GrupoInvestigación de lentes

Laboratorio de investigación en informática.

44°58′27″N 93°13′57″O / 44.974280°N 93.232502°W / 44.974280; -93.232502

GroupLens Research es un laboratorio de investigación de interacción persona-computadora en el Departamento de Ingeniería y Ciencias de la Computación de la Universidad de Minnesota, Twin Cities, que se especializa en sistemas de recomendación y comunidades en línea . GroupLens también trabaja con tecnologías móviles y ubicuas , bibliotecas digitales y sistemas de información geográfica locales .

El laboratorio GroupLens fue uno de los primeros en estudiar sistemas de recomendación automatizados con la construcción del recomendador "GroupLens", un motor de recomendación de artículos de Usenet , y MovieLens , un popular sitio de recomendación de películas utilizado para estudiar motores de recomendación, sistemas de etiquetado e interfaces de usuario. El laboratorio también ha ganado notoriedad por el trabajo de sus miembros estudiando comunidades de contenido abierto como Cyclopath, un geowiki que se utilizó en las Ciudades Gemelas para ayudar a planificar el sistema ciclista regional. ^{[1] [2]}

Historia

Formación

En 1992, John Riedl y Paul Resnick asistieron juntos a la conferencia CSCW . Después de escuchar al orador principal Shumpei Kumon hablar sobre su visión de una economía de la información , ^[3] comenzaron a trabajar en un sistema de filtrado colaborativo para las noticias de Usenet . El sistema recopiló calificaciones de los lectores de Usenet y las utilizó para predecir cuánto les gustaría a otros lectores un artículo antes de leerlo. Este motor de recomendación fue uno de los primeros sistemas de filtrado colaborativo automatizados en el que se utilizaron algoritmos para formar automáticamente predicciones basadas en patrones históricos de calificaciones. ^[4] El sistema general se llamó recomendador "GroupLens", y los servidores que recogieron las calificaciones y realizaron el cálculo se denominaron "Better Bit Bureau". Este nombre se eliminó más tarde después de una solicitud del Better Business Bureau . "GroupLens" se utiliza ahora como nombre tanto para este sistema de recomendación como para el laboratorio de investigación de la Universidad de Minnesota.

Se realizó una prueba de viabilidad entre el MIT y la Universidad de Minnesota y se publicó un artículo de investigación que incluía el algoritmo , el diseño del sistema y los resultados del estudio de viabilidad en la conferencia CSCW de 1994. ^[5]

En 1993, Riedl y Resnick invitaron a Joseph Konstan a unirse al equipo. Juntos, decidieron crear una implementación de algoritmos de mayor rendimiento para admitir implementaciones a mayor escala. En el verano de 1995, el equipo reunió a Bradley Miller, David Maltz, Jon Herlocker y Mark Claypool para la "Semana del Hack" para crear la nueva implementación y planificar la siguiente ronda de experimentos. ^[6]

En la primavera de 1996, Resnick y Hal Varian organizaron el primer taller sobre filtrado colaborativo en la Universidad de California, Berkeley . ^[7] Allí, investigadores de proyectos en todo Estados Unidos que estaban estudiando sistemas similares se reunieron para compartir ideas y experiencias.

Percepciones netas

En el verano de 1996, David Gardiner, ex Ph.D. alumno de Riedl, presentó a John Riedl a Steven Snyder. Snyder había sido uno de los primeros empleados de Microsoft , pero dejó Microsoft para venir a Minnesota para hacer un doctorado. en Psicología . Se dio cuenta del potencial comercial del filtrado colaborativo y animó al equipo a fundar una empresa en abril de 1996. En junio, Gardiner, Snyder, Miller, Riedl y Konstan habían incorporado su empresa y en julio tenían su primera ronda de financiación. de la sociedad de capital riesgo Hummer Winblad Venture Partners . ^[8] Net Perceptions pasó a ser una de las empresas líderes en personalización durante el auge de Internet de finales de la década de 1990 y permaneció en el negocio hasta 2004. ^{[9] [10]} Basándose en su experiencia, Riedl y Konstan escribieron un libro sobre las lecciones aprendidas al implementar recomendadores en la práctica. ^[11] Desde entonces, los sistemas de recomendación se han vuelto omnipresentes en el mundo en línea, y proveedores líderes como Amazon y Netflix implementan sistemas de recomendación altamente sofisticados. ^[12] Netflix incluso ofreció un premio de 1 millón de dólares por mejoras en la tecnología de recomendación. ^[13]

