Tecnología

No me conocéis

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Hace un rato me leía un artículo en New York Mag que probablemente merecería una reflexión propia. En ‘The Feed Is Dying‘ Casey Johnston nos contaba como eso del flujo cronológico tiene los días contados: ya estamos empezando a ver cómo nuestras redes sociales crean feeds personalizados basándose en aquello que nos gusta o en lo que hacemos clic. La idea es lógica, pero yo me he quedado con un efecto colateral: ¿aciertan las redes sociales con esos contenidos recomendados?

Lo cierto es que aquí mi experiencia es decepcionante, algo que me sorprende a mí mismo teniendo en cuenta la enorme cantidad de información que les doy a esos servicios. Twitter es un buen ejemplo: su lista de sugerencias de gente a la que seguir es una verdadera castaña, y jamás he encontrado -que yo recuerde- a nadie allí que valga la pena. Aquí me temo que en Twitter son muy transitivos en su algoritmo de recomendación (si A sigue a B y B sigue a C, quizás A debería seguir a C también) cuando deberían tener muy en cuenta otras cosas, como aquello de B en lo que A ha hecho clic, o ha retuiteado, o ha marcado como favorito.

Twitter, no me conoces.

La idea es la misma en otros servicios de recomendación que me fallan constantemente. Otro ejemplo clásico: el del descubrimiento de música. En Spotify uno marca algunas canciones como favoritas pero da igual, porque este servicio se empeña en sugerirte grandes éxitos de artistas que a mí personalmente me parecen una morcilla. Aun generando una lista de reproducción basada en una canción específica los errores son mucho más frecuentes que los aciertos.

Spotify, no me conoces.

Vayamos con un tercer ejemplo: el de las películas y series televisivas. Durante años hemos ido viendo cómo aparecían servicios que trataban de servir como sistemas de recomendación personalizados de este tipo de contenidos. Como siempre, uno tenía que alimentar estos sistemas con sus preferencias marcando ciertas películas como favoritas e incluso puntuándolas con estrellitas o corazones para que aquello fuese aún más fino. Al final descubrimientos los justos, porque muchas de las recomendaciones son bastante típicas y el ratio de acierto con las «extrañas» es tirando a bajo. TasteKid o MovieLens son dos ejemplos de este tipo de servicios, pero aquí tengo que hacer mención especial a Netflix, en el que tenía depositadas muchas esperanzas. Error. Llevo unos meses disfrutando del servicio, pero a pesar de ser bastante proactivo y de calificar series o películas que veo allí, las recomendaciones que obtengo son… discutibles. Aquí un ejemplo:

netflix

Aunque no se vea mucho, la primera hilera son recomendaciones «Porque viste El club de la comedia». Curioso que digan eso y no «Porque te gustó El club de la comedia», y quizás esa diferencia haga que me recomienden cosas como ‘Jackass 3.5’ o ‘Carmina o revienta’ que a priori están como lo último que vería en mi vida si no tuviera absolutamente nada más que ver. Puede que incluso aunque me muriera de aburrimiento no las viera. Puede que ni pagándome las viera. Y eso me deja clara una cosa.

Netflix, no me conoces.

Los errores se repiten a lo largo de la imagen, aunque sí haya aciertos, claro: bien por Californication, o Daredevil, o Black Mirror, o incluso el Ministerio del Tiempo. Pero la conclusión es idéntica. Con la cantidad de información que Netflix obtiene de mí -incluso puntúo tus contenidos, ¿qué más quieres?-, el servicio no acierta. Netflix sabe qué veo, cuánto veo (muchas las dejo a los pocos capítulos, y muchas pelis a los 10 minutos) y con qué frecuencia, pero ni por esas. Su motor de recomendaciones es, en mi opinión, una castaña.

Podría dar un cuarto ejemplo, claro: en comercio electrónico no paramos (bueno, tampoco es para tanto) de darle al botoncito de comprar en 1 clic de Amazon. Parece increíble que esta tienda imbatible en su pasarela de pago, su rapidez de envío y su facilidad de devolución tenga un sistema de recomendación tan patético. Me compré hace poco unos auriculares-pronto post sobre ellos- y de repente en recomendaciones de compra me aparecen otros 100.000. Vamos a ver, si me acabo de compar ya unos, ¿para qué me muestras más, alma de cántaro? Es increíble, pero a pesar de todo lo que Amazon sabe de mí, no acierta ni a la de tres.

Amazon, no me conoces.

El tema es grave porque al final no me fío nada de ninguno de estos servicios, y me jode revienta. Me jode revienta porque mi vida sería seguramente mucho más fácil si pudiera fiarme del tipo a seguir que me recomienda Twitter, o la canción que me recomienda Spotify, o la serie que me recomienda Netflix, o el regalo que me recomienda Amazon. Pero ninguno lo hace, ¿y sabéis qué es lo que hago al final?

Fiarme de los amigos y conocidos.

