L'intuition : un remède à l'indécision ?

Dernièrement, les moteurs de recherche ont commencé à se concentrer davantage sur la fourniture de réponses à des questions spécifiques. Mettez la capitale du Botswana, par exemple, dans la plupart des moteurs de recherche, et ils se feront un plaisir de produire à la fois la bonne réponse et des liens vers des sites pertinents. Mais la plupart des moteurs de recherche sont peu utiles avec des requêtes plus abstraites, telles que Quel livre dois-je lire ? ou Que dois-je préparer pour le dîner ?

Pressentiment , un site Web qui lance au public aujourd'hui, espère être la réponse à ces questions et bien d'autres encore.

L'intuition commence là où un moteur de recherche s'arrête, selon le cofondateur caterina faux , qui a précédemment cofondé le site de partage de photos Flickr et a ensuite travaillé sur Yahoo Answers. Fake souligne qu'un moteur de recherche normal fournirait à un utilisateur intéressé par l'achat d'un appareil photo numérique des liens vers des centaines de sites qui examinent et comparent les derniers modèles. L'utilisateur doit ensuite trier ces informations et déterminer quelle caméra lui convient.

En revanche, Hunch pose quelques questions simples à choix multiples, notamment Quel type de photographie vous intéresse ?, Voulez-vous un « viser et tirer », un reflex ou un appareil photo télémétrique ? et Quel zoom voulez-vous vouloir? avant de recommander un modèle spécifique.

Le site propose des recommandations personnalisées pour toutes sortes de requêtes. Bien que la plupart des questions déjà sur le site soient légères, il y a de l'informatique sérieuse sous le capot.

Une fois qu'un utilisateur a créé un compte et s'est connecté à Hunch, il a la possibilité de répondre à toutes sortes de questions dans une boîte intitulée Teach Hunch About You. Au fur et à mesure que l'utilisateur parcourt ces questions, Hunch accumule des tonnes de données pour l'aider dans les recommandations qu'il formule.

Afin d'affiner ses recommandations, Hunch équilibre les réponses d'un utilisateur aux questions avec les informations de son profil. Les utilisateurs peuvent indiquer si les recommandations de Hunch étaient bonnes ou non, et cette information aidera à ajuster les facteurs qui guideront les algorithmes du site à l'avenir.

Fake pense que de nombreux systèmes de recommandation existants, tels que ceux utilisés par Amazon ou Netflix, ont des difficultés car les données qu'ils collectent concernent un éventail restreint de sujets. Elle pense que le problème est qu'ils n'ont que les notes des utilisateurs sur les livres ou les films avec lesquelles travailler. Que vous aimiez Dynamite Napoléon Cela pourrait avoir quelque chose à voir avec le fait que vous ayez beaucoup joué au flipper dans votre enfance, dit Fake.

Fake considère Hunch comme une grande expérience, mais son succès dépendra de la volonté des utilisateurs de générer du nouveau contenu pour le site et de fournir des commentaires pour former ses algorithmes. Bien que la société ait semé le site avec des questions et des sujets d'enquête, la plupart de ce qui existe maintenant a été ajouté par les utilisateurs eux-mêmes lors des tests bêta, explique Fake.

Heure des questions : Hunch pose aux utilisateurs plusieurs questions pour affiner leur requête d'origine.

En plus d'évaluer si un résultat a été utile, les utilisateurs peuvent suggérer d'autres recommandations ou améliorations aux enquêtes. De nouveaux sujets de requête peuvent être ajoutés à une zone d'atelier à développer jusqu'à ce que les votes des utilisateurs indiquent qu'ils sont suffisamment précis pour être publiés sous forme de questions sur le site plus large.

Jean Riedl , professeur d'informatique à l'Université du Minnesota, qui étudie les systèmes de recommandation et la collaboration en ligne, affirme que Hunch s'attaque à un problème fascinant, sur lequel les chercheurs universitaires travaillent depuis longtemps. Les ordinateurs sont parfaits pour créer des jeux comme 20 Questions, dit-il ; Hunch, cependant, fait face à des problèmes beaucoup plus amorphes. Une seule question peut avoir des dizaines de résultats possibles, et les informations fournies par un utilisateur peuvent ne pas aider un ordinateur à distinguer clairement les options.

Une question clé, dit Riedl, sera de savoir si le site peut constituer une base de bénévoles prêts à contribuer. Alors que les projets qui reposent sur du contenu généré par les utilisateurs, comme Wikipédia, représentent certaines des réalisations extraordinaires de notre époque, dit Riedl, Hunch demande beaucoup à ses utilisateurs.

Hunch n'a pas encore répondu à la question de savoir comment il pourrait gagner de l'argent, mais Fake dit que les revenus proviendront probablement de liens sponsorisés qui apparaissent à côté des résultats. Ou si Hunch suggère une marque particulière d'ordinateur portable, le site peut percevoir des frais de référence si l'utilisateur achète l'appareil. Cependant, Fake souligne que la publicité n'apparaîtrait qu'après la génération d'un résultat et n'influencerait pas les produits suggérés par le site.

Au fur et à mesure que le site s'améliore, Fake espère que les résultats seront de plus en plus intuitifs, appropriés et même un peu mystérieux. Elle dit, je veux que ça ressemble à l'expérience Magic 8 Ball.

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