Internet también puede recomendar películas de manera personal

SAN FRANCISCO.- Aunque la tecnología amenaza la supervivencia de las tiendas de alquiler de videos, el empresario Stuart Skorman considera que todavía hay lugar para los consejos de los empleados veteranos.

Para demostrarlo, Skorman contrató a más de 20 ex empleados de tiendas de videos para que volcaran su experiencia en una nueva máquina de búsqueda de Internet, llamada ClerkDogs, que fue lanzada el martes.

Skorman apuesta a que esta combinación de inteligencia humana y manejo de datos resulte ser una alternativa más interesante al sistema automático de recomendación de películas que ha ayudado a alimentar el éxito del líder de alquiler en línea en Estados Unidos, Netflix Inc.

Netflix emite recomendaciones a sus 8,7 millones de suscriptores elaborando una base de datos de 2.000 millones de calificaciones que sus clientes han ingresado en la última década. Sabiendo si a un suscriptor le gustó una película, Netflix le sugiere otras buscando entre las preferencias pasadas y las pautas de alquiler de suscriptores que vieron la misma cinta.

ClerkDogs también recurre a un numeroso banco de datos para recomendar películas, pero va más allá.

Después de pedir a los visitantes que escriban el nombre de una película que les gustó, la máquina ClerkDogs genera una lista de recomendaciones basada en un análisis de las opiniones de los empleados de video y las reseñas escritas. Y para añadir un toque más personal, deja que los suscriptores busquen recomendaciones en base a su estado de ánimo en el momento de solicitar una película en alquiler. Los usuarios de ClerkDogs pueden consultar una escala para indicar si buscan películas con un poco más de romance, suspenso, humor u otros elementos.

Las reseñas ayudan a ClerkDogs a acercarse más a los intereses de los suscriptores, apelando a la información suministrada por los empleados de tiendas de video.

Skorman, que fue propietario de una de esas tiendas, compara el sistema a una conversación con un entusiasta del cine, algo que no es posible con la máquina de recomendaciones de Netflix porque depende de un estricto sistema de calificación de una a cinco estrellas y no se adapta a las emociones variables del suscriptor.

“Los motivos por el que la gente elige determinadas películas son muy complejos”, afirmó Skorman. “Netflix ha hecho un trabajo maravilloso con su sistema, pero ha llegado lo más lejos que puede ir”.