Proactividad y contextualización: futuro del diseño de sistemas recomendadores

Abstract

En el entorno tecnosocial actual la importancia de ofrecer contenidos personalizados a los usuarios de las diferentes plataformas sociales existentes, que se ajusten a sus necesidades en cada momento, es un factor clave para el éxito de las mismas. Los sistemas recomendadores juegan un papel crucial, pero en muchos casos su nivel de personalización es escaso o demasiado generalista. Se analizan dos aspectos claves para la evolución de estos sistemas: la proactividad y la contextualización. Se propone un modelo teórico de referencia para la creación de sistemas de recomendación proactivos basados en información contextual, y se comprueba su viabilidad en dos escenarios reales donde han sido implementados con éxito: el bancario y el de las redes personales de aprendizaje. Finalmente se destacan líneas de actuación futuras siguiendo las aportaciones expuestas con especial atención a su aplicación en entornos educativos.