Diseñar sistemas de recomendación: Percepción de los usuarios y Tipos resultantes
*3ª parte (de 3)*
Como conclusión a lo descrito en la 1ª y 2ª parte de este artículo, se pueden considerar que existen:
- Una serie de factores que hacen que un sistema de recomendación sea considerado adecuado por los usuarios.
- Y 3 tipos de sistemas de recomendación en función de lo que ofrezcan al usuario.
Factores que hacen que un sistema de recomendación sea considerado adecuado por los usuarios
Estos son los factores principales por los que los usuarios estiman adecuado un sistema de recomendación:
- La facilidad de uso del sistema.
Los usuarios perciben que un sistema de recomendación es fácil de usar si les permite generar un nuevo conjunto de recomendaciones sin realizar un gran esfuerzo. - Lo ajustado de las recomendaciones que se le ofrece el sistema a sus gustos personales.
- La familiaridad de los ítems recomendados.
Si la lista de recomendaciones incluye ítems con los que los usuarios ya han tenido una experiencia positiva previa, se refuerza su confianza en el sistema y hace a los usuarios más proclives a adquirirlos que cuando la lista incluye ítems que no les resultan familiares.
A pesar de esto cada usuario puede necesitar un grado diferente de familiaridad, por ejemplo hay usuarios a los que no les gusta que se le ofrezcan ítems directamente relacionados con las respuestas y puntuaciones que han proporcionado al sistema con anterioridad, mientras que otros se encuentran frustrados si no se les ofrecen ítems iguales a los que dio una puntuación alta previamente.Aunque los usuarios puedan tener las mismas preferencias personales, cada uno puede esperar recomendaciones diferentes del sistema, como por ejemplo:
- Recomendaciones de recuerdo, generalmente dentro de una misma categoría
- Recomendaciones de ítems del mismo tipo, dentro de la misma categoría
- Nuevos ítems aparecidos en el mercado, de los que aún no se tengan referencias a través de conocidos
- Recomendaciones que amplíen los gustos del usuario (ítems procedentes de otras categorías)
Por ello es necesario entender las necesidades del usuario respecto al grado de familiaridad que quieren en las recomendaciones que se les ofrezcan y el sistema debe ofrecer la posibilidad al usuario de expresar el grado de familiaridad que quiere.
- La transparencia del sistema
Los usuarios prefieren las recomendaciones transparentes, es decir, aquellas en las que entienden la razónque hay tras ellas. Además se muestran más proclives a actuar respecto a una recomendación transparente (por ejemplo, adquirir el libro que el sistema le está sugiriendo) que a hacerlo respecto a una recomendación no transparente.Esto pone de manifiesto que para que un usuario quede satisfecho con un sistema de recomendación no sólo hace falta que el sistema cuente con un algoritmo adecuado que genere recomendaciones acertadas respecto a sus gustos, sino que tiene que conseguir comunicar al usuario la lógica seguida para ofrecerle esa recomendación y porqué es adecuada para él.
Existen diferentes formas de conseguir comunicar esta lógica, entre las que se encuentran:
- Incluir una explicación (“Te recomendamos este producto porque puntuaste alto la (cualidad X)”
- Incluir puntuaciones predichas (“Creemos que darás a este producto una puntuación de 8,5 entre 10”)
- Incluir algunos ítems recomendados familiares, es decir, muy
relacionados con los ítems que el usuario haya podido declarar a la hora de
dejar saber al sistema sus preferencias - Incluir las opiniones de otros usuarios respecto al ítem
recomendado
Tipos de sistemas de recomendación
A la vista de estos aspectos estudiados, puede considerarse que existen 3 tipos de sistemas de recomendación:
- Los que se limitan a recordar al usuario los ítems que le han sido
mostrados con anterioridad.
- Los que les permiten explorar y expandir sus gustos.
- Un sistema híbrido procedente de ambos tipos anteriores.
En general, los usuarios prefieren sistemas de recomendación que les permitan explorar y expandir sus gustos, pero sin embargo estos sistemas tienen una menor capacidad para suscitar en el usuario el deseo de adquirir las recomendaciones que el sistema se limita a recordar ítems anteriores.
Teniendo en cuenta estos 3 tipos de sistemas antes de crear uno es necesario determinar cuál es el propósito que regirá el sistema (el recuerdo, la exploración o ambas) para plantear una solución adecuada.
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Artículos anteriores:
1ª parte.Diseñar sistemas de recomendación. Introducción
2ª parte.Diseñar sistemas de recomendación. Pautas de diseño.
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