Hunch geeft u gepersonaliseerde aanbevelingen op basis van uw interesses

Als je het mij vraagt, zou personalisatie een van de volgende grote stappen zijn naar een meer semantisch web. Alles wat we doen “net zoals” op sites zoals Facebook of GetGlue geeft anderen informatie over de dingen waarin we zijn geïnteresseerd. Als u genoeg van dat soort gegevens krijgt, evenals vergelijkbare gegevens van de mensen waarmee we verbonden zijn, kunt u de smaak en het succes van een persoon goed beoordelen belangen. Geloof me niet? Hoe goed is Netflix bij het kiezen van films die je leuk vindt?

Hunch [niet langer beschikbaar] is zo'n site die dit kan doen. Hunch personaliseert het internet door u te leren kennen en vervolgens slimme aanbevelingen te doen over wat u leuk vindt. In dit artikel laat ik je zien hoe Hunch werkt en waarom het het type community biedt waarvan je misschien een deel wilt zijn.

Wat is Hunch?

We hebben Hunch voor het laatst behandeld in juli 2009, en oorspronkelijk in onze directory terug voordat we zelfs datums op berichten daarbinnen zetten. Toen hebben we Hunch gebeld “beslissingsinstrument”. Hoewel dat nog steeds als een enigszins accurate manier kan worden beschouwd om Hunch te beschrijven, ga ik het noemen wat het vandaag is: een gepersonaliseerde aanbevelingenengine.

Hier is de missie van Hunch zoals afgebeeld op hun website:

De ambitieuze missie van Hunch is om een ​​'smaakgrafiek' van het hele web te bouwen, waarbij elke persoon op internet wordt verbonden met zijn affiniteit met alles, van boeken tot elektronische gadgets tot mode- of vakantievlekken. Hunch loopt voorop bij het combineren van algoritmisch machine-leren met door gebruikers samengestelde inhoud, met als doel betere aanbevelingen voor iedereen te bieden.

Hunch biedt gepersonaliseerde aanbevelingen voor tienduizenden onderwerpen en werkt nu samen met andere bedrijven om aanbevelingen op maat te maken voor sites en applicaties van derden. Het was begonnen door “een stel MIT-nerds” met achtergronden in informatica en wiskunde, die aan het onderzoeken waren hoe machinaal leren kan worden gebruikt om slimme, smaakgerichte aanbevelingen te geven.

Hoe werkt Hunch?

Om aan de slag te gaan met Hunch, gaat u naar de startpagina en logt u in met uw Facebook- of Twitter-account. Vervolgens wordt u een reeks willekeurige (en ik bedoel willekeurige) vragen gesteld, die u kunt kiezen om over te slaan of te beantwoorden. Nadat je elke vraag hebt beantwoord, kun je het percentage mensen zien dat hetzelfde antwoordde als jij. Beantwoord zoveel als je wilt om je smaakprofiel beter te maken. Het is eigenlijk best leuk, moet ik toegeven.

Hunch wordt op twee manieren slimmer / nauwkeuriger. Ten eerste, omdat Hunch wordt aangedreven door collectieve gebruikerskennis, rijpen onderwerpen in de loop van de tijd. Nieuw ingediende onderwerpen zullen in het begin vaak niet erg slim zijn, maar naarmate meer en meer mensen trainen en verfijnen, zullen de onderwerpen veel slimmer worden.

Ten tweede, hoe meer Hunch je leert kennen, hoe meer je aanbevelingen zullen worden aangepast. Elke vraag die je beantwoordt en onderwerp dat je probeert, helpt dit proces.

Wanneer Hunch een aanbeveling doet, laat het ook zien waarom het heeft voorgesteld wat het heeft gedaan. Als je het niet eens bent met de redenering, denk dat het een cruciale vraag of resultaat heeft gemist, kun je al die informatie zelf toevoegen.

Wanneer anderen een van je voor- en nadelen een duim omhoog geven, krijg je zogenaamde Flecks. Vlekjes zijn als tikken op de rug en mensen kunnen dat “je opvliegend” voor een vraag, resultaat of onderwerp dat u heeft bijgedragen. Je kunt ze aan andere mensen geven via hun profielpagina's of inline in een onderwerpspel. Schriftelijke flecks moeten worden goedgekeurd door de persoon die de fleck ontvangt voordat ze zichtbaar zijn vanaf hun profielpagina.

Cred, Badges & Banjo's

Door vast te houden aan het thema van het krijgen / geven van rekwisieten aan mensen, kun je ook de Cred in the Hunch-community bouwen. Cred staat voor geloofwaardigheid, wat een samenvatting is van je Hunch-bijdragen.

U ontvangt ook badges tijdens het gebruik van Hunch. Badges vertegenwoordigen alle verschillende manieren waarop u heeft bijgedragen. Banjo's (dat klopt, Banjos) zijn een soort badge, die een numerieke samenvatting vormen van je totale bijdragen. Andere badges vertegenwoordigen het type inhoud dat u heeft bijgedragen.

Conclusie

Zorg er ook voor dat je andere dingen van Hunch, zoals Twitter, iPhone-apps en een Facebook-game, bekijkt op hun Goodies-pagina [Niet langer beschikbaar].

Ik denk dat Hunch een heel interessante community is. Na het beantwoorden van slechts een paar vragen, beval het enkele van mijn favoriete films en tv-shows aan. Als u het een tijdje gebruikt en het leert meer over u, kan het een heel nuttige tool voor u zijn.

Wat denk je van gepersonaliseerde aanbevelingsmotoren? Ga je eens kijken bij Hunch?