Podcast: ¿Qué fue antes: el huevo o la recomendación?

Netflix, HBO, MoviStar, Amazon Prime...todos utilizan sistemas para permitir descubrir nuevas series o películas de manera rápida y sencilla. Para ello se fijan en nuestro historial de visualizaciones pasadas, que describen nuestros gustos, y también en el de otros usuarios con gustos similares, entre otros muchos patrones. Marco Creatura, científico de datos de BBVA Data & Analytics y coautor del trabajo Recsys, nos explica cómo funcionan estos algoritmos para hacer sugerencias personalizadas.

A pesar de su gran éxito, la ciencia de datos se enfrenta a un gran reto al desarrollar estos sistemas: cómo ofrecer un contenido acorde al gusto del usuario pero sin crear el efecto burbuja, en el que la tecnología acaba retroalimentando nuestros propios gustos u opiniones en lugar de ayudar a ampliar nuestro conocimiento y punto de vista.

Aquí la cuestión que se plantea es: ¿vemos lo que queremos ver o queremos ver lo que nos recomiendan? Juan Murillo, responsable de Divulgación Analítica de BBVA, comenta este efecto y da algunas claves para hacer estallar esta burbuja.

La sección de Data Historias está dedicada a analizar el ‘meme’ de la zapatilla rosa o gris, analizado junto con Brian Farrell, director creativo del equipo de Marketing y Diseño de BBVA.

Como guinda final, desvelamos qué ciudades tienen el nivel de vida más elevado del mundo y cuáles son las más económicas para vivir.

A continuación, facilitamos algunos de los estudios y visualizaciones citadas durante el programa:

• Los sistemas de recomendación te van a conocer como si te hubieran parido
• Recomendaciones para un Científico de Datos que quiera iniciarse en Sistemas de Recomendación
• Tableau Conference 2018: Binging on Data - Enabling Analytics at Netflix
• Netflix Research
• How Netflix Uses Analytics To Select Movies, Create Content, and Make Multimillion Dollar Decisions
• Las visualizaciones de Juego de Tronos en Medium.com
• Recsys (BBVA Data & Analytics)
• Worldwide Cost of Living 2019

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