Los sistemas de recomendación y el furor de Netflix-Parte 2

A Kevin Spacey lo salvó Big Data

Cuando el actor Kevin Spacey presentó el proyecto de un thriller político en la Casa Blanca fue rechazado por varias productoras de televisión. En cambio, Netflix apostó por la idea y la serie House of Cards resultó un éxito. Utilizó el enorme volumen de datos de sus millones de suscriptores, que almacena en tiempo real, y predijo lo que la gente podría querer ver.

El caso de House of Cards es muy interesante ya que usaron la base de datos de las preferencias expresadas de sus usuarios para hacer una ‘recomendación inversa’: le recomendaron usuarios a una serie”, señala Roberto Abalde. Según el profesor de la Maestría en Data Mining, trataron de predecir la audiencia de una serie que no existía anteriormente preguntando “¿Si la serie es política y oscura, quién la vería?” o “¿Si la protagoniza Kevin Spacey, quién estaría interesado?”.

En este sentido, Abalde reconoce que sería potencialmente valioso hacer una investigación o una tesis para detectar si se pueden aplicar las recomendaciones inversas en otros ámbitos. “Por ejemplo, en un sistema de educación en línea se podría preguntar `Si desarrollamos este video sobre matemáticas ¿a qué alumnos ayudaría a aprender?’”,  reflexiona.

 

El valor de los sistemas de recomendación y la investigación por fuera del ámbito comercial

La investigación actual en sistemas de recomendación se realiza en varias líneas. Por un lado, se investiga la mejora del desempeño de las técnicas implementadas para predecir las preferencias del usuario, por ejemplo, usando técnicas de aprendizaje profundo. Otra línea es ver la posibilidad de implementar sistemas de recomendación en nuevos ámbitos, por ejemplo las recomendaciones para grupos de personas o en la educación en línea o el gobierno. Y una tercera línea consiste en investigar cómo solucionar problemas que pueden traer los sistemas de recomendación, por ejemplo, ver si las recomendaciones tienen sesgos (recomendarle a las mujeres trabajos como asistentes mientras que a los hombres trabajos gerenciales).

De acuerdo con lo que plantea Abalde “si bien mucha de la investigación y las implementaciones de sistemas de recomendación suelen ser dentro de las empresas, se están desarrollando en otros ámbitos, por ejemplo en la salud [1], en las citas en línea [2], en educación [3], en ingeniería de software [4], en el gobierno [5] y en ciencia [6]. De hecho, gran parte de la investigación actual se enfoca en nuevos ámbitos de implementación de sistemas de recomendación”.

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Referencias

[1] WIESNER, Martin; PFEIFER, Daniel. Health recommender systems: concepts, requirements, technical basics and challenges. International journal of environmental research and public health, 2014, vol. 11, no 3, p. 2580-2607.

[2] ANDREWS, Eric, et al. Recommender Systems for Online Dating. 2015.

[3] KARYPIS, George. Improving Higher Education: Learning Analytics & Recommender Systems Research. En Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2017. p. 2-2.

[4] FELFERNIG, Alexander, et al. Or: Recommender systems in requirements engineering. 2017.

[5] YANG, Jie, et al. CitRec 2017: International Workshop on Recommender Systems for Citizens. En Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2017. p. 388-389.

[6] BEEL, Joeran, et al. paper recommender systems: a literature survey. International Journal on Digital Libraries, 2016, vol. 17, no 4, p. 305-338.

 

 

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Una respuesta a “Los sistemas de recomendación y el furor de Netflix-Parte 2”

  1. Matesfacil dice:

    Es muy un buen ejemplo de la aplicación de los sistemas de recomendación. Sin embargo, confieso que me pregunto si los millones de usuarios consienten el uso de sus datos (supongo que sí), pero sobre todo, si tienen la opción de elegir que no se utilicen. Según mi experiencia, aceptarlo es una condición necesaria para poder acceder a determinadas plataformas.
    Un saludo.

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