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Algoritmos innovadores para la personalización transparente de contenidos

En el saturado mercado de la información, la curación de noticias ha cobrado mayor importancia como la única forma viable de evitar la sobredosis de información y mantener el interés de los usuarios. Los publicadores estadounidenses gozan de ventaja, pero una nueva aplicación creada pensando en el mercado europeo espera revertir esta tendencia.

Economía digital

Dado que Europa es la suma de sus distintas culturas y lenguas, no sorprende que haya heredado una industria de medios de comunicación muy diversa. La diversidad aporta riqueza, pero también conduce a la fragmentación que hace que la creación de contenidos personalizados sea más difícil. Por tanto, la cuestión es: ¿Cómo puede un mercado fragmentado con pequeñas economías de escala, una puesta al día más lenta de la tecnología punta que su homólogo estadounidense, y los consumidores ya abrumados con contenidos, hacer una transición eficaz hacia los contenidos personalizados? Según explica Mike Matton, responsable de colaboraciones de I+D en VRT Innovation: «En el contexto del predominio de los agentes mundiales con sede en los Estados Unidos que no padecen estos problemas, el proyecto CPN ha desarrollado un nuevo método de personalización de contenidos digitales. CPN incorpora nuevas tecnologías y las adapta a las necesidades europeas, con una mayor concentración en la ética, la confianza y la diversidad». El lema de CPN es «ofrecer la información adecuada, en el momento oportuno, en el contexto apropiado». Desde el punto de vista tecnológico, esto se traduce en el motor de recomendación de noticias de CPN. Los publicadores que quieran personalizar los contenidos para sus usuarios, pueden conectarse a la plataforma de CPN, utilizar su módulo de pruebas A/B para identificar la mejor configuración según sus necesidades y empezar a proporcionar las consiguientes recomendaciones de contenidos a los usuarios. Para que esto sea posible, CPN propone recomendaciones «a la carta» que pueden ajustarse de forma individual y combinarse entre ellas, o con programas informáticos ya existentes. Estas incluyen recomendaciones basadas en contenidos según la extracción de palabras clave, técnicas de filtrado basadas en historiales de consumo, elementos de actualidad, recomendaciones aleatorias, sugerencias basadas en opiniones e incluso una recomendación compuesta que combina distintas técnicas. Y Matton añade: «Las principales innovaciones son, en primer lugar, la flexibilidad que aportan estos múltiples microservicios, pero también el enfoque de búsqueda de usuarios centrado en las personas y la transparencia de los algoritmos de recomendación. Si se comparan con los de las empresas con sede en los Estados Unidos como Google, son menos complejos y más transparentes. Hacemos un verdadero esfuerzo por conseguir que ejerzan un efecto positivo en la sociedad en conjunto, en lugar de limitarse a aumentar los beneficios de las empresas. En este caso, el valor radica en lo informados que están los usuarios, en lugar de cuánto tiempo dedican al uso de la aplicación».

Prioridad en los usuarios

En la actualidad, CPN se encuentra en la tercera y última fase de los ensayos experimentales. Los usuarios han participado desde las primeras fases de desarrollo y ya han ayudado a mejorar considerablemente el sistema. Entre los resultados más importantes de los ensayos, Matton cita el interés de los usuarios por saber exactamente por qué se les recomienda una noticia, así como la importancia de la interfaz. Esta última se ha mejorado notablemente desde su primera versión y el equipo afirma que la respuesta de los usuarios es ahora muy prometedora. Todavía queda por ver si el sistema será adoptado a gran escala, pero CPN pone sin duda algo nuevo sobre la mesa que atraerá tanto a los publicadores de contenidos como a los consumidores europeos. Los primeros se beneficiarán de unos algoritmos fáciles de instalar y del cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos, mientras que los últimos disfrutarán de una curación de noticias realizada de forma transparente. Todos saldrán ganando. CPN debía terminar a finales de abril y sus fases finales se dedicaron al análisis de los datos de uso, estudios y conclusiones finales. Y Matton concluye: «Esperamos que nuestro trabajo ayude a las empresas europeas a cerrar la brecha tecnológica entre ellas y las grandes empresas internacionales. También esperamos que esto pueda hacerse de una manera ética y que podamos convertirnos en un ejemplo para el resto del mundo».

Palabras clave

CPN, personalización de contenidos, aplicación, «software», algoritmos, filtrado

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