Consumo colaborativo. Análisis, estudio de casos de éxito y buenas prácticas

Se pretende estudiar en este Trabajo Fin de Máster la influencia en la sociedad de un fenómeno de actualidad como es el consumo colaborativo. Para ello se han fijado dos objetivos relacionados entre sí. Por un lado profundizar en este nuevo movimiento desde todas sus aristas bajo un punto de vista teórico para conseguir una visión independiente de cada una de ellas así como una visión de conjunto que las relacione. De este modo, a nivel teórico, analizaremos conceptos tan importantes como son los factores claves para su aparición, la creación y modificación de nuevos mercados, sus modelos de negocio, los marketplaces P2P, los riesgos a los que se enfrenta y la financiación de estas iniciativas. Por otro lado, aplicaremos este conocimiento en una segunda parte práctica. Para ello, utilizando como metodología científica el estudio de casos, se analizan una serie de casos de éxito de los más significativos de este movimiento poniendo el foco en el panorama español. Por último extraeremos del análisis unas buenas prácticas que le puedan ser de utilidad a una ‘startup’ en sus primeros pasos. ABSTRACT I intend to study in this research the influence in the society of a new movement, the so called Collaborative Consumption – a form of consumption where people share goods and services. Two related objectives have been set in this context. On the one hand it will be necessary to deep into this new movement from different perspectives under a theoretical point of view to get an independent view of each one as well as an overview that relates all of them. To accomplish this, it will be necessary to discuss important concepts such as the key factors for its occurrence, the creation and modification of new markets, business models, the P2P marketplaces, the risks it faces and the funding part of these initiatives. On the other hand, we will apply this knowledge in a second practical part using the case study as scientific methodology. A series of case studies, the most significant of this movement, will be analyzed focusing on the Spanish landscape. Finally, we will derive from the analysis a set of best practices that could be helpful to a start-up in its first steps.

Diseño e implementación de un sistema telemático de consumo colaborativo localizado

En la actual crisis económica a nivel mundial surgen nuevas formas de negocio. Como consecuencia, en España contamos con cifras alarmantes de desempleo, el cual tardará varias décadas en recuperarse. Esto unido al mercado laboral existente con bajos incentivos a la contratación hace que exista una gran cantidad de profesionales buscando realizar trabajos para obtener ingresos. Aprovechando esa gente que busca poder trabajar y la que busca buenos profesionales, a ser posibles con algún tipo de feedback por parte de otras personas, Es en este ámbito donde surge la posibilidad de negocio en la que se apoya este proyecto. A lo largo de la historia las crisis económicas mundiales se han caracterizado por un factor común,el cambio en algunas formas de hacer comercio y de relacionarse entre personas. En la actualidad nos encontramos inmersos en una de ellas y es el momento de detectar estos cambios. Son muchos los sectores en los que la compra en persona están cayendo y la gente se está lanzando a encontrar el precio más barato en la web y realizando la transacción de manera online. Esto es un cambio profundo y que puede hacer que muchos negocios que no sepan redefinirse y poder ofrecer en cualquier lugar sus productos caigan en el olvido. Muchas veces no es fácil tener buenas campañas de marketing o posicionamiento en las web y esto puede llevar a añadir a las pérdidas por el cambio de “mundo”, del real al virtual, otras muy grande asociadas a los gastos asumidos de las estrategias tomadas para ese cambio. Totalmente ligado a este aspecto surge la necesidad de poder tener un feedback de otras personas para tomar la decisión. Otro punto importante es la forma en la que el empleo cambiará después de esta crisis. Son muchos los ejemplos a nivel mundial de como los antiguos contratos están dejando pasos a contratos más volátiles y con duración de obra y servicio. Por tanto es necesario en la medida de lo posible poder estar al tanto de todas las posibilidades que pudieran surgir en los sectores o actividades que el sujeto fuera capaz de realizar. Ya por último, no intrínsecamente ligado al período de recesión, hay que destacar el uso del móvil como herramienta diaria básica. Si juntamos todos estos aspectos tenemos una de las principales formas de negocio que surgirán de esta crisis, el consumo colaborativo. Por tanto este proyecto buscará explotar esta posibilidad permitiendo a la gente ofrecer o solicitar productos/servicios a la par que aprovechará la potencia de los dispositivos tecnológicos actuales geolocalizando las ofertas y pudiendo lanzar campañas publicitarias en momentos concretos de cercanía a los puntos de acción. Con el fin de poder abordar todos los puntos que se definen en el proyecto se hará uso de tecnologías que permitan un rápido desarrollo y que potencien el uso multidispositivo.

