Che cos'è il filtro collaborativo?
Il filtro collaborativo è un metodo per l'elaborazione dei dati che si basa sull'utilizzo di dati provenienti da numerose fonti per sviluppare profili di persone che sono correlate da gusti e abitudini di spesa simili. Questa tecnica viene utilizzata in diverse impostazioni. Alcune delle più famose applicazioni del filtro collaborativo possono essere visualizzate su Internet, dove viene utilizzato per il marketing, per predire i gusti degli utenti e per curare i siti che dipendono dagli input degli utenti per funzionare.
In un semplice esempio di come funziona il filtro collaborativo, un sito Web potrebbe voler creare un sistema di raccomandazioni per programmi televisivi. Gli utenti del sito forniscono dati quando accedono ed elencano gli spettacoli che preferiscono. Questi dati vengono a loro volta utilizzati per identificare utenti con gusti simili. Se al 75% delle persone a cui piace Show A piace Show B, il sistema può dedurre che alle persone a cui piace uno show probabilmente piace l'altro. Pertanto, quando un utente accede e si identifica come fan di Show A in cerca di suggerimenti, il sistema può consigliare Show B.
Perché il filtro collaborativo funzioni, ha bisogno di molti dati. Maggiore è la popolazione da cui vengono estratti i dati, più utili ed efficaci saranno i dati. È più probabile che piccole quantità di dati finiscano con risultati non significativi, ad esempio connessioni errate che determinano scarse previsioni di gusti. Tali sistemi spesso soffrono di un problema di avvio a freddo, in cui sono lenti a svilupparsi perché il database deve essere popolato per primo. I primi utenti potrebbero sentirsi frustrati dal sistema perché fornisce cattive raccomandazioni poiché non dispone di dati sufficienti.
Il filtro collaborativo viene anche ampiamente utilizzato su siti di social network e siti che forniscono strumenti come il bookmarking aziendale, in cui gli utenti condividono e promuovono collegamenti a siti che ritengono interessanti. Man mano che gli utenti aggiungono al corpo dei dati nel sistema, il sistema può iniziare a formulare raccomandazioni progettate per soddisfare i gusti di ciascun utente. Ad esempio, un sito di social bookmarking potrebbe generare collegamenti casuali sulla base di collegamenti e utenti a cui qualcuno ha espresso gradimento in passato.
I professionisti del marketing possono utilizzare il filtro collaborativo per fornire agli utenti un marketing mirato con precisione. Questo marketing personalizzato può essere molto efficace in quanto gli utenti hanno la sensazione di essere indirizzati personalmente e di conseguenza hanno maggiori probabilità di accettare raccomandazioni. Le enormi quantità di dati fornite volontariamente su siti Web come i siti di social network sono una merce di spicco tra gli esperti di marketing, che acquistano dati da tali siti per sviluppare campagne personalizzate.