Determinar las preferencias de los usuarios
Los investigadores del proyecto EVALUATE (Theory and practice of algorithms for analysis of people and data on the web) concibieron la World Wide Web como la mayor base de datos disponible. Este compendio de datos derivados de las redes sociales, los sistemas de comercio electrónico o la administración electrónica —por citar algunos ejemplos— es tan vasto y complejo que a los usuarios les resulta difícil encontrar la información deseada. Adaptar un buscador para que satisfaga las necesidades específicas de los usuarios sigue siendo un problema a la hora de llevar a cabo investigaciones. El propósito del proyecto EVALUATE consistía en solventar esta traba. Los usuarios revelan sus preferencias con cada una de sus elecciones, como pueda ser escoger un enlace concreto en una enumeración de resultados obtenida en una búsqueda en la red. En estudios previos, la clasificación de resultados devuelta por los buscadores se adaptaba a partir de información remitida expresamente por los usuarios. No obstante, los usuarios suelen mostrar cierta reticencia a proporcionar este tipo de información, lo que hace que dichos datos resulten demasiado escasos como para ser representativos. De cara a solucionar este problema, se desarrollaron algoritmos de aprendizaje activo que se sirven de información recabada de forma implícita para optimizar las funciones de clasificación de resultados. A diferencia de lo que ocurre con los procesos de aprendizaje tradicional —de carácter pasivo—, estas novedosas herramientas podrían compilar un repositorio de ejemplos para después seleccionar un subconjunto de casos de los que existan datos disponibles. Los investigadores de EVALUATE se centraron en dos aplicaciones, una para clasificar preferencias por pares («pairwise preferences») y otra para incluir información adicional que se presenta a modo de restricciones por pares («pairwise constraints»). El objetivo consistía en ordenar elementos de manera lineal en orden descendente de preferencia a la vez que se evitan tantos conflictos con las preferencias o las restricciones por pares como resulte posible. Se demostró que las nuevas técnicas ofrecen un rendimiento superior al de algoritmos anteriores. Las aplicaciones en línea más populares —incluyendo buscadores y redes sociales— dependen de la capacidad para proporcionar resultados de consultas, anuncios publicitarios y recomendaciones. La investigación realizada durante el proyecto EVALUATE permite sobrepasar los límites tradicionales de la informática. Se espera que la estrategia multidisciplinar adoptada para abordar los problemas derivados del tratamiento de conjuntos masivos de datos posea en adelante un componente humano en todas las fases implicadas en el análisis de datos.
Palabras clave
Preferencias del usuario, recursos en línea, World Wide Web, algoritmos, redes sociales, buscador
