of ontologies and user profiles can make these searches more effective. This article presents a model for Information Retrieval in OSNs (MOBIRSE) based on user profile and ontologies which aims to improve the relevance of retrieved information on these websites. The social network Facebook was chosen for a case study and as the instance for the proposed model. The model was validated using measures such as At-k Precision and Kappa statistics, to assess its efficiency.En los últimos años las Redes Sociales Online (RSO) han venido cobrando gran importancia entre los usuarios de Internet, puesto que son sitios donde se puede conocer personas, publicar y compartir contenidos de una manera fácil y gratuita. Esto ha provocado que el volumen de información contenida en estos sitios web crezca de manera exponencial. Por lo tanto, la búsqueda web se convierte en una herramienta importante para que los usuarios puedan encontrar fácilmente la información relevante para sus objetivos en la red social. Esta búsqueda puede ser más efectiva aprovechando las ontologías y el perfil de usuario. El presente artículo plantea un modelo para la recuperación de información en RSO (MOBIRSE), basado en el perfil de usuario y ontologías, encaminado a mejorar la relevancia de la información recuperada en estos sitios web. Se tomó como caso de estudio la red social Facebook, sobre la cual se instanció el modelo propuesto. El modelo se validó haciendo uso de medidas como la Precisión At-k y las estadísticas Kappa, para comprobar su eficiencia.