Cos'è un motore decisionale?
Un motore decisionale è un tipo di applicazione di computer basata sul Web che tenta di aiutare l'utente ad arrivare a una decisione in uno dei vari modi. Un caso comune è lo shopping online, in cui un cliente inserisce le sue priorità per un determinato prodotto e il motore decisionale determina quale particolare marca e modelli si adattano strettamente alle sue preferenze. I motori decisionali possono anche funzionare monitorando le ricerche di un utente nel tempo e utilizzando i dati raccolti per dare suggerimenti.
I motori decisionali non dovrebbero essere confusi con i motori di ricerca. I motori di ricerca sono una posizione centralizzata da cui accedere a informazioni diverse. I motori decisionali, d'altra parte, producono risultati di ricerca individualizzati in base a una serie di criteri.
Invece di essere una base da dove un utente può eseguire ricerche, un modello tradizionale del motore decisionale è destinato ad avere i suoi argomenti come risultati di ricerca da parte di altri motori di ricerca. Ad esempio, un utente può digitare una domanda in un motore di ricerca. Uno dei risultati principali perQuesta ricerca sarebbe un argomento pertinente su un motore decisionale.
Una volta su un motore decisionale, un utente viene presentata una serie di domande, note come albero decisionale, progettate per eliminare le scelte sul percorso per trovare l'opzione più ideale. Se un utente cercasse telefoni cellulari, le domande probabilmente si riferiscono a prezzo, dimensioni, corriere e desiderio di opzioni come altoparlanti, capacità Web e così via. Sulla base delle risposte a tali domande, la risposta più alta è stata presentata con una spiegazione di accompagnamento.
Uno dei principali svantaggi di questo modello di motore decisionale è che gli argomenti devono essere creati prima di poter essere utilizzati. Simile a un approccio wiki, tali motori decisionali richiedono la partecipazione degli utenti e dipendono dallo sviluppo della comunità per diventare più efficaci. I motori decisionali che si basano sull'input umano sono anche soggetti alla soggettività e all'opinione umana.
a coLa soluzione MMON alla distorsione negli alberi decisionali è consentire il voto della comunità. Le voci migliori o meno soggettive aumentano in cima, mentre le voci più povere sono sepolte. L'affidabilità del voto per annullare le voci povere migliora anche con un maggiore coinvolgimento della comunità, rendendo ancora più fondamentale avere una base di utenti ampia e attiva.
Modelli di motori decisionali più automatizzati sono incorporati nei motori di ricerca popolari e lavorano sulla base dell'utilizzo dei dati di ricerca maturati per suggerire risultati che l'utente probabilmente troverà utile. Invece di fare affidamento sull'input umano, queste raccomandazioni sono prodotte al volo secondo formule predeterminate. Gli utenti possono migliorare i risultati dicendo al sistema se sono utili o meno.