Una vez me contaron que hab\u00eda un sitio espec\u00edfico para cada cosa que quisieras comprar. Cuando necesitabas un poco de carne picada para hacer una lasa\u00f1a, necesitabas ir a un sitio donde s\u00f3lo vend\u00edan carne llamado carnicer\u00eda.<\/p>\n
Luego, te dirig\u00edas a la verduler\u00eda para comprar los tomates, la cebolla y los ajos que completar\u00edan el relleno de tu plato. Si eras un poco goloso quiz\u00e1s decidieras entrar en la pasteler\u00eda y comprar algo con lo que dar un colof\u00f3n dulce a tu \u00e1gape. Por lo que parece, en cada una de estas tiendas, sol\u00eda despachar un persona que conoc\u00eda perfectamente el g\u00e9nero del local, si te hab\u00edas pasado un par de veces por all\u00ed, se acordaba de lo que te gustaba, e incluso en muchas ocasiones, te recomendaba cosas nuevas que te podr\u00edan gustar para preparar nuevas recetas.<\/p>\n
En los a\u00f1os 50 este concepto tan tradicional de consumo, inici\u00f3 su ocaso con la llegada de los supermercados. En estas grandes superficies con largos pasillos de productos apilados, el consumidor, deb\u00eda elegir todo lo que necesitaba (carne, verduras, dulces, etc…) en un mismo sitio y pagar a la salida. Con esta automatizaci\u00f3n inicial del antiguo arte de hacer la compra, perdimos algo importante por el camino: la persona que nos recomendaba los productos que necesit\u00e1bamos. En su ausencia, tenemos precisamente el origen de lo que hoy llamamos Marketing: Un conjunto de t\u00e9cnicas (anuncios, cu\u00f1as publicitarias, dise\u00f1o del producto, etc.) con el exclusivo fin de que reconozcas las cualidades de un producto (y sus beneficios para tu persona), nada m\u00e1s verlo en las estanter\u00edas de tu supermercado favorito.<\/p>\n
A mediados de los a\u00f1os 80, la cadena de grandes almacenes Walmart decidi\u00f3 usar una de las primeras bases de datos modernas, para almacenar las listas de la compra de sus clientes intentando descifrar sus patrones de consumo. Hab\u00eda comenzado la era digital de la inteligencia empresarial (Business Intelligence), en la cual, todo dato relacionado con el funcionamiento del negocio, por insignificante que \u00e9ste pareciera, ten\u00eda su valor, y el an\u00e1lisis de grandes cantidades de estos registros pod\u00eda contribuir a tomar decisiones de suma importancia. Sin duda, al abuelo de lo que hoy conocemos por Big Data empezaba a dar sus primeros pasos.<\/p>\n
Adem\u00e1s de descubrir asociaciones m\u00e1s o menos obvias, como que la gente que compra fresas tiene una tendencia a comprar nata, o que los consumidores de ginebra tambi\u00e9n tienden a consumir t\u00f3nica; este tipo de t\u00e9cnicas, sacaron a la luz asociaciones no tan claras. La m\u00e1s conocida de todas ellas es la leyenda que relacionaba cervezas, pa\u00f1ales y los viernes por la tarde. La explicaci\u00f3n detr\u00e1s de este fen\u00f3meno, se argument\u00f3 alrededor de que los hombres j\u00f3venes que acababan de estrenar su paternidad, no pod\u00edan irse al bar con sus amigos debido a sus nuevas obligaciones, as\u00ed que, ya que estaban pasando por el mal rato de comprar pa\u00f1ales un viernes por la tarde, por lo menos, se comprar\u00edan algunas cervezas para beber en casa. Mito o leyenda, comercios de toda clase y condici\u00f3n empezaron a comprender que el an\u00e1lisis y procesamiento de grandes cantidades de datos sobre la actividad de sus clientes, les daba la posibilidad de reinventar sus negocios bas\u00e1ndose en las demandas de sus consumidores y por supuesto ganar dinero con ello.<\/p>\n
La llegada de Internet dio otra vuelta de tuerca al invento, cuando de repente pod\u00edas comprar casi cualquier tipo de producto en l\u00ednea. Ropa, electr\u00f3nica, comida, estaban a un clic de distancia en grandes centros comerciales empaquetados dentro de una p\u00e1gina web. Sin embargo, a medida que el cat\u00e1logo de este tipo de sitios crec\u00eda exponencialmente, empez\u00e1bamos a comprender la necesidad de filtrar la enorme cantidad de informaci\u00f3n que se nos estaba proporcionando.<\/p>\n
