Kurátorství obsahu lze provádět buď ručně, nebo automaticky, případně jejich kombinací. V prvním případě ji provádějí speciálně určení kurátoři. Ve druhém případě se provádí pomocí jedné nebo více z následujících metod:

  • Kolektivní filtrování
  • Sémantická analýza
  • Sociální hodnocení

Kolaborativní filtrováníEdit

Kolektivní filtrování je metoda předvídání často používaná v doporučovacích systémech. Tento princip je založen na axiomu, že hodnocení provedená uživateli v minulosti předpovídají hodnocení, která provedou v budoucnosti.

Kollaborativní filtrování může být založeno buď na hlasech a názorech dané sociální komunity, jako je tomu na Redditu a Diggu, nebo na předchozí aktivitě samotného koncového uživatele, jako je tomu na YouTube a Amazonu.

Sémantická analýzaEdit

Sémantická analýza zkoumá vztahy mezi různými prvky a zdroji informací, které se nacházejí v daném dokumentu. Systém porovnává některé z faktorů nebo všechna témata a termíny informačních zdrojů. Tato metoda využívá principy faktorové analýzy k analýze vztahů mezi zkoumanými jevy a objekty.

Tento přístup byl úspěšně implementován službami, jako je Stumbleupon, které rozdělují obsah podle témat, podtémat a kategorií. Trapit používá sémantickou analýzu v kombinaci se zpětnou vazbou od uživatelů a technologií umělé inteligence k upřesnění výběru obsahu pro své uživatele.

Sociální hodnoceníEdit

Tato metoda využívá k výběru obsahu hodnocení a doporučení uživatelů. Systém vyhledá někoho, kdo má podobné zájmy jako koncový uživatel, a na základě jeho aktivity vytvoří doporučení. Tato metoda výběru je široce používána na sociálních webech, jako jsou Facebook a Flipboard.

Parametry pro určení sociálního hodnocení jsou obecně založeny na akcích, jako jsou sdílení, hlasy, lajky atd. s ohledem na dobu, kdy jsou tyto aktivity prováděny po zveřejnění obsahu. Čím více je takových aktivit za kratší dobu, tím vyšší hodnocení tento obsah získá.

„Sociální kurátorské“ služby, jako je Pinterest, umožňují uživatelům sdílet a diskutovat o svých kurátorských sbírkách nalezeného obsahu.

Napsat komentář

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.