Sistemas de recomendación

Antes de la llegada de Internet un consumidor de cualquier tipo de producto tenía un acceso limitado a la información relacionada tanto con el producto en si como con otras posibles opciones. La publicidad se convertía así en prácticamente la única forma de dar a conocer un producto, y el problema del usuario era como conseguir una información veraz. En el caso de productos culturales como la música, la radio o las revistas especializadas actuaban como únicos difusores de lo nuevo. Ahora la situación se ha invertido totalmente. De la escasez de información se ha pasado a la saturación. De disponer de algunas estanterías con discos compactos y videos en el centro comercial más cercano se ha pasado a tener acceso a una cantidad inagotable de creaciones culturales en tiendas online o en redes persona a persona. Ahora el problema se ha tornado en como separar lo que se quiere de lo que no se quiere encontrar. Una aproximación para intentar ofrecer a cada persona lo que busca es mediante el análisis del contenido. Para ello se hace una representación del contenido de cada elemento del conjunto y se compara con una representación del contenido que el usuario está buscando. Este filtrado basado en contenido es efectivo principalmente para encontrar documentos textuales en función de unos criterios de búsqueda. Sin embargo es más difícil parametrizar de forma automática contenidos multimedia. Aquí es donde están comenzando a jugar un papel importante los sistemas de recomendación. La idea que subyace tras ellos es encontrar usuarios con gustos similares a los de otro determinado y recomendar a éste cosas que desconoce pero que gustan a aquellos con los que se tiene similitud. Es decir, un sistema de recomendación es un amigo virtual cuyos gustos son una mezcla de los gustos de miembros de la comunidad de usuarios con gustos similares a los de uno mismo.

Según el investigador P. Resnick y sus colegas, en el artículo escrito el año 1995 relacionado con “GroupLens: Una arquitectura abierta para el filtrado colaborativo de noticias en la red”, a principios de la década de los años 1990 empezaron a surgir dentro de los servicios de grupos de noticias, los servicios de filtrado de noticias que permitían a su comunidad de usuarios acceder exclusivamente a aquellas noticias que potencialmente podían ser de su interés. No obstante, el primer sistema de recomendación que apareció fue el llamado “Tapestry”, desarrollado por XeroX PARC. Tapestry es un sistema que permite almacenar el conocimiento de los usuarios sobre los artículos o noticias que éstos han leído y posteriormente es utilizado por otros usuarios que aún no han leído el artículo o noticia, para establecer si la información del documento es relevante o no.

En un comienzo los sistemas de recomendación eran conocidos tan sólo como filtros colaborativos y los primeros trabajos datan de principios de los años 1990. El termino fue acuñado el año 1992 para un sistema de filtrado de correo electrónico no automatizado. En 1994 se desarrollo el primer taller en Berkeley donde se vio la utilidad en diversas áreas de los primeros algoritmos simples de este tipo. También se identificaron algunas cuestiones importantes para el desarrollo de estos algoritmos: Escalabilidad, viabilidad económica, puntuaciones implícitas y explicitas. Uno de los grupos de investigación pioneros en el desarrollo del filtrado colaborativo fue el proyecto GroupLens de la universidad de Minnesota que aún permanece muy activo y que ha proporcionado una gran parte de la base algorítmica de muchos sistemas de recomendación. Fueron los primeros en introducir el filtro colaborativo automático usando un algoritmo de búsqueda de vecinos para proporcionar predicciones en los grupos de noticias de USENET. De este grupo de investigación partió también la iniciativa empresarial NetPerceptions, despejando gran parte de las dudas acerca de la viabilidad económica de estos proyectos. En la actualidad es un campo que se encuentra muy activo y genera un gran número de publicaciones y congresos todos los años. Y es que el filtrado colaborativo es un aspecto de gran importancia dentro de las redes sociales y la pequeña revolución que ha supuesto la llamada “Web 2.0”.