Cuando el sitio EachMovie ^[14] cerró en 1997, los investigadores detrás de él publicaron los datos de calificación anónimos que habían recopilado para que otros investigadores los usaran. El equipo de GroupLens Research, dirigido por Brent Dahlen y Jon Herlocker, utilizó este conjunto de datos para impulsar un nuevo sitio de recomendación de películas llamado MovieLens , que ha sido una plataforma de investigación muy visible, incluida una discusión detallada en un artículo del New Yorker escrito por Malcolm Gladwell , ^{[15 ]} y un informe en un episodio completo de ABC Nightline. ^[dieciséis]

Entre 1997 y 2002, el grupo continuó su investigación sobre filtrado colaborativo, que llegó a ser conocido en la comunidad con el término más general de sistemas de recomendación . Con la experiencia de Joe Konstan en interfaces de usuario , ^{[17] [18]} el equipo comenzó a explorar problemas de interfaz en los recomendadores, como explicaciones, ^[19] y sistemas de meta-recomendación. ^[20]

Estudiar comunidades en línea

En 2002, GroupLens se expandió a la informática social y las comunidades en línea con la incorporación de Loren Terveen , conocido por su investigación de sistemas de recomendación social como PHOAKS. ^{[21] [22]}

Para ampliar el conjunto de ideas y herramientas de investigación que utilizaron, Riedl, Konstan y Terveen invitaron a colegas en psicología social ( Robert Kraut y Sara Kiesler , del Carnegie Mellon Human Computer Interaction Institute ) y en análisis económico y social ( Paul Resnick). y Yan Chen de la Escuela de Información de la Universidad de Michigan ) para colaborar. El nuevo equipo, más grande, adoptó el nombre CommunityLab y analizó en general los efectos de las intervenciones tecnológicas en el desempeño de las comunidades en línea. Por ejemplo, algunas de sus investigaciones exploraron la tecnología para enriquecer los sistemas de conversación, ^[23] mientras que otras investigaciones exploraron las motivaciones personales, sociales y económicas para las calificaciones de los usuarios. ^{[24] [25]}

En 2008, GroupLens lanzó Cyclopath, ^[26] un geowiki computacional para ciclistas dentro de una ciudad. ^{[2] [27]}

En 2010, GroupLens ganó el premio anual del sistema de software ACM . ^[28] Riedl murió en 2013. ^[29]

Brent Hecht se unió al cuerpo docente de GroupLens en 2013, centrándose en la interacción geográfica entre humanos y computadoras. Lana Yarosh se unió al cuerpo docente de GroupLens en 2014; Trabaja con informática social e interacción niño-computadora. Un tercer profesor, Haiyi Zhu, se unió en 2015. Haiyi ha publicado investigaciones en Facebook y otras redes sociales. Stevie Chancellor, investigador de informática social y de informática centrada en el ser humano , se unió a la facultad de GroupLens en 2020. ^[30]

Contribuciones

• El sistema de recomendación MovieLens: MovieLens es un sistema de recomendación de películas no comercial que ha estado funcionando desde 1997 con más de 164.000 visitantes únicos hasta 2009, que han proporcionado más de 15 millones de clasificaciones de películas. ^[31]

