Crean un nuevo sistema de recomendación de contenidos ¿Sabes realmente lo que te gusta?

El Grupo de Aplicación de Telecomunicaciones Visuales (G@TV) de la Universidad Politécnica de Madrid ha desarrollado un novedoso sistema para recomendar contenidos audiovisuales basándose en las características de consumo de cada usuario. La idea de la G@TV parte de la necesidad de facilitar al usuario el acceso a los contenidos que son de su interés, algo que, evidentemente, beneficia a los creadores y distribuidores de contenidos que llegan de una forma más directa a su público.
Ejemplo de la estimación estética de un video (American Beauty)

Ejemplo de la estimación estética del movimiento de un vídeo (American Beauty)

Este modelo se ha probado con 70.000 usuarios, cerca de un millón de valoraciones sobre unas 200.000 películas, los resultados son más que interesantes: la precisión en la identificación de preferencias es la mayor alcanzada hasta la fecha. Lo más destacable es que es el modelo más objetivo empleado hasta el momento, ya que los resultados se obtiene sin necesidad de solicitar esta información al usuario. Los sistemas conocidos hasta ahora emplean técnicas semánticas, o recomendaciones por temas o perfiles similares. En este caso las recomendaciones se basan en el contenido en sí, en características de las que ni siquiera el propio usuario es consciente como el ritmo narrativo (escenas, planos), el movimiento (de la cámara) o la naturaleza de la imagen (luminosidad, color, texturas…). Procesados estos datos, se puede averiguar el grado de influencia que tienen sobre cada persona y cómo condicionan sus preferencias. Las recomendaciones generadas por este sistema son siempre las adecuadas ya que son flexibles y cambian con las elecciones del usuario empleando la inteligencia artificial. Sin duda, un paso de gigante dentro del marketing de contenidos…

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