He aqu\u00ed el nacimiento de una de las herramientas m\u00e1s interesantes del presente y con casi toda seguridad del futuro de Internet: el sistema de recomendaci\u00f3n (Recommender System, en su traducci\u00f3n al ingl\u00e9s). Esta clase de algoritmos inform\u00e1ticos se fundamenta en la premisa de poder sugerir un producto o servicio que te pueda interesar, bas\u00e1ndose en cierta informaci\u00f3n previa que tengan sobre ti. Como cualquier sistema con capacidad de aprendizaje, la cantidad de informaci\u00f3n que se posee sobre los gustos del usuario es directamente proporcional a la precisi\u00f3n de las recomendaciones. La tan manida frase de Francis Bacon: \u00abEl conocimiento es poder\u00bb, toma un nuevo significado al amparo de una tecnolog\u00eda discreta pero que te mantiene vigilado. Exactamente igual que un experimentado esp\u00eda.<\/p>\n
Uno de los ejemplos m\u00e1s claros de este tipo de sistemas es el portal de v\u00eddeos Youtube. Cada vez que vemos un v\u00eddeo, o hacemos clic en el bot\u00f3n de \u00abMe gusta\u00bb, dejamos una informaci\u00f3n que aunque casi imperceptible, puede ser analizada con el fin de crear un perfil sobre nuestros gustos. Esto se materializa en la columna derecha del portal, donde una retah\u00edla de nuevos v\u00eddeos no cesa de mostrarte los otros contenidos que podr\u00edan ser de tu inter\u00e9s. Esta pr\u00e1ctica no persigue otro objetivo que el de mantener al usuario consumiendo los contenidos alojados en la propia p\u00e1gina, pero a su vez, los anuncios asociados a ellos. Es muy curioso como la llegada de Internet ha transformado (y en ocasiones destruido) algunas poderosas industrias de anta\u00f1o. Algunos expertos piensan que la labor de los antiguos intermediarios (distribuidoras, discogr\u00e1ficas, agencias de derechos de autor, etc.) tiene poco sentido en una sociedad con redes sociales y capacidad de conectar directamente a los artistas con sus fans.<\/p>\n
Sin embargo, es muy probable que portales como Youtube hayan sustituido a este intermediario, incluso de una manera mucho m\u00e1s astuta, permitiendo a los artistas subir sus creaciones libremente mientras ellos ganan dinero con la publicidad asociada a las visitas generadas.<\/p>\n
Internamente, todo sistema de recomendaci\u00f3n maneja tres grandes grupos de informaci\u00f3n :<\/p>\n
Informaci\u00f3n requerida en cualquier sistema de recomendaci\u00f3n:<\/strong><\/p>\n Sin ninguna duda, la informaci\u00f3n m\u00e1s preciada y cotizada es el conocimiento sobre el usuario. Este tipo de conocimiento se puede conseguir no s\u00f3lo a trav\u00e9s de la informaci\u00f3n personal (requerida para abrir una cuenta en el sitio web de turno), sino tambi\u00e9n, mediante las invitaciones para sincronizar tus datos con otras cuentas, especialmente las que son ricas en informaci\u00f3n personal, tales como las de tus redes sociales. Me pregunto, cu\u00e1ntos de nosotros dar\u00edamos permiso a un comercial de carne y hueso, que llamara a nuestra puerta y que quisiera preguntarnos, no s\u00f3lo nuestros gustos y aficiones, sino que al mismo tiempo, pretendiera entrar en nuestra casa para preguntar las mismas preguntas a familiares y amigos.<\/p>\n Sin embargo, el futuro parece prometedor para este tipo de t\u00e9cnicas. Varias compa\u00f1\u00edas ya han hecho una fuerte apuesta invirtiendo considerables cantidades de dinero en este tipo de tecnolog\u00eda. Netflix, la popular red de contenido multimedia, ofrece premios de hasta un mill\u00f3n de d\u00f3lares a los desarrolladores y programadores de algoritmos que mejoren las tasas de predicci\u00f3n en pel\u00edculas y contenido multimedia. Es evidente que un buen uso de estas herramientas podr\u00eda tener un papel crucial en la personalizaci\u00f3n de los servicios m\u00e1s populares en Internet. No es imposible vislumbrar peri\u00f3dicos on-line que contengan informaci\u00f3n de diferentes fuentes o editoriales y sean customizados seg\u00fan nuestros gustos e intereses.<\/p>\n Es indiscutible que esta tecnolog\u00eda conlleva un nuevo lote de vicios y virtudes que la gente deber\u00eda tener en cuenta. Adem\u00e1s de los problemas de privacidad y protecci\u00f3n de datos que conlleva manejar informaci\u00f3n sensible de millones de usuarios. No dejo de preguntarme: \u00bfEs posible que deleguemos la funci\u00f3n de pensar por nosotros mismos? \u00bfPodr\u00edamos llegar a una situaci\u00f3n en la que estemos tan influenciados por este tipo de herramientas que no veamos m\u00e1s all\u00e1 de lo que nos recomiendan?<\/p>\n