Intuizione: una cura per l'indecisione?

Ultimamente, i motori di ricerca hanno iniziato a concentrarsi maggiormente sulla fornitura di risposte a domande specifiche. Inserisci il capitale del Botswana, ad esempio, nella maggior parte dei motori di ricerca e saranno felici di produrre sia la risposta corretta che i collegamenti ai siti pertinenti. Ma la maggior parte dei motori di ricerca è di scarsa utilità con query più astratte, come ad esempio Quale libro dovrei leggere? o cosa devo preparare per cena?

intuizione , un sito web che viene lanciato oggi al pubblico, spera di essere la risposta a queste e molte altre domande.

L'intuizione inizia dove finisce un motore di ricerca, secondo il cofondatore Caterina Fake , che in precedenza ha co-fondato il sito di condivisione di foto Flickr e in seguito ha lavorato su Yahoo Answers. Fake sottolinea che un normale motore di ricerca fornirebbe a un utente interessato all'acquisto di una fotocamera digitale link a centinaia di siti che recensiscono e confrontano gli ultimi modelli. L'utente deve quindi ordinare queste informazioni e capire quale fotocamera è giusta per lei.

Al contrario, Hunch pone alcune semplici domande a scelta multipla, tra cui a quale tipo di fotografia sei interessato?, vuoi un 'inquadra e scatta', una reflex o una fotocamera a telemetro? e quanto zoom hai volere? prima di consigliare un modello specifico.

Il sito offre consigli personalizzati per tutti i tipi di query. Sebbene molte delle domande già presenti sul sito siano spensierate, c'è una seria informatica sotto il cofano.

Dopo che un utente crea un account e accede a Hunch, ha l'opportunità di rispondere a tutti i tipi di domande in una casella denominata Teach Hunch About You. Mentre l'utente risponde a queste domande, Hunch accumula risme di dati per aiutare con le raccomandazioni che fornisce.

Per mettere a punto i suoi consigli, Hunch bilancia le risposte di un utente alle domande con le informazioni del suo profilo. Gli utenti possono indicare se i consigli di Hunch erano buoni o meno e queste informazioni aiuteranno a regolare i fattori che guideranno gli algoritmi del sito in futuro.

Fake ritiene che molti sistemi di raccomandazione esistenti, come quelli utilizzati da Amazon o Netflix, siano in difficoltà perché i dati che raccolgono si riferiscono a una gamma ristretta di argomenti. Pensa che il problema sia che hanno solo le valutazioni dei libri o dei film degli utenti con cui lavorare. Che ti piaccia Napoleone dinamite potrebbe avere qualcosa a che fare con il fatto che tu giocassi molto a flipper da bambino, dice Fake.

Fake vede Hunch come un grande esperimento, ma il suo successo dipenderà dalla volontà degli utenti di generare nuovi contenuti per il sito e fornire feedback per addestrare i suoi algoritmi. Sebbene la società abbia seminato il sito con alcune domande e argomenti del sondaggio, la maggior parte di ciò che è ora è stato aggiunto dagli stessi utenti durante i beta test, afferma Fake.

Tempo delle domande: L'intuizione pone agli utenti diverse domande per perfezionare la loro query originale.

Oltre a valutare se un risultato è stato utile, gli utenti possono suggerire altri consigli o miglioramenti ai sondaggi. Nuovi argomenti di query possono essere aggiunti a un'area del workshop da sviluppare fino a quando i voti degli utenti non indicano che sono sufficientemente precisi da essere rilasciati come domande sul sito più ampio.

John Riedl , un professore di informatica presso l'Università del Minnesota, che studia i sistemi di raccomandazione e la collaborazione online, afferma che Hunch sta affrontando un problema affascinante su cui i ricercatori accademici stanno lavorando da molto tempo. I computer sono ottimi per creare giochi come 20 Questions, dice; L'intuizione, tuttavia, ha a che fare con problemi molto più amorfi. Una singola domanda potrebbe avere dozzine di possibili risultati e le informazioni fornite da un utente potrebbero non aiutare un computer a distinguere chiaramente tra le opzioni.

Una questione chiave, afferma Riedl, sarà se il sito possa costituire una base di volontari disposti a contribuire. Mentre i progetti che si basano su contenuti generati dagli utenti, come Wikipedia, rappresentano alcuni dei risultati straordinari del nostro tempo, afferma Riedl, Hunch chiede molto ai suoi utenti.

Hunch deve ancora rispondere alla domanda su come potrebbe fare soldi, ma Fake afferma che le entrate proverranno probabilmente da link sponsorizzati che appaiono accanto ai risultati. Oppure, se Hunch suggerisce una particolare marca di laptop, il sito potrebbe ricevere una commissione di riferimento se l'utente va avanti e acquista il dispositivo. Tuttavia, Fake sottolinea che la pubblicità comparirebbe solo dopo la generazione di un risultato e non influenzerebbe i prodotti suggeriti dal sito.

Man mano che il sito migliora, Fake spera che i risultati sembrino sempre più intuitivi, appropriati e persino un po' misteriosi. Dice, voglio che sembri l'esperienza di Magic 8 Ball.

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