Hunch vous donne des recommandations personnalisées en fonction de vos intérêts

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Si vous me demandez, je dirais que la personnalisation est l'une des prochaines grandes étapes vers un Web plus sémantique. Tout ce que nous «aimons» sur des sites comme Facebook ou GetGlue donne aux autres des informations sur les choses qui nous intéressent. Si vous obtenez suffisamment de ce type de données, ainsi que des données similaires des personnes avec lesquelles nous sommes connectés, vous pouvez juger efficacement les goûts et les intérêts d'une personne. Tu ne me crois pas? Quelle est la capacité de Netflix à choisir les films que vous aimerez?

Hunch [No Longer Available] est un de ces sites qui est capable de le faire. Hunch personnalise Internet en apprenant à vous connaître et en faisant ensuite des recommandations intelligentes sur ce que vous pourriez aimer. Dans cet article, je vais vous montrer comment fonctionne Hunch et pourquoi il propose le type de communauté dont vous souhaitez peut-être faire partie.

Qu'est-ce que Hunch?

Nous avons couvert Hunch pour la dernière fois en juillet 2009, et à l'origine dans notre annuaire avant même de mettre des dates sur les publications. À l'époque, nous appelions Hunch un «outil d'aide à la décision». Bien que cela puisse encore être considéré comme un moyen quelque peu précis de décrire Hunch, je vais l'appeler ce qu'il est aujourd'hui: un moteur de recommandations personnalisé.

Voici l'énoncé de mission de Hunch tel que décrit sur leur site Web:

La mission ambitieuse de Hunch est de construire un «graphique des goûts» de l'ensemble du Web, reliant chaque personne sur le Web avec leur affinité pour tout, des livres aux gadgets électroniques en passant par la mode ou les vacances taches. Hunch est à la pointe de la combinaison de l'apprentissage automatique algorithmique avec du contenu organisé par l'utilisateur, dans le but de fournir de meilleures recommandations pour tout le monde.

Hunch fournit des recommandations personnalisées sur des dizaines de milliers de sujets et travaille désormais en partenariat avec d'autres sociétés pour proposer des recommandations personnalisées sur des sites et applications tiers. Il a été lancé par «un groupe de nerds du MIT» ayant une formation en informatique et en mathématiques, qui exploraient comment l'apprentissage automatique pouvait être utilisé pour fournir des recommandations intelligentes et axées sur le goût.

Comment fonctionne Hunch?

Pour commencer à utiliser Hunch, rendez-vous sur la page d'accueil et connectez-vous avec votre compte Facebook ou Twitter. Ensuite, on vous pose une série de questions aléatoires (et je veux dire aléatoires), que vous pouvez choisir de sauter ou de répondre. Après avoir répondu à chaque question, vous pourrez voir le pourcentage de personnes qui ont répondu de la même manière que vous. Répondez à autant de fois que vous le souhaitez pour mieux construire votre profil gustatif. C'est en fait assez amusant, je dois admettre.

Hunch devient plus intelligent / plus précis de deux manières. Tout d'abord, comme Hunch est alimenté par la connaissance collective des utilisateurs, les sujets évoluent avec le temps. Les sujets nouvellement soumis ne seront souvent pas très intelligents au début, mais à mesure que de plus en plus de personnes les formeront et les affineront, les sujets deviendront beaucoup plus intelligents.

Deuxièmement, plus Hunch apprend à vous connaître, plus vos recommandations seront personnalisées. Chaque question à laquelle vous répondez et chaque sujet que vous essayez aident ce processus.

Lorsque Hunch fait une recommandation, il vous montre également pourquoi il a proposé ce qu'il a fait. Si vous n'êtes pas d'accord avec le raisonnement, pensez qu'il a manqué une question ou un résultat crucial, vous pouvez ajouter toutes ces informations vous-même.

Lorsque d'autres donnent un coup de pouce à l'un de vos avantages / inconvénients, vous obtenez ce qu'on appelle des flecks. Les taches sont comme des tapotements dans le dos, et les gens peuvent vous «taper» pour une question, un résultat ou un sujet auquel vous avez contribué. Vous pouvez les donner à d'autres personnes à partir de leurs pages de profil, ou en ligne dans une pièce de théâtre. Les taches écrites doivent être approuvées par la personne qui les reçoit avant d'être visibles sur leur page de profil.

Cred, Badges & Banjos

En conservant le thème de l'obtention / distribution d'accessoires aux gens, vous pouvez également créer Cred dans la communauté Hunch. Cred est synonyme de crédibilité, qui est un résumé de vos contributions à Hunch.

Vous recevez également des badges lorsque vous utilisez Hunch. Les badges représentent toutes les différentes façons dont vous avez contribué. Les banjos (c'est vrai, les banjos) sont un type de badge, qui représente un résumé numérique de vos contributions totales. Les autres badges représentent le type de contenu auquel vous avez contribué.

Conclusion

Assurez-vous également de consulter les autres trucs de Hunch - comme Twitter, les applications iPhone et un jeu Facebook - sur leur page Goodies [No Longer Available].

Je pense que Hunch est une communauté vraiment intéressante. Après avoir répondu à quelques questions, il a recommandé certains de mes films et émissions de télévision préférés. Une fois que vous l'utilisez pendant un petit moment et qu'il en apprend plus sur vous, cela peut être un outil vraiment utile pour vous.

Que pensez-vous des moteurs de recommandation personnalisés? Allez-vous vérifier Hunch?