• Conjuntos de datos de calificaciones de MovieLens: en los primeros días de los sistemas de recomendación, la investigación se vio ralentizada por la falta de conjuntos de datos disponibles públicamente. En respuesta a solicitudes de otros investigadores, GroupLens publicó tres conjuntos de datos: ^[32] el conjunto de datos de clasificación MovieLens 100.000, el conjunto de datos de clasificación MovieLens 1 millón y el conjunto de datos de clasificación MovieLens 10 millones. Estos conjuntos de datos se convirtieron en los conjuntos de datos estándar para la investigación de recomendaciones y han sido utilizados en más de 300 artículos por investigadores de todo el mundo. El conjunto de datos también se utiliza para enseñar sobre tecnología de recomendación. ^[33]

• Conjunto de datos de etiquetado MovieLens: GroupLens agregó etiquetado a MovieLens en 2006. Desde entonces, los usuarios han proporcionado más de 85 000 aplicaciones de 14 000 etiquetas únicas para películas. ^[34] El conjunto de datos de 10 millones de calificaciones de MovieLens también incluye un conjunto de datos de 100.000 aplicaciones de etiquetas para que lo utilicen los investigadores.

• Fuga de información de conjuntos de datos de recomendación: un artículo en la conferencia de recuperación de información analizó los riesgos para la privacidad de los usuarios al publicar grandes conjuntos de datos de recomendación. El riesgo básico descubierto es que un conjunto de datos anónimos podría combinarse con información pública para identificar a un usuario. Por ejemplo, un usuario que ha escrito sobre su preferencia por películas en foros en línea podría asociarse con una fila específica en los conjuntos de datos de MovieLens. En algunos casos, estas asociaciones pueden filtrar información que el usuario preferiría mantener en privado. ^{[35] [36]}

• Investigación de Wikipedia: el estudio sobre el valor y el vandalismo en Wikipedia publicado en 2007 ^[37] describió la concentración de contribuciones entre los editores de Wikipedia. Este artículo fue uno de los primeros en centrarse en el tiempo que una contribución sobrevive en Wikipedia como medida de su valor. El artículo también investigó los efectos del vandalismo en los lectores de Wikipedia, midiendo la probabilidad de que una vista de una página capturara esa página en un estado vandalizado. GroupLens también ha explorado formas de ayudar a los editores a encontrar páginas en las que puedan contribuir de forma eficaz con el recomendador SuggestBot. ^[38] El grupo también ha explorado la evolución de las normas en Wikipedia que determinan qué artículos se aceptan o rechazan, y el efecto de los cambios en esas normas en la larga cola de artículos de Wikipedia. ^[39] GroupLens también ha explorado el funcionamiento del sistema informal de revisión por pares dentro de Wikipedia para descubrir formas en que las decisiones que se toman parecen estar influenciadas de manera inapropiada por la propiedad , y esa experiencia no parece cambiar mucho el desempeño del editor. ^{[40] [41]} Los investigadores de GroupLens también han explorado visualizaciones del historial de edición de artículos de Wikipedia. ^[42] En 2011, los investigadores de GroupLens completaron una exploración científica del desequilibrio de género en los editores populares de Wikipedia, lo que resultó en la conclusión de que había una gran brecha entre los editores masculinos y femeninos. ^[43]

• Sistemas de recomendación de chelines: GroupLens ha explorado formas en que los usuarios de sistemas de recomendación pueden intentar influir de manera inapropiada en las recomendaciones dadas a otros usuarios. ^[44] Llaman a este comportamiento chelín , debido a su relación con la práctica de contratar asociados para que pretendan ser clientes entusiastas . Demostraron que algunos tipos de chelines probablemente sean eficaces en la práctica. Una preocupación sobre el chelín es que las predicciones falsas pueden cambiar las opiniones de usuarios posteriores, corrompiendo aún más las recomendaciones. ^{[45] [46]}

• Cyclopath: a partir de 2008, GroupLens lanzó Cyclopath, un geowiki computacional para ciclistas locales. Desde entonces, Cyclopath ha sido utilizado por cientos de ciclistas dentro de las Ciudades Gemelas . ^[47] Más recientemente, Cyclopath ha sido adoptado por el Consejo Metropolitano de Ciudades Gemelas para ayudar a planificar el sistema ciclista regional. ^[1]

Referencias

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enlaces externos

• Página de inicio de investigación de GroupLens