Sistemas de recomendación con enfoque en el arranque en frío a partir de redes sociales: una aplicación en Quito, Ecuador
Year: 2023
Type: article
Abstract: Los sistemas de recomendación son herramientas fundamentales en múltiples plataformas digitales, ya que permiten personalizar la experiencia del usuario al sugerir productos, servicios o contenidos relevantes. Sin embargo, uno de los principales desafíos que enfrentan estos sistemas es el denominado problema del arranque en frío (cold-start problem), el cual se presenta cuando no se dispone de suficiente información sobre un nuevo usuario o ítem para generar recomendaciones precisas. Este problema puede impactar negativamente en la eficacia del sistema, especialmente en las etapas iniciales de interacción o cuando se incorporan nuevos elementos al catálogo. Una estrategia efectiva para abordar esta limitación es la integración de información extraída de redes sociales. Las plataformas sociales modernas contienen una gran cantidad de datos generados por los usuarios, tales como publicaciones, "me gusta", comentarios, relaciones de amistad, ubicación geográfica, preferencias declaradas y comportamientos de navegación. Estos datos permiten construir perfiles de usuario más completos desde el inicio, lo cual facilita la generación de recomendaciones incluso en ausencia de interacciones históricas dentro del sistema principal. El uso de información proveniente de redes sociales permite implementar enfoques híbridos que combinan técnicas de filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido y aprendizaje profundo. En particular, la minería de datos sociales y el procesamiento de lenguaje natural (PLN) posibilitan extraer características semánticas y contextuales relevantes. Además, se pueden aprovechar grafos de relaciones sociales para identificar comunidades, detectar similitudes entre usuarios y predecir intereses latentes. Los sistemas de recomendación que incorporan datos sociales presentan varias ventajas: mejoran la precisión en escenarios de escasa información, aceleran la adaptación del sistema a nuevos usuarios, y permiten una mayor personalización contextualizada. No obstante, también plantean retos importantes, como la gestión de la privacidad de los datos, el tratamiento del ruido y la veracidad de la información, así como la necesidad de integrar múltiples fuentes heterogéneas de datos en tiempo real. En conclusión, el desarrollo de sistemas de recomendación apoyados en redes sociales representa una línea de investigación y aplicación prometedora para superar el problema del arranque en frío. Este enfoque no solo mejora la experiencia del usuario desde las primeras interacciones, sino que también abre oportunidades para enriquecer el diseño de algoritmos más robustos, adaptativos y centrados en el comportamiento social digital.
Author: Jonathan Alexander Yumi Taday
Institution: Universidad Agraria del Ecuador
Language: Spanish
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: hybrid
OpenAlex ID: W4412813622