Por Luis Miguel Martínez
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En estos días en que las herramientas para redes sociales nos permiten gozar de ese fascinante mundo en Internet, la idea de un perfil parece ser algo cotidiano. Frases como “Escritora, (sic) Comunicologa” ó “Amo lo cursi, odio a los fans de U2” ó “Digo lo q pienso, rollera y quejumbrosa”, nos sugieren algo sobre quien es la persona atrás de un avatar en Twitter o Facebook o Blogger o … . Incluso el registro estructurado público en Facebook que nos da el perfil de alguien, nos muestra mucho /* tal vez, demasiado */ de una persona. “Mujer … México”, junto con su autobiografía “Escribo, hago radio, doy clases, …”, y cuyas películas favoritas son: “Los que se quedan”, “Mi último día”, “Aurora Boreal” ; y es fan de “Topo Gigio” y de “Haruki Murakami”; nos hablan de un perfil complicado de entender y recomponer pero tal vez, nuestros perfiles den suficiente información para re-armar una parte de nuestra vida mediante una buena ingeniería social.
Empresas como Google conocen el valor de estos perfiles que en términos de información valen oro, una vez que se pueden cruzar con otros hábitos y contestar preguntas como ¿cuántas personas gustan de Topo Gigio y de Murakami simúltaneamente? Prácticamente, recoger esa información no tiene costo, nosotros –los usuarios- nos encargamos de dejarla ahí y cuidadosamente con muchos detalles.
La empresa en línea más reciente de Google rompe con muchos paradigmas del gigante en Internet. Gracias a su experiencia en el perfilamiento de personas, marcas, servicios; nos ofrece Boutiques.com. Esta “experiencia de compra personalizada” te permite comprar lo que más te gusta de la selección de expertos en moda /* incluyéndote a ti la más importante experta */. Un desarrollo así, resulta de tres factores clave: técnicas de descripción de objetos con metadatos, un perfil del consumidor y modelos matemáticos que relacionen dinámicamente esos dos conjuntos. Tal como lo describe Google, es el resultado de la convergencia de los “expertos en moda”, ingenieros y sistemas de cómputo. El modelamiento del gusto de las mujeres por la moda, se reduce a 6 pasos.
La “experiencia” en Boutiques.com /* que casi dice en letras pequeñas que es de Google y sí, está en eterna Beta testing */ comienza con determinar el estilo de cada quien, utilizando una técnica llamada Stylyzer (registrada en 2009 y abandonada en 2010 por like.com – quien por cierto fue comprada por Google por 100 Millones de Dólares). Mediante la elección de fotos de modelos con estilos cuidadosamente escogidos, y seguramente metadescritos, se concluye el estilo de vestir de la recién llegada a este sitio. Después de 10 a 20 selecciones (más mi estilo vs. no es mi estilo), el Stylyzer concluye si tu estilo es “clásico”, “romántico”, “casual chic”, “edgy”, “street” o “boho”.
Los siguientes pasos permiten seleccionar entre 16 tipos de vestidos, 13 tipos de “tops”, 9 tipos de “bottoms” y 16 tipos de zapatos con 12 colores básicos con lógica de “lo amo y lo odio”. Estas respuestas modelan a la consumidora y refinan el resultado del Stylyzer, en la lógica de las variantes de ese estilo. El último paso, reafirma los resultados al decirle a Google cuales son tus diseñadores favoritos. De ahí se construye una “boutique” personal, entiéndase como un catálogo de ropa, zapatos y accesorios, que filtra aquello que no nos gusta. Esta tienda se puede mejorar al “amar u odiar” a los resultados presentados. Un experimento realizado en el Laboratorio de Convergencia Digital de la Universidad Iberoamericana, nos indicó que respecto a las sugerencias, aún con cuidado en las respuestas, no más del 60 por ciento de éstas concuerdan con nuestras preferencias en la primera selección de ropa mientras que en los zapatos esta cifra baja a 11 por ciento. Sin embargo, los resultados muestran que después de una primera “refinación” en las selecciones, estas cantidades suben a 80 y 25 por ciento respectivamente.
El perfilamiento es también utilizado por Amazon, para sugerir autores de libros similares de acuerdo a las compras previas; mientras que en iTunes, Genius analiza la música almacenada en tu computadora y te sugiere listas de reproducción musical. Imaginemos si estos dos gigantes de la interactividad en línea tuvieran acceso a datos como género, edad, ciudad y nivel socioeconómico; súbitamente tendríamos inundado nuestro correo electrónico con publicidad ultradirigida y confeccionada a la medida. Dejando el futurismo de lado, nos queda saber que las técnicas de perfilamiento automatizado aun deben ser muy perfeccionadas y nos dará tiempo para reflexionar sobre las consecuencias de una percepción filtrada del mundo.
Visita boutiques.com , si eres mujer juzga sus bondades y si eres hombre escoge un buen regala para esa persona especial.
Para divertirte, consulta la colección de discos de los Beatles en iTunes y haz tu lista de lo que te falta para completarla.
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