Los algoritmos nos dicen qué leer: sugerencias de libros en la era digital
Aunque no siempre lo sepamos, hay sistemas diseñados para husmear en nuestros gustos a partir de las huellas que dejamos en la Web; apps y buscadores emocionales
PARA LA NACION
El encuentro entre un libro y su lector deriva por lo general del consejo que un lector ávido agradece. Humanas desde los tiempos más remotos, las recomendaciones ahora también provienen de sistemas tecnológicos que emplean algoritmos de personalización para husmear nuestro gusto literario y así afinar la certeza de sus sugerencias.
Maximiliano Firtman, referencia en el ámbito del desarrollo web y móvil, explica que los algoritmos de personalización son "códigos de programación que utilizan técnicas para reconocer nuestro comportamiento como usuarios en un determinado ambiente". El objetivo es predecir intereses para adecuar el contenido que se muestra y el orden en que éste aparece. "A todos nos ha pasado que luego de buscar en la Web algo que queremos comprar aparezcan promociones de ese artículo. Ésos son los algoritmos entrando en acción", señala respecto de un mecanismo que también se utiliza en la escena editorial. De acuerdo con Andrés Zuluaga, fundador y director de tecnología de DataSapiens, aquel monitoreo es tan transparente que no se ve. "Las políticas de uso y aceptación de propiedad de nuestra información están declaradas en todas las plataformas, aunque muy pocos se toman el tiempo para verlo."
La lupa puesta sobre el mundillo de las recomendaciones literarias muestra modalidades diversas. Existen páginas web -como eltemplodelasmilpuertas.com o thefussylibrarian.com- que ponen al usuario frente a preguntas para así ofrecer un listado de lecturas coherentes con las respuestas. En whatshouldireadnext.com se escribe el título o el nombre de un autor para obtener sugerencias sobre la base de las afinidades de los usuarios ya registrados; por ejemplo, al tipear Rayuela, de Cortázar, aparecen, entre otros, Un mundo feliz, de Huxley, y La insoportable levedad del ser, de Kundera, en cada caso con un botón que conduce a la página de compra en Amazon. Es similar el funcionamiento de la herramienta de recomendaciones de quelibroleo.com, y la editorial Roca Libros ofrece en su sitio un "buscador emocional", que recomienda según la inclinación del lector frente a antagonismos como "desenfadado o serio" y "sexual o casto", entre otras señas que pueden definir un libro.
Los sistemas arriba mencionados emplean algoritmos, aunque en su expresión más sencilla: se los puede comparar con un test vocacional. Pero hay otros más complejos y de operación menos evidente. "Hoy, Netflix, Amazon y otros sitios te recomiendan cosas sobre la base de lo que ves sin preguntarte. Cuando es explícito, vos decidís si das la información o no, incluso si querés mentir o no, pero cuando no te preguntan no hay forma de mentir ni de ocultar tu verdadera personalidad. Si te gusta leer novelas eróticas, pero no querés ponerlo en El Templo de las Mil Puertas lo podés hacer, pero en Amazon y Kindle no hay forma de que no lo sepan", advierte Firtman.
"El mayor problema en el mundo editorial no es la generación de contenido o la distribución, el problema número uno para lectores, autores y editores es el descubrimiento de títulos", opina Otis Chandler, cofundador y CEO de Goodreads. Según señala, la magia de su servicio se apoya en los contactos dentro de la comunidad, en el equipo editorial y en su motor de recomendación de libros, un sistema basado en algoritmos que analiza más de 20 millones de datos.
Subyace la pregunta acerca de si estas herramientas nos ofrecen recomendaciones ajustadas a nuestros gustos o ponen ante nuestros ojos un recorte que muestra sólo aquello que nos quieren vender. Una conclusión de Firtman respecto de la divulgación de los algoritmos de personalización puede servir como respuesta: "No importa si el diario de Yrigoyen existió o no en el siglo pasado; efectivamente existe hoy y todos somos Yrigoyen", suelta.
¿Pero qué tan dispuestos estamos a recibir recomendaciones literarias de parte de un sistema inerte? El autor español Javier Ruescas, referente entre los booktubers, cuenta que si bien siempre se guía por recomendaciones de amigos y conocidos, estaría dispuesto a valorar el consejo de un sistema que opera a base de algoritmos. A diferencia del autor de Latidos, el dramaturgo Mauricio Kartun se reconoce en la vereda de las recomendaciones a la vieja usanza. "Me gusta entrar en librerías y pasarme largo tiempo revisando en mesas y anaqueles. Y comprar más o menos indiscriminadamente. También pregunto mucho a algunos amigos de gusto afín. A la recíproca, cuando encuentro un libro que me gusta mucho lo difundo por todos los canales posibles, así refuerzo el canal", dice el autor de Chau Misterix.
Brújula de navegación
El templo de las mil puertas
Formula preguntas para ofrecer un listado de lecturas coherentes con las respuestas.
What Should I Read Next
Se escribe el título de un libro o el nombre de un autor y se obtiene sugerencias de los usuarios ya registrados.
BookVibe
Se basa en las recomendaciones literarias de nuestros amigos en Twitter y Facebook, sin incluir enlaces de compra.
ParrotRead
Recomendaciones semanales vía email en base a las menciones literarias de los contactos en Twitter.
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