Gracias al éxito "evangelizador" de Facebook, la mezcla de red social y sistema de recomendación de productos tiene una nueva oportunidad. Es el momento de sevicios como Bananity, Wineissocial, Entrelectores y Librofilia o Last.Fm, que ofrecen información personalizada gracias a las recomendaciones afines entre los diferentes usuarios. Ya a finales de 2004, la recomendación social llamó por primera vez la atención de medios y usuarios gracias a un artículo sobre su potencial firmado por el redactor jefe de la revista 'Wired', Chris Anderson, y al desarrollo del servicio MusicStrands. Este fue el primer intento de articular una red en torno a un sector que permitiera mejorar las elecciones de sus miembros gracias a las recomendaciones de la comunidad. Luego aparecieron las radios inteligentes, como Last.Fm y Pandora. Sin embargo, el poco arraigo que por entonces tenían las redes sociales impidió que muchas de estas experiencias prosperaran de un modo óptimo. Ahora les toca el turno.
Ante el exceso de oferta, las redes sociales de recomendación de productos ayudan a encontrar lo que se adecua más al perfil del usuario
A mayor oferta, mayor dificultad de elección. ¿Quién no ha pensado alguna vez en la infancia, delante de una tienda llena de juguetes: "hay demasiadas cosas que me gustan"? Internet es como una inmensa tienda llena de todo aquello que nos gusta y podemos desear: música, libros, comida, vinos, ocio, etc... El problema es que, ante el exceso de oferta, es difícil encontrar la novedad o simplemente aquello que se adecua más al perfil del usuario.
Facebook lo cambió todo en el intercambio de información
La tienda on line Amazon se dio cuenta de ello desde sus inicios y se mostró pionera en la recomendación social. Al comprar uno de sus productos, buscaba a otras personas que también lo habían hecho e informaba de que esos mismos clientes además habían adquirido otros, cuya lista asimismo mostraba. La intención de Amazon era buscar coincidencias y afinidades para generar oportunidades de compra dentro de su ingente catálogo. Los resultados que ha obtenido de este sistema han llevado a esta compañía a ser en la última década líder mundial en la venta en Internet.
La intención de Amazon es buscar coincidencias y afinidades para generar oportunidades de compra dentro de su ingente catálogo
En la misma estela de Amazon, durante la pasada década se crearon numerosos servicios de recomendación, en especial, en el ámbito de la música, como MusicStrans. La razón es que los archivos de audio fueron los primeros en normalizarse en Internet y en ser abundantes. Así aparecieron emisoras como Last.Fm o Pandora, que daban programación personalizada según los gustos del usuario y las similitudes con los perfiles de otros usuarios. Sin embargo, la mayoría de estos servicios no funcionó, al menos en su vertiente social, por la falta de costumbre en participar en las redes.
La creación de Facebook y de otras redes sociales que adoptaron una proporción importante de la población inculcó el gusto por intercambiar información entre los contactos de la red y, por tanto, creó una cultura social digital. Por este motivo, ahora reaparecen los servicios de recomendación en forma de proyectos de red social, ya sea para compartir preferencias u objetos, con valor comercial o no.
Sacar rendimiento de la actividad social
La filosofía que subyace en estos proyectos es que una red social debe ir más allá de la mera comunicación de información e intentar sacar un rendimiento o utilidad de la misma. Es decir, la red debe servir para algo más que para colgar fotos del fin de semana. En este sentido, el rédito puede ser un libro desconocido hasta la fecha, un nuevo vino de una pequeña bodega, un videojuego de culto, una marca de ropa con buena relación calidad-precio, un lugar para las vacaciones o cualquier otro producto. Pero también puede ser descubrir una nueva amistad o una persona con quien tener una conversación sobre temas afines.
Cuanto más extenso sea un perfil, más fácil será encontrar afinidades con otros miembros de la red social
El modo de funcionamiento de este tipo de servicios gira en torno al perfil del usuario: aquello que le gusta y lo que no, las temas que despiertan su curiosidad y otros que activan su rechazo. Cuanto más extenso sea el perfil, más fácil será encontrar afinidades con otras personas de la red social y más datos podrá computar el robot de esa red para extraer resultados estadísticos sobre qué le puede gustar a un usuario. Por si la estadística fallase, siempre se ven los perfiles de los otros miembros de la red, de modo que uno mismo puede buscar las coincidencias.
Conozcan mas a cerca de estos temas para que sepan que existen otros tipos de redes sociales dejen su comentario.
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