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Los algoritmos te conocen mejor de lo que crees


Hoy, no necesariamente tú eliges qué artista vas a escuchar, qué serie o película vas a ver o cuál será tu siguiente compra en línea.

Una de las principales características del internet es su infinita cantidad de contenido, y sus diversos propósitos. La cantidad de información que se genera cada día se expande más y más, albergando más de mil millones de páginas web en septiembre de 2014 (Pappas, 2016).

Servicios como Spotify o Netflix, también manejan una gran cantidad de información a una escala menor, con más de 30 millones de canciones y contando (Digital Trends Staff, 2017) para el primero, y alrededor de 13,300 títulos (Yang, 2016) para el segundo. Sin embargo, es suficiente contenido como para no saber por dónde empezar, parecerían no tener principio ni fin.

Por otra parte, Facebook, con una cantidad cercana a los dos mil millones de usuarios (Internet Live Stats, 2017), también se catalogaría como una fuente de contenido, variando desde las publicaciones, fotografías, videos y transmisiones en vivo. Amazon por otra parte, ofrece alrededor de 368 millones 40 mil 250 productos (ScrapeHero, 2017), que van desde electrónicos, música libros y hasta artículos para el hogar.

Toda esta información debe ser mostrada de algún modo para quienes usan dichos portales. Lo curioso de cada uno de ellos (entre muchos otros sin mencionar), es que el contenido que muestra a sus usuarios no es aleatorio. La información que exhibe varía de acuerdo con los hábitos de uso de cada uno.

¿Por qué lo hacen? Por dos razones, la primera, porque la cantidad de información sería abrumadora en caso de no ser filtrada; la segunda, porque buscan ofrecer una experiencia personalizada al cliente, donde se le ofrezcan contenidos o productos de su interés que lo mantengan enganchado.

La selección de qué se mostrará a cada usuario se determina mediante algoritmos, que recolectan información de los hábitos del usuario. El núcleo del funcionamiento de dichos algoritmos es cómo convierten ese Big Data en un Small Data, al seleccionar un determinado número de elementos a partir de una muestra más grande. La clave de la optimización de la experiencia del usuario, se encuentra en qué datos se tienen, qué significan y cómo se pueden moldear junto con la ciencia de los datos y el aprendizaje automático (Arora, 2016).

Si bien, las recomendaciones basadas en algoritmos, permiten el descubrimiento de contenido nuevo que, también son una forma nueva de toma de decisiones (Duus & Cooray, 2015). El usuario, al basarse en la recomendación invierte menos tiempo y esfuerzo en escoger qué quiere oír, ver o comprar; y en otras áreas como algoritmos en GPS, el usuario ya no decide qué camino tomar, más bien se apoya de lo que la máquina sugiere.

¿Cuánta confianza se le puede tener a una máquina inteligente? ¿Dónde queda nuestro libre albedrío? ¿Llegará un momento en el que todas nuestras decisiones dependan de un algoritmo?

Referencias

Arora, S. (28 de Junio de 2016). Recommendation Engines: How Amazon and Netflix Are Winning the Personalization Battle. Recuperado el Junio de 2017, de Martech Advisor: https://www.martechadvisor.com/articles/customer-experience/recommendation-engines-how-amazon-and-netflix-are-winning-the-personalization-battle/

Digital Trends Staff. (11 de Mayo de 2017). SPOTIFY VS. APPLE MUSIC: WHICH SERVICE IS THE STREAMING KING? Recuperado el Junio de 2017, de Digital Trends: https://www.digitaltrends.com/music/apple-music-vs-spotify/

Duus, R., & Cooray, M. (15 de Julio de 2015). Information overload is killing our ability to make decisions. Recuperado el Junio de 2017, de Business Insider: http://www.businessinsider.com/information-overload-is-killing-our-ability-to-make-decisions-2015-7

Internet Live Stats. (13 de Junio de 2017). Internet Live Stats. Recuperado el 13 de Junio de 2017, de Internet Live Stats: http://www.internetlivestats.com/

Pappas, S. (18 de Marzo de 2016). How Big Is the Internet, Really? Recuperado el Junio de 2017, de LiveScience: https://www.livescience.com/54094-how-big-is-the-internet.html

ScrapeHero. (Enero de 2017). How many products are sold on Amazon.com – January 2017 Report. Recuperado el Junio de 2017, de ScrapeHero: https://www.scrapehero.com/how-many-products-are-sold-on-amazon-com-january-2017-report/

Yang, J. J. (30 de Enero de 2016). How many movies does Netflix have? Recuperado el Junio de 2017, de Quora: https://www.quora.com/How-many-movies-does-Netflix-have

#algoritmo #inteligenciaartificial

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