Presente y futuro de los sistemas recomendadores en la web 2.0

En una Web dominada por los medios sociales para la información, la relación y la comunicación, la dinámica que se establece entre contenidos, personas y tecnología cambia radicalmente. Ante la relevancia que cobra el contenido generado por usuarios en este escenario –esencialmente relacional-, la localización de las mejores fuentes de información requiere sistemas recomendadores que incorporen la naturaleza social de una Web que va más allá de la primigenia internet. Se revisan las aproximaciones actuales a los procesos de recomendación, poniéndolas en el contexto de las tendencias asociadas al fenómeno del social computing. Asimismo, se destacan algunas líneas de actuación en la redefinición del problema de la recomendación en un panorama dominado por las redes sociales y la generación de contenidos por los usuarios

Proactividad y contextualización: futuro del diseño de sistemas recomendadores

En el entorno tecnosocial actual la importancia de ofrecer contenidos personalizados a los usuarios de las diferentes plataformas sociales existentes, que se ajusten a sus necesidades en cada momento, es un factor clave para el éxito de las mismas. Los sistemas recomendadores juegan un papel crucial, pero en muchos casos su nivel de personalización es escaso o demasiado generalista. Se analizan dos aspectos claves para la evolución de estos sistemas: la proactividad y la contextualización. Se propone un modelo teórico de referencia para la creación de sistemas de recomendación proactivos basados en información contextual, y se comprueba su viabilidad en dos escenarios reales donde han sido implementados con éxito: el bancario y el de las redes personales de aprendizaje. Finalmente se destacan líneas de actuación futuras siguiendo las aportaciones expuestas con especial atención a su aplicación en entornos educativos.