Internets šobrīd piedzīvo neredzētu izaugsmi datu apjomos. Sociālajo tīklu lietošana aug strauji, radot arvien vairāk informāciju par mūsu interesēm. Facebook ir jau pārsniedzis 500 miljonu reģistrētu lietotāju un tvītu skaits mēnesī jau sasniedzis 2 miljardus. Nevar sūdzēties, ka internetā būtu par maz informācijas. Taču veidojas nepieciešamība pēc risinājumiem, kas palīdzētu mums gūt atziņas no šīs informācijas jūras.
Ja zin ko meklē, pietiek ar Google. Taču kā varam atklāt sev piemerotas lietas, nezinot ko mēs īsti meklējam? Man ir sev tīkamie mūziķi un albumi, bet kā atklāt jaunu dziedātāju, kurš būtu manā gaumē? Vai ir iespējams atklāt jaunu mūziku, grāmatas u.t.t., kuras man patiktu, izmantojot interneta plašo informācijas apjomu? Šķiet, ka teorētiski tam jābūt iespējamam.
Meklējot nezināmo
Senāk lietoju Launchcast.com, kuru Yahoo nopirka un pārdēvēja par Yahoo music. Šis risinājums ļauj klausīties straumētas dziesmas un skatīties mūzikas video un tos novērtēt. Kad klausās straumēto mūziku, risinājums maisīja gan zināmas, gan jaunus izpildītājus, tādejādi dodot iespēju secināt piemērotību savai gaumei. Taču labprāt atrastu risinājumu, kurš neietver straumēšanu. Man arī šķiet, ka, vajadzētu varētu atklāt šo to jaunu, apvienojot ar plašāku informāciju par interesēm un uzskatiem, ne tikai draugu (vai citu līdzīgas gaumes mūzikas cienītāju) mūzikas ieteikumiem.
Līdz šim esmu atradis trīs iespējamus risinājumus, kuri cenšas palīdzēt atrast savām interesēm atbilstošas lietas: Hunch, GetGlue un Blippr. Šajā rakstā aplūkošu Hunch. Par GetGlue un/vai Blippr varbūt rakstīšu citu reizi.
Hunch.com – kā darbojas
Uzsākot lietošanu, Hunch uzdod tikai 20 jautājumus. Vai dzīvojiet pilsētā, piepilsētā vai laukos? Kā jūs uzstādītu mājas kino iekārtu: prasītu palīdzību citiem, izlasītu dokumentāciju vai ķertos klāt nelasot instrukcijas? u.t.t. Pēc pirmajiem 20 jautājumiem, Hunch jau iesaka filmas, grāmatas, žurnālus, spēļmantas u.t.t., kuras Tev varētu patikt. Atbildot papildus jautājumus, ieteikumi kļūst precīzāki.
Kā Hunch to paveic? Analizējot internetā un sociālajos tīklos pieejamos datus, Hunch izstrādātāji esot spējuši atklāt likumsakarības starp mūsu interesēm un dažādu jautājumu atbildēm.
Rezultāti un secinājumi
Aizpildot pamatjautājumus un dažus papildjautājumus, Hunch pareizi secināja, ka MIT varētu būt man interesantākā ASV augstskola un man varētu patikt blogošana, fotogrāfēšana un žurnāls Wired.
Taču netrūka neveiksmīgu secinājumu. Neviens rokmūzikas ieteikums (Beatles, The Smiths, Talking Heads, The Clash, The Velvet Underground) mani neuzrunāja, piemēra pēc.
Hunch arī piedāvā iPhone aplikāciju ar nosaukumu “Hunchable”, kura ir ērti lietot. Tāpat kā caur pārlūkprogrammu, var izvēlēties no plaša kategoriju klāsta ar ierosinājumiem. Ja meklē jaunu mobilo telefonu, kurš varētu būt piemērotākais? Kuru asa sižeta filmu noskatīties šovakar?
Kopumā, izvērtējot ieteikumus, es secināju, ka pagaidām šī tehnoloģija vēl nepaspēj nodrošināt pietiekami labus ieteikumus, jo redzu sev neatbilstošus ierosinājumus daudzās dažādās kategorijās. Taču uzskatu, ka šim risinājuma ir labas izredzes strādāt veiksmīgi, to attīstot. Manuprāt mūsu produktu intereses un mūsu uzskati un dzīves stils ir saistīti un internetā pieejamā informācija varētu palīdzēt šīs saiknes atklāt.
Kopsavilkums: turpinu meklēt efektīvu risinājumu, lai atklāt sev tīkamu mūziku vai citu kategoriju ieteikumus.
Vai esat atklājuši kādu citu risinājumu, kurš varētu šo izaicinājumu veiksmīgi izpildīt? Labprāt uzklausu jūsu ierosinājumus, vai e-pastā vai komentāros.
Avoti: ReadWriteWeb
Dainis Bērziņš.
Šeit izklāstītais ir mans personīgais viedoklis.
