Cómo funcionan los algoritmos que predicen lo que vamos a hacer

abril 16, 2018

0

En sus inicios, Internet era la herramienta que permitía conectarse con el resto del mundo. Pero con el ascenso de las redes sociales todo cambió y esa masa caótica que circulaba libremente fue orientada por los algoritmos. Estos sistemas inteligentes capaces de inferir el comportamiento de los usuarios, anticiparse a sus decisiones y predecir la conducta, constituyen la maquinaria que mueve los hilos de Facebook, Netflix, Amazon, Twitter y el buscador de Google.
A diferencia de los algoritmos convencionales, que responden a una fórmula matemática elemental, los que usan Facebook, Google o Amazon, tienen la capacidad de “aprenden” a resolver tareas mientras procesan datos y devuelven contenidos filtrados que eliminan cualquier rastro de ambigüedad.
En un principio, estos algoritmos que están en permanente cambio, surgen con el pretexto de reducir cualquier remanente, ya que están calibrados para ofrecer información ajustada a la medida del receptor. El problema es que estos algoritmos de- ciden quién debe ser contratado o quién se lleva la promoción. Así, estas fórmulas que asimilan la información utilizando la misma lógica que el cerebro humano, en unos segundos pueden analizar las decisiones pasadas y prever las futuras.
Durante más de una década Netflix fue depurando procesos de selección, recopilación y análisis de datos sobre lo que ven sus usuarios y cómo lo valorizan. Con esa información montó un algoritmo de aprendizaje que cada 24 horas recalcula el perfil de recomendaciones de más de 250 millones de usuarios.

La información recopilada es tan precisa que le permite deducir cuáles son los hábitos de consumo, estados de ánimo o patrones de comportamiento. Entre otros datos contempla la frecuencia en que se conectan los abonados, el tiempo que miran y hasta qué contenido provoca el “fenómeno de maratones”. Este big data sirve para determinar qué tipo de contenido pueden tener más aceptación a nivel global o regional y qué material tiene una mayor probabilidad de que sean un éxito.
El rey indiscutido de los algoritmos es el controvertido Page Rank (PR) de Google que responde en un parpadeo con resultados no solo ordenados sino ajustados por relevancia e importancia. Además, aplica aprendizaje automático para autocompletar y corregir los términos de búsqueda que se introducen.
Para proporcionar resultados a la carta utiliza el perfil de la cuenta de Gmail o la dirección de IP del usuario. De esta forma interpreta cuales son los temas que más pueden interesar. También analiza los enlaces en los que se consume mayor tiempo y suma parámetros tan sugestivos como el movimiento del cursor, el historial, el uso de herramientas y la ubicación para conseguir que la predicción sea lo más acertada posible.
Entre los enigmas que lo rodean están las constantes transformaciones que experimenta su motor. Se estima que unas 500 veces al año (lo que equivale a un cambio cada 17,5 horas) el algoritmo de Google sufre algún tipo de mutación. La mayoría son pequeños retoques que no alteran el posicionamiento Web. Pero al menos cinco veces al año se modifican los criterios radicalmente.
El algoritmo madre de Facebook aplica aprendizaje automático para determina que se muestra y lo que se esconde en el Muro. Parte de su actividad se sustenta en el botón Me Gusta, que contiene más de 100 mil variables que se cruzan con el comportamiento de los usuarios, los comentarios, los enlaces abiertos, las interacciones con amigos y las páginas seguidas.
En sus comienzos Twitter funcionaba como un almacén de tuits que se mostraban en el orden que eran publicados. En 2016 decidió cambiar el algoritmo y realizar una selección de los mejores mensajes de los contactos. Para establecer esta jerarquía cada mensaje es puntuado en base a su relevancia y grado de interés que tendrá para cada usuario. Entre las consideraciones para estar en el tope de la lista están la proximidad geográfica, acogida, si lleva fotos o links y los comentarios que tiene.
Amazon cuenta con el algoritmo A9, en fase de maduración, que se hará más complejo a medida que avance el tiempo, ya que reconoce las preferencias de cada usuario. Al igual que el de Google, se basa en un mecanismo de búsqueda simple que reconoce palabras aunque estén mal escritas y ofrece lúcidas sugerencias sobre productos similares que ayudan a los consumidores. Y aunque se ofrece un amplio catálogo de consejos para lograr posicionar el producto entre los primeros resultados, el prejuicio indica que los mejores resultados son los que más pagan.
CLARIN

Carlos Felice

Carlos Felice es abogado, político y dirigente sindical. Es el Secretario General de la Unión de Trabajadores del Turf y Afines (UTTA) y también Presidente de la Obra Social del Personal de la Actividad del Turf (OSPAT). Impulsor reconocido de la restauración de la actividad del turf a nivel nacional, extiende su promoción a todo el territorio argentino reivindicando condiciones más justas para todos los trabajadores de la actividad.

http://www.carlosfelice.com.ar

Posts Más Comentados

Perfil de grandes caballos: Dr. Fager

A.P. Indy: perfil de un gigante genético

Turf: esperando un domingo de película

Twitter Feed

Suscripción por correo electrónico

Escribí tu dirección de correo electrónico para suscribirte a este blog, y recibir por correo notificaciones de nuevas entradas.

Únete a otros 2.760 seguidores