Modelado de sistemas multimedia para personalización y recomendación híbrida a partir del consumo audiovisual de los usuarios

This doctoral thesis focuses on the modeling of multimedia systems to create personalized recommendation services based on the analysis of users’ audiovisual consumption. Research is focused on the characterization of both users’ audiovisual consumption and content, specifically images and video. This double characterization converges into a hybrid recommendation algorithm, adapted to different application scenarios covering different specificities and constraints. Hybrid recommendation systems use both content and user information as input data, applying the knowledge from the analysis of these data as the initial step to feed the algorithms in order to generate personalized recommendations. Regarding the user information, this doctoral thesis focuses on the analysis of audiovisual consumption to infer implicitly acquired preferences. The inference process is based on a new probabilistic model proposed in the text. This model takes into account qualitative and quantitative consumption factors on the one hand, and external factors such as zapping factor or company factor on the other. As for content information, this research focuses on the modeling of descriptors and aesthetic characteristics, which influence the user and are thus useful for the recommendation system. Similarly, the automatic extraction of these descriptors from the audiovisual piece without excessive computational cost has been considered a priority, in order to ensure applicability to different real scenarios. Finally, a new content-based recommendation algorithm has been created from the previously acquired information, i.e. user preferences and content descriptors. This algorithm has been hybridized with a collaborative filtering algorithm obtained from the current state of the art, so as to compare the efficiency of this hybrid recommender with the individual techniques of recommendation (different hybridization techniques of the state of the art have been studied for suitability). The content-based recommendation focuses on the influence of the aesthetic characteristics on the users. The heterogeneity of the possible users of these kinds of systems calls for the use of different criteria and attributes to create effective recommendations. Therefore, the proposed algorithm is adaptable to different perceptions producing a dynamic representation of preferences to obtain personalized recommendations for each user of the system. The hypotheses of this doctoral thesis have been validated by conducting a set of tests with real users, or by querying a database containing user preferences - available to the scientific community. This thesis is structured based on the different research and validation methodologies of the techniques involved. In the three central chapters the state of the art is studied and the developed algorithms and models are validated via self-designed tests. It should be noted that some of these tests are incremental and confirm the validation of previously discussed techniques. Resumen Esta tesis doctoral se centra en el modelado de sistemas multimedia para la creación de servicios personalizados de recomendación a partir del análisis de la actividad de consumo audiovisual de los usuarios. La investigación se focaliza en la caracterización tanto del consumo audiovisual del usuario como de la naturaleza de los contenidos, concretamente imágenes y vídeos. Esta doble caracterización de usuarios y contenidos confluye en un algoritmo de recomendación híbrido que se adapta a distintos escenarios de aplicación, cada uno de ellos con distintas peculiaridades y restricciones. Todo sistema de recomendación híbrido toma como datos de partida tanto información del usuario como del contenido, y utiliza este conocimiento como entrada para algoritmos que permiten generar recomendaciones personalizadas. Por la parte de la información del usuario, la tesis se centra en el análisis del consumo audiovisual para inferir preferencias que, por lo tanto, se adquieren de manera implícita. Para ello, se ha propuesto un nuevo modelo probabilístico que tiene en cuenta factores de consumo tanto cuantitativos como cualitativos, así como otros factores de contorno, como el factor de zapping o el factor de compañía, que condicionan la incertidumbre de la inferencia. En cuanto a la información del contenido, la investigación se ha centrado en la definición de descriptores de carácter estético y morfológico que resultan influyentes en el usuario y que, por lo tanto, son útiles para la recomendación. Del mismo modo, se ha considerado una prioridad que estos descriptores se puedan extraer automáticamente de un contenido sin exigir grandes requisitos computacionales y, de tal forma que se garantice la posibilidad de aplicación a escenarios reales de diverso tipo. Por último, explotando la información de preferencias del usuario y de descripción de los contenidos ya obtenida, se ha creado un nuevo algoritmo de recomendación basado en contenido. Este algoritmo se cruza con un algoritmo de filtrado colaborativo de referencia en el estado del arte, de tal manera que se compara la eficiencia de este recomendador híbrido (donde se ha investigado la idoneidad de las diferentes técnicas de hibridación del estado del arte) con cada una de las técnicas individuales de recomendación. El algoritmo de recomendación basado en contenido que se ha creado se centra en las posibilidades de la influencia de factores estéticos en los usuarios, teniendo en cuenta que la heterogeneidad del conjunto de usuarios provoca que los criterios y atributos que condicionan las preferencias de cada individuo sean diferentes. Por lo tanto, el algoritmo se adapta a las diferentes percepciones y articula una metodología dinámica de representación de las preferencias que permite obtener recomendaciones personalizadas, únicas para cada usuario del sistema. Todas las hipótesis de la tesis han sido debidamente validadas mediante la realización de pruebas con usuarios reales o con bases de datos de preferencias de usuarios que están a disposición de la comunidad científica. La diferente metodología de investigación y validación de cada una de las técnicas abordadas condiciona la estructura de la tesis, de tal manera que los tres capítulos centrales se estructuran sobre su propio estudio del estado del arte y los algoritmos y modelos desarrollados se validan mediante pruebas autónomas, sin impedir que, en algún caso, las pruebas sean incrementales y ratifiquen la validación de técnicas expuestas anteriormente.