Innovación
Esta semana ReadWriteWeb publica una serie de posts en los que describimos las 5 tendencias más importantes en Internet de 2009. Nuestro primer post fue sobre Datos Estructurados, el segundo sobre Web a Tiempo Real. La tercera parte de nuestra serie es sobre Personalización.
La personalización es un término que resuena hace tiempo en Internet. Con la superabundancia de información existente en la red ya en 2009, la personalización actualmente significa ofrecer filtros y recomendaciones eficaces. En último término, la personalización consiste en que las páginas y servicios Web proporcionen lo que el usuario desee, cuando lo desee. Por lo menos, ese ha sido siempre el sueño. Vamos a ver si los productos de 2009 lo están cumpliendo.
Todas las tendencias que estamos describiendo se solapan. Esto es así especialmente con la personalización, como veremos más adelante.
Filtrar el diluvio de datos a tiempo real
La personalización se usa a menudo para ofrecer una capa de organización a los usuarios por encima de los datos a tiempo real. Como describía Ken Fromm en su manual de Web a Tiempo Real (en inglés):
“Internet está pasando de unidades discretas de sitios y páginas Web a unidades discretas de información [...] organizadas de modos que resultan relevantes y personales para cada individuo, usando datos recopilados de gráficos sociales, así como de servicios de recomendación y personalización que permiten a los usuarios establecer sus preferencias.”
Usando un producto de dashboard como TweetDeck, Seesmic o Peoplebrowsr para Twitter, se pueden agrupar personas, palabras clave y temas. Éste es el funcionamiento práctico de la personalización.
Web abierta: más datos sobre el usuario, mejor personalización
Otro aspecto de la personalización es la preponderancia cada vez mayor de los datos abiertos en la red. Muchas empresas ofrecen sus datos en Internet por medio de APIs, servicios Web y estándares de datos abiertos. Además, como comentábamos en el primer post de esta serie, muchos de esos datos son estructurados, lo que permite la interconexión entre ellos y su uso por terceros.
¿Cómo facilitan los datos abiertos la personalización? En pocas palabras, cuanto más datos sobre el usuario y su gráfico social puedan usar las aplicaciones, mejor orientado estará el servicio hacia dicho usuario. No obstante, esto presenta problemas de privacidad nada banales, por muy significativos que resulten los beneficios de la personalización.
Actualmente hay todo un abanico de estándares de datos abiertos en la red. Entre ellos están:
- Portabilidad de datos: transferir los datos y amigos de un sitio a otro.
- OpenID: identidad portátil, autenticación con una sola instancia.
- OpenSocial: iniciativa de Google para redes sociales que permite a los desarrolladores crear widgets con un código único; MySpace es miembro, Facebook no.
- APML: estándar de “atención” cada vez mayor Los datos de atención de un usuario son toda la información existente online sobre lo éste que lee, escribe, comparte y consume.
Motores de recomendaciones
Muchos productos de consumo en Internet buscan recomendar al usuario cosas que puedan gustarle. Hace un par de años, Alex Iskold hizo un esbozo de lo que consideraba las 4 principales filosofías de recomendación:
- Personalizada: recomendar cosas basándose en el comportamiento anterior del individuo
- Social: recomendar cosas basándose en el comportamiento anterior de usuarios similares
- Por el producto: recomendar cosas basadas en el propio producto
- Una combinación de las tres filosofías anteriores
Probablemente, Amazon siga siendo el mejor ejemplo de recomendaciones de la red, pero un ejemplo de algo nuevo en 2009 fue la mejora de las funciones de personalización del sitio de alquiler de películas Netflix en marzo. Ésta incluía nuevas preferencias de gustos, lo que permitía a los usuarios (por ejemplo) escoger entre películas románticas, de suspense o de tono oscuro. Las novedades incluían una homepage personalizada, y una opción que permite a los usuarios combinar géneros.
Conclusión
La personalización ha crecido a paso lento pero firme en 2009. No ha sido tan emocionante como el crecimiento de los Datos Estructurados o la Web a Tiempo Real, pero consideramos que ha sido un aspecto esencial en la evolución de la red.
Imagen: davepatten
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