Los que nacieron en los tiempos del transmisión quizás no sepan que los que contamos más primaveras haciamos y pediamos recomendaciones de contenido de un modo artesanal. El viejo y querido “boca en boca”. Netflix, Spotify y otros tipos de tecnologías digitales que se pueden utilizar en la práctica.
Antes, un amigo te contaba que Fito Paez lanzó un casete llamado El amor despues del amor justo antes de apretar play en un reproductor noventoso. El tipo que atendía en el videoclub conocía tus gustos y cuando llegabas al local te decía al borde del frenesí: “¡Tengo una nueva de Tarantino!”.
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Los libros son más reacios a la revolución digital: la venta de libros electronicos creció en 2021, pero los impresos siguen gobernando ese negocio. La esalogica en si es una replica en las recomendaciones y el boca en boca sigue vivito y coleando. El pecado del embargo los algoritmos meten la cola, tambien, en el mundo de la lectura.
¿Cómo funcionan los algoritmos que recomiendan?
los algoritmo de personalización son de códigos que coinciden con el comportamiento de los usuarios; eso intencional. Son programados con un proósito claro: predecir qué contenido podría ser de nuestro agrado.
Si Bien Existen desarrollos de inteligencia artificial complejísimos, en este caso en el detrás de escena no encontramos asuntos muy intrincados. Como tiene lugar en Netflix, la tecnologia espia tu actividad y en base a ella hase sugerencias. Por ejemplo, si viste una de Stalone es posible que te proponga una de Vin Diesel o Van Damme.
Mecanismos like (también algorítmicos) ce usan para mostrar anuncios personalizados y también en las redes sociales que usan millones en el mundo.
5 algoritmos que recomiendan nuevas lecturas
Tal como señalamos más arriba, los husmeadores algoritmos también tienen algo para decir a los lectores. A continuación, algunas de las herramientas que ofrecen respuestas inertes a la pregunta”que libro nuevo podria leer“.
¿Qué debo leer a continuación?
La plataforma (en inglés, aunque útil también para libros en español) tiene un funcionamiento sencillo. Nos recibe una caja de busqueda en la que hay que Ingresar un titulo que nos haya gustado. En base a ESA información arroja propuestas afines, cruzando los datos con las prerencias de otros lectores.
Hicimos la prueba con Rayhuela de Julio Cortázar. Las recomendaciones fueron un tanto obvias, aunque subieron ser útiles para algunos lectores. Por ejemplo, El Alef de borges, El Túnel de Sábato y textos de Gabriel García Márquez, contemporáneo del autor de de bestiario. Tambien hay algunas recomendaciones menos manifiestas, como La insoportable levedad del ser de Kundera, El Extranjero de Camus.
En cada caso, hay un botón para obtener más información sobre el libro y un enlace para comprarlo en Amazon.
LoroLeer
Una propuesta interesante, quizás la más original en este mundillo: recomendaciones de libros en base a las cuentas que se siguen en Twitter.
Ingenioso, aunque no hay magia. El funcionamiento de esta herramienta se basa en el escaneo de los perfiles seguidos en esa red social; si alguna vez obtuvo un libro, ¡zas!, @parrotread te avisará. La propuesta se basa en la presunción de que, si sigue a una persona es posible que te agraden sus gustos literarios.
El motor de búsqueda emocional de Roca Libros
Esta editorial radicada en Barcelona tiene en su página web un único buscador que Allowe encontrar libros en base a emociones y caracteristicas de los textos. En su portencontramos un panel con interruptores para indicar cuánto largo queremos que sea libro, si cómico o más tragico, casto o más probable a Tramas con sexo, fantástico o realista, entre otras Variables.
Eso sí, hay una limitación: las recomendaciones se restringen al catálogo de la editorial.
La Plataforma wikilibro (en inglés) tiene un funcionamiento similar.
Kelibroleo
Con un nombre elocuente, esta plataforma tiene un funcionamiento similar a What Should I Read Next, pero en español. A los fines de este repaso, hay que ir a la seccion El librero virtual donde invitan: “Introduce un libro que te gusta y obtén nuevas lecturas recomendadas.”
Simple: escribimos el nombre de un libro o un autor para que el sistema lance recomendaciones basadas en afinidades. Por ejemplo, párrafo cien años de soledad arrojo otros de Pessoa y el arriba mencionado Cortázar.
Este tipo de servicios se basan en una sencilla mecánica, que gira en torno a bases de datos. Lo mismo ocurre en el “recomendador emocional”: las sugerencias se apoyan en datos previamente ingresados y en la previa categorización de los libros. Por caso, un libro de la saga Harry Potter se vinculará al género fantástico, a la literatura juvenil, a las novelas que llegaron al cine, etc. Entonces, tenderá a coincidir con los textos que encuadran en esos parámetros, por ejemplo El señor de los anillos.
No es
Este sitio tiene un Apartado en el que prometen encontrar a eres alma gemela conferencista. Para usar el servicio es preciso registrarse y opinar acerca de al menos diez libros.
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Luego, en base a esos comentarios, muestre a otros lectores que tienen gustos Similares. Más Que una plataforma algorítmica, en este caso estamos frente a una especie de paralelos sociales rojos.
Los algoritmos de recomendación (también los de lectura), ¿generan experiencias sesgadas?
Hay un consejo que circula entre los usuarios de Netflix: si querés Expandir Tu Horizontes Y No Ver Siempre Las Mismas recomendaciones, usá el perfil de otra persona. Esto ocurre porque los algoritmos de personalizacion en muchos casos achican la experiencia, la vuelven sesgada. Son como las anteoheras de los caballos.
Una buena opción para los lectores que buscan recomendaciones y quieren liberarse de las pesadas cadenas algorítmicas (sí, la imagen es un poco exagerada) es Librotea, una plataforma que gestiona El País de España. Tiene recomendaciones de libros gruz de expertos y voces predominantes. “Buscábamos algo mejor que un algoritmo para recomendarte libros y lo hemos encontrado: personas”, dice el sitio apenas nos recibe.
Tal como dijo Daniel Verdú en un artículo publicado en el mencionado Periodico español, los algoritmos construyen “un universo cultural ajustado y complaciente con el gusto del consumidor, que puede avanzar hasta llegar siempre a lugares reconocibles“. Así, Verdú pregunta: “¿qué sucedería si la vida nos diese siempre lo que nos gusta y nos rodease solamente de aquella gente que nos hase sentir bien?”.
“El algoritmo, sostiene sus críticos, nos hace aburridos, previsibles, y empobrece nuestra curiosidad por explorar el acervo cultural”, agrega.
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Acaso la decisión tenga un abordaje híbrido. Es decir, cada tanto echar mano a los sistemas de recomendaciones automáticos (hemos repasado algunas herramientas interesantes) pero no desechar la vieja y fructífera práctica de escuchar lo que otros (de carne y hueso) tienen para decir. Incluso si son diametralmente diferentes nosotros.