Juicerss
by Nicola Mattina on Jan 15, 2012
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Questa presentazione risale al 2006. Si trattava di un progetto per la realizzazione di un aggregatore di notizie che fosse in grado di filtrare i post usando delle tecniche di collaborative filtering....
Questa presentazione risale al 2006. Si trattava di un progetto per la realizzazione di un aggregatore di notizie che fosse in grado di filtrare i post usando delle tecniche di collaborative filtering.
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Ad oggi la curation si sta evolvendo verso la compartecipazione dei due fattori presenti qui:
1 - Quello social 'manuale', derivato dalle interazioni punto-punto fra gli utenti e i contenuti da loro stessi proposti. Chi trova di interesse creare e rilanciare informazione crea un punto di ingresso per tutti i suoi lettori che, per definizione, ne condividono gli interessi.
Questo meccanismo virtuoso già sdoganato, per certa fascia d'utenza, dall'esperienza su Twitter e Facebook sostituisce felicemente la fase di filtro e ordinamento dei contenuti: bastano le categorie, al resto pensa l'interazione fra gli utenti (almeno a questo primo livello)
2 - Quello automatico per far emergere nuovi contenuti da raccomandare, ormai divenuto una profilazione dell'utente 'on steroids': vi si accoppia la proposta di contenuti estrapolati dallo storico recente di utenti dal profilo simile. L'onnipresenza di profili social da cui prelevare ulteriori dati può inoltre dare grande impulso per correggere forte il tiro, nella proposta quotidiana, su ciò che è più 'caldo' nell'immaginario dell'utente singolo.
Open Graph ha reso più a portata di algoritmi anche meno raffinati la buona riuscita di queste operazioni. Raccomandare contenuti per affinità con quanto già letto è in realtà un passo indietro perché si ha difficoltà a spingersi con criterio verso aree borderline, là dove invece comincia la 'serendipity' del lettore avido. 4 months ago Reply