MIT, la giusta misura dei prodotti online
Un team di ricerca del MIT ha elaborato un algoritmo volto a migliorare i sistemi di misurazione delle preferenze dei consumatori online. Meglio comparare i prodotti tra loro che utilizzare le stelline
Invece che chiedere ai consumatori di giudicare i prodotti in base a criteri assoluti (così come fanno, ad esempio, Netflix e Amazon), Shah suggerisce che le architetture di classificazione dovrebbero chiedere agli utenti di comparare i prodotti a coppie. Progettando tale meccanismo di elaborazione, sarà possibile offrire una rappresentazione più accurata delle preferenze dei consumatori.
Attraverso una serie di paper redatti negli ultimi anni in collaborazione con studenti e colleghi, il docente del MIT è riuscito a elaborare degli algoritmi che consentono l’applicazione della propria teoria. Oltre a mostrare come possano monitorare le preferenze dei consumatori in Rete, il gruppo di ricerca ha anche realizzato un sito che utilizza tali formulazioni matematiche per supportare larghi gruppi nell’assunzione di decisioni collettive.
Si tratta di un meccanismo presentato lo scorso giugno e applicato ai siti di vendita delle automobili, capace di generare un sistema di preferenze degli acquirenti caratterizzato da un’efficacia del 20 per cento maggiore rispetto agli algoritmi esistenti. Il successo nell’implementazione di tecnologie di classificazione più sofisticate è stato sperimentato da iTunes: Genius utilizza molto più che una struttura a cinque stelle per alimentare la propria tecnologia di raccomandazione musicale. Si tratta, in sostanza, di una combinazione tra dati e informazioni personalizzate, adottati per adattare i contenuti all’utente.
Il prossimo passo, dichiarano i ricercatori, sarà testare il modello rispetto ai dati reali.
Cristina Sciannamblo
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