Personlig tilpasning av innhold er en teknikk som forsøker å eliminere informasjonsoverbelastning eller infoksikasjon ved å tilpasse innhold for hver type bruker . Vi forstår som bruker enhver enkeltperson eller institusjon (mann, kvinne, bedrift...).
Før bruken av internett kunne en forbruker ha tilgang til et begrenset sett med informasjon. Reklame ble dermed den eneste måten å kjenne produktet på. Når du gikk for å kjøpe plater eller filmer, hadde du kun til disposisjon de du fant i platebutikken eller videobutikken. Fra denne mangelen på informasjon den gang har vi gått til metning. Problemet nå er å kunne skille det som interesserer oss fra den typen informasjon vi ikke ønsker.
Personliggjøring av innhold finnes innenfor feltet teknologi, markedsføring , reklame, politisk kommunikasjon [ 1 ] og audiovisuell kommunikasjon generelt. Det er svært utbredt i verden av i.Internet , nettsider og søkemotorer .
Personliggjøring av innhold er basert på tre grunnleggende prosedyrer: opprettelse av en brukermodell , valg av innhold fra brukermodellen og til slutt presentasjon av innhold.
For å kunne tilpasse innholdet til brukeren, er det først og fremst nødvendig å identifisere det for å skille det fra resten og vise dem den informasjonen de ønsker eller som er interessant for dem. En bruker kan identifiseres direkte eller indirekte.
BrukerinnstillingerBrukermodellen er basert på å representere brukernes interesser gjennom ulike ståsteder. Brukerens interesser kan deles inn i to typer: langsiktige og kortsiktige interesser.
Langsiktige interesserLangsiktige interesser er konstante over tid og brukeren er ansvarlig for å definere dem på tidspunktet for registrering til innholdspersonaliseringssystemet.
Ved likhetI dette tilfellet informerer ikke brukeren hva deres preferanser er, men systemet trekker dem ut ved likhet mellom brukere, det er det som er kjent som Collaborative Filters . To brukere med lignende egenskaper og profiler vil trolig falle sammen i mange av deres preferanser. For eksempel er det nettsider som kryssreferanser informasjon fra forskjellige brukere og innholdet de ser på, og tilbyr dem innhold basert på kamper med andre brukere (dette systemet er mye brukt på internett for å anbefale musikk, bøker, filmer, spill. ...).
NøkkelordGrunnleggende referansesystem der brukeren kan velge sin smak og tilordne dem direkte til innholdstilpasningssystemet med mulighet for å gi hver enkelt forskjellig vekt.
Kortsiktige interesserKortsiktige interesser er de som justeres over tid. Denne omtilpasningen utføres av brukeren selv på innholdet han mottar. Vi kan si at deres interesser blir tilpasset brukerens egen opplevelse gjennom innholdsavstemming. Brukeren kan reagere med interesse, likegyldighet eller ingen interesse for innholdet.
Fra denne interaksjonen trekkes det ut vekter som stadig går tilbake til brukermodellen. Det du liker i dag kan bli glemt i morgen.
Når brukeren er identifisert og deres kort- og langsiktige preferanser er kjent, er det nødvendig med beskrivende informasjon om innholdet for å kunne skille om det oppfyller de forespurte kravene eller ikke.
Mange bedrifter gjennom API-er ( Application Programming Interface ), webtjenester og åpen kildekode -standarder gir tilgjengelighet til informasjon og innhold. Beskrivelsen av innholdet er mulig takket være indeksering av innhold og deres metadata. Når metadataene er samlet inn , blir de behandlet som om det var en prediktiv statistisk analyse eller multivariat analyse . Ulike typer algoritmer for personlig tilpasning av innhold.
IndekseringIndeksering er prosedyren som informasjonen og typen innhold i en digital fil eller et fysisk produkt beskrives. Den er basert på bruk av beskrivende etiketter ( metadata ) som gjør at materialsøk kan utføres raskt og effektivt.
AlgoritmerResultatene kan presenteres på en helt annen måte avhengig av informasjonen vi er ute etter. Vi kan finne adresser fra blokker , fora , bildegallerier , YouTube , Wikipedia , utdanningsmiljøer, nettportaler, etc. Resultatene er representert av systemet som innholdsanbefaleren har implementert. Normalt brukes nettportaler.
|
Fordeler :
|
Ulemper :
|
Personalisering er for tiden en mye brukt og stadig mer nåværende praksis, siden den implementeres i nesten alle systemer eller rom der det er innhold.
Med ankomsten av DTT- og multimediasentre ( mediesentre på engelsk), er det veldig nyttig å kunne få tilgang til det audiovisuelle innholdet man ønsker, og en av funksjonalitetene som mange av enhetene tillater er opptak av programmer eller søk etter video og det er her tilpasningen ser ut til å kunne for eksempel ta opp de programmene som oppfyller våre preferanser automatisk.
Personalisering går lenger, siden det i fremtiden og takket være intelligent innhold vil være mulig ikke bare å bestemme hvilket innhold du vil se, men også å tilpasse informasjonen i selve innholdet.