No, nunca, porque las máquinas necesitan datos para hacer las recomendaciones y, por lo tanto, son inútiles para tratar con cosas “nuevas” que no tienen grandes conjuntos de datos asociados con ellas.
Por lo tanto, si vende 52 perfumes diferentes, podría decir ‘si le gustó X también le podría gustar Y porque a mucha gente le gusta X como Y’ pero no va a poder usar esos datos para recomendar un gran aroma nuevo que se ha vendido 0 veces y, por lo tanto, no se puede correlacionar con nada.
Pandora intenta realmente evitar esto utilizando sus etiquetas estéticas y de género (ingresadas por humanos), pero aún así, el peso de muchos más datos en las canciones y los géneros ‘mainstream’ significa que las estaciones basadas en bandas oscuras siempre juegan mucho más Los golpes principales y luego los canales basados en los éxitos principales reproducen pistas de alta calidad.
Cada motor de recomendación que conozco tiene exactamente este problema, lo arrastra de vuelta a la corriente principal de la franja más convincente. Los que recomiendan a los humanos, en la medida en que se les paga por su sabor, hacen lo opuesto, encontrando productos complementarios, raros y marginales basados en los gustos y estilos principales. Es básicamente el proceso opuesto.
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He dicho esto antes: los motores de recomendación son malos para la sociedad y malos para los individuos, ya que empujan el gusto hacia los bloques homogeneizados y son netos destructivos para el discurso y la creatividad humanos. Como individuos, los motores de recomendación destruyen la casualidad y la exploración, y nos alientan a mantenernos estrictamente dentro de los límites de nuestros sesgos de confirmación. Los motores de recomendación no nos desafían ni nos ayudan a crecer, descubrir o aprender realmente, solo nos ayudan a clasificarnos como consumidores y, en ese sentido, son intrínsecamente deshumanizantes.