Lo hago además por dos motivos poderosos. El primero, que esas personas no suelen tener intereses comerciales -el fisio, dentista o pintor que me recomiendan no les va a dar una comisión- y segundo, porque me siento mucho más tranquilo diciéndoles a ellos (y ellas) lo que me gusta y lo que no. Acaban conociéndote mejor (mucho mejor que estos inventos online) y lo de intercambiar gustos y experiencias cara a cara suele ser mucho más gratificante y divertido que estar diciéndoselo a un desconocido a través de una red social o de un servicio de pega de estos. Es curioso, pero inferir lo que a uno le puede gustar y lo que no suele ser asombrosamente más fácil para un humano -con mucha menos información- que a una máquina. Seguro que en unos años tenemos aquí a Google DeepMind o algún motor/servicio de ese palo solucionándolos la vida, pero hoy por hoy las máquinas pierden la partida de forma aplastante. Y yo que me alegro, oiga.

Quizás por eso algunos me animáis a montar un servicio rápido de aseoría/consultoría informática (con clientes como Mike casi que no). Quizás por eso me fio mucho más de vosotros que de Netflix cuando me sugerís libros que leer o series. Y quizás por eso mi uso de estos servicios es cada vez más aséptico. Consumo, pero ya no soy tan proactivo. Ya no meto estrellitas en Spotify, no hago muchos análisis de mis compras en Amazon y no puntúo las series de Netflix.

Me he cansado de ser tan transparente, chicos. No me conocéis. Apañaos sin mí.

 


 

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  • PowerColor Radeon RX 5700XT: una tarjeta gráfica muy seria, con 8 GB de memoria GDDR6, fantástica para jugar a toda pastilla. Está a 379,90 euros en PcComponentes (en Amazon 507 euros).
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11 comentarios en “No me conocéis

  1. Yo creo que soy tan proactivo como tú o más, normalmente los sistemas no me conocen pero ayudan, aunque siempre hay que terminar haciendo trabajo manual para sacar algo de partido.
    En cuanto a noticias me gustaba Primatic (getprismatic.com) pero desapareció por no poder ganar pasta (monetizarse que le llaman los yankies).
    En realidad a mí me gustaría que me ayudaran más, no solo recibir una recomendación de un restaurante, si no también el plato, el vino y el postre, o la planta o habitaciones mejores de un hotel, quiero granularidad al máximo … y supongo que la tendremos sea buena o no.
    No nos conocerán, pero seguro que querrán vendernos algo.

  2. Me identifico al 100% con esto. Ni un solo algoritmo de recomendaciones funcionando bien conmigo. El de Spotify de descubrimiento semanal parece que tiene contenta a mucha gente, pero conmigo no acierta nada. Yo al final voy a escuchar lo que me interesa, veo lo que me interesa y sigo a quien me interesa. Luego juzgo si es bueno o malo, pero rara vez llego por un algoritmo.

    • mk360 dice:

      Yo soy de quienes ha conseguido recomendaciones con el descubrimiento de Spotify… ¿el detalle? soy sumamente permisivo a la hora de evaluarlo. Con esto me refiero a que si bien he añadido anciones desde ahí lo más que ha logrado es que añada 3 de un mismo playlist y vamos, que propone 30 y eso es excepcional, en muchos casos directamente no le acierta con nada, y en general si saco una canción es mucho. Aquí supongo que tendrá que ver con qué tan fáciles son de seguir tus estilos… yo en general soy del rock, del progresivo y del jazz, tonces no ha llegado a colarse lady gaga o alguna de esas cosas, lo que genera listas de las que si bien no añado temas, son relativamente tolerables para sonar de fondo.

      • Cierto que alguna vez aciertan, pero resulta sorprendente que lo hagan con tan poco margen de precisión cuando una persona a la que le dices «me gusta esta canción» (o libro, o peli, o serie) enseguida puede recomendarte otra que no conoces y te puede gustar con mucha más probabilidad. En eso, como decía, seguimos siendo mucho mejores los humanos. La empatía, supongo.

  3. Jean dice:

    Hay un servicio que, en mi opinión, no da con una y es Youtube. Entrar a la página de inicio y ver los «canales recomendados para ti» es una decepción. Con todo lo que Google hace seguimiento (y no juzgo), es difícil pensar cómo -en casi nada- acierta Youtube. Es sorprendente que con tanto tiempo aún no se han dado cuenta de que soy un viejo rancio al que no le gusta nada 😀

  4. Juanfran dice:

    Pues yo estoy casi de acuerdo en todo. Pero para mi las recomendaciones de amazon en libros sí resultan útiles. El problema es que algo tan evidente para una persona como que si he comprado unos cascos no voy a querer otros en una larga temporada, no parece serlo tanto para el algoritmo. En cambio, si he comprado un libro si es probable que quiera otro en breve (incluso aunque no lo vaya a leer inmediatamente). Esta sutil diferencia tiene la clave en ese caso.

    Un saludo

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