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Algoritmi innovativi per la personalizzazione trasparente dei contenuti

Nel mercato saturo dell’informazione, la cura delle notizie è diventata sempre più importante come l’unico modo possibile per evitare l’overdose e mantenere vivo l’interesse degli utenti. Gli editori americani beneficiano di un vantaggio iniziale, ma una nuova app creata pensando al mercato europeo spera di invertire la tendenza.

Economia digitale

Essendo l’Europa la somma delle sue diverse culture e lingue, non sorprende che abbia ereditato un’industria mediatica molto diversificata. La diversità aggiunge ricchezza ma porta anche a una frammentazione che rende più difficile la creazione di contenuti personalizzati. Quindi la domanda è: come può un mercato frammentato con piccole economie di scala, un aggiornamento più lento della tecnologia all’avanguardia rispetto alla controparte americana e consumatori già sopraffatti dai contenuti, riuscire a passare efficacemente a contenuti personalizzati? «Nel contesto del predominio degli attori globali con sede negli Stati Uniti che non soffrono di questi problemi, il progetto CPN ha sviluppato un nuovo approccio alla personalizzazione dei contenuti digitali», ha spiegato Mike Matton, responsabile delle collaborazioni internazionali di R&S in VRT Innovation. «CPN incorpora le nuove tecnologie e le adatta alle esigenze europee, con maggiore attenzione all’etica, alla fiducia e alla diversità». Il motto di CPN è quello di «fornire le informazioni giuste, al momento giusto, nel contesto giusto». Da un punto di vista tecnologico, questo si traduce nel motore CPN News Recommender. Gli editori che desiderano personalizzare i contenuti per i loro utenti possono connettersi alla piattaforma CPN, utilizzare il modulo di test A/B per identificare la configurazione migliore per le loro esigenze e iniziare a fornire agli utenti raccomandazioni personalizzate sui contenuti. Per rendere possibile tutto ciò, CPN propone motori di raccomandazione «à la carte» che possono essere modificati individualmente e combinati tra loro o con i software esistenti. Comprendono raccomandazioni basate sui contenuti e sull’estrazione di parole chiave, tecniche di filtraggio basate sul consumo storico, elementi di tendenza, raccomandazioni casuali, suggerimenti basati sul «sentiment» e persino un motore di raccomandazione composito che in grado di combinare varie tecniche. «Le principali innovazioni risiedono prima di tutto nella flessibilità apportata da questi microservizi multipli, ma anche nell’orientamento antropocentrico della ricerca degli utenti e nella trasparenza degli algoritmi di raccomandazione», ha aggiunto Matton. «Rispetto a quelli di aziende con sede negli Stati Uniti come Google, sono meno complessi e più trasparenti. Abbiamo fatto uno sforzo reale per perfezionarli in modo che abbiano un effetto positivo sulla società nel suo complesso, invece di limitarci ad aumentare i profitti aziendali. Il valore qui sta nel livello di informazione raggiunto dagli utenti, piuttosto che nella quantità di tempo che dedicano all’utilizzo dell’app».

Gli utenti vengono prima di tutto

CPN è attualmente nella sua terza ed ultima fase delle prove pilota. Gli utenti sono stati coinvolti fin dalle prime fasi di sviluppo e hanno già contribuito a migliorare notevolmente il sistema. Tra i risultati più importanti delle prove pilota, Matton cita l’interesse degli utenti a voler sapere esattamente perché una notizia viene loro consigliata, nonché l’importanza dell’interfaccia utente. Quest’ultima è stata ampiamente migliorata rispetto alla sua prima versione, e secondo il team ora il feedback degli utenti è molto promettente. Resta da vedere se il sistema sarà ampiamente adottato, ma CPN rappresenta sicuramente qualcosa di nuovo che parlerà sia agli editori che ai consumatori europei. I primi beneficeranno di algoritmi di facile applicazione e di conformità al GDPR, mentre i secondi godranno di una cura delle notizie in modo trasparente. Ci guadagnano tutti. Il completamento del progetto CPN era previsto per la fine di aprile e le sue fasi finali sono state dedicate all’analisi dei dati di utilizzo, ai sondaggi e alle conclusioni finali. «Speriamo che il nostro lavoro aiuti le aziende europee del settore della comunicazione a colmare il divario tecnologico tra loro e le grandi aziende internazionali», ha concluso Matton. «Speriamo anche che questo possa avvenire in modo etico, e che possiamo diventare un esempio da seguire per il resto del mondo».

Parole chiave

CPN, personalizzazione dei contenuti, app, software, algoritmi, filtraggio

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