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Los informáticos explotan las redes sociales para crear un nuevo sistema de recomendación
Los sistemas de recomendación se han convertido en una fuerza importante en el comercio en línea. Sitios como Amazon y Netflix tienen enormes bases de datos que registran las compras y preferencias de cada usuario. Esto permite a estas empresas hacer coincidir a los usuarios con intereses y preferencias similares.
Cuando un usuario en particular visita el sitio, el sistema de recomendación utiliza esta información para recomendar productos que también gustan a otros con preferencias similares. Ese es un proceso llamado filtrado colaborativo y la mayoría de los sistemas de recomendación comerciales se basan en él.
Sin embargo, hay otra forma de hacer recomendaciones que ha recibido mucha menos atención, dicen Shang Shang de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey y algunos amigos.
Estos muchachos señalan que hay mucha evidencia de que las preferencias son contagiosas. Eso significa que pueden fluir a través de las redes sociales de la misma manera que se propagan las epidemias.
Entonces, una forma alternativa de hacer recomendaciones es observar la estructura de la red social de un individuo y predecir cómo es probable que ciertas preferencias se propaguen a través de ella.
En el pasado, el factor que ha limitado el éxito de este tipo de predicción es un conocimiento detallado de la estructura de la red. Pero todo eso ha cambiado en los últimos años con la enorme popularidad de las redes sociales online. Ahora es sencillo ver cómo se vinculan las personas.
La suposición básica de Shang y compañía es que si a Adam le gusta una película, esa preferencia se extenderá a sus vecinos más cercanos en su red social, sus amigos, con cierta probabilidad. Si suficientes personas comparten esta preferencia, puede pasar en cascada a través de la red como una gripe.
Entonces, una forma de predecir que a Eva le gustará esta película es ver qué tan cerca está de Adán y qué probabilidades hay de que esta preferencia la alcance. Si Adán y Eva son amigos cercanos, esta puede ser una probabilidad relativamente alta.
Es una idea interesante, pero la prueba de fuego será si funciona en la práctica. Una cuestión importante es la utilidad comercial que tendrá. El modelo de contagio social puede ser predictivo, pero ¿influirá en las decisiones de compra en la práctica? ¿Estará Eva tan influenciada por el sistema de recomendación como por la opinión de boca en boca de su amigo Adán?
Shang y compañía no lo saben, pero planean averiguarlo usando datos de Yelp.com, que proporciona calificaciones de los usuarios sobre restaurantes, spas, etc. Si funciona, estoy seguro de que volveremos a tener noticias de ellos.
Ref: arxiv.org/abs/1208.0782 : Sabiduría de la multitud: incorporación de la influencia social en modelos de recomendación