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(Máster IW) Feeback explícito e implícito

Doctorado y máster
Tuesday, June 12, 2007, 11:37 AM

La semana pasada hablé con un alumno del máster acerca de lo difícil que era obtener feedback explícito de los usuarios, en particular cuando se refiere a tareas de recuperación de información. A casi todo el mundo le parece chocante que un usuario se niegue a dar información que puede redundar en su beneficio. Sin embargo, es así; a no ser que suponga un esfuerzo mínimo los usuarios tienden a no realimentar al sistema.

In typical scenarios users will supply explicit feedback only grudgingly, it is unreasonable to impose extra load onto users already trying to mitigate their information overload. Therefore the first goal is to learn to recommend appropriate documents using only implicit feedback. (Balabanovic 1998, p. 6)

En aquel momento le prometí unas referencias así que ahí van unas cuantas que considero interesantes; quizás habría que añadir algunas más recientes pero creo que proporcionan una idea bastante precisa sobre lo que se ha hecho en cuanto a obtención explícita e implícita de feedback de usuario:

Iniciativas que requieren feedback explícito:

Baclace, P.E. 1991, Personal Information Intake Filtering, Bellcore Information Filtering Workshop.
Baclace, P.E. 1992, Competitive agents for information filtering, Communications of the ACM, vol. 35, no. 12, p. 50.
Balabanovic, M., Shoham, Y. y Yun, Y. 1995, An adaptive agent for automated web browsing, Informe técnico, Stanford University.
Kantor, P.B., Boros, E., Melamed, B., Menkov, V., Shapira, B. y Neu, D.J. 2000, Capturing human intelligence in the Net, Communications of the ACM, vol. 43, no. 8, pp. 112-115.
Maes, P. 1994, Agents that Reduce Work and Information Overload, Communications of the ACM, vol. 37, no. 7, pp. 811-821.
Menczer, F. y Belew, R.K. 1998, Adaptive Information Agents in Distributed Textual Environments, en Proceedings of the 2nd International Conference on Autonomous Agents, pp. 157-164.
Menczer, F., Belew, R.K. y Willuhn, W. 1995, Artificial Life Applied to Adaptive Information Agents, en Proceedings of AAAI Spring Symposium on Information Gathering.
Shardanand, U. y Maes, P. 1995, Social Information Filtering: Algorithms for Automating «Word of Mouth», en Proceedings of ACM CHI'95 Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 210-217.

Iniciativas que emplean feedback implícito:

Balabanovic, M. 1998, An interface for learning multi-topic user profiles from implicit feedback, en Proceedings of AAAI Workshop on Recommender Systems, pp. 6-10.
Konstan, J.A., Miller, B.N., Maltz, D., Herlocker, J.L., Gordon, L.R. y Riedl, J. 1997, GroupLens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News, Communications of the ACM, vol. 40, no. 3, pp. 77-87.
Lieberman, H. 1995, Letizia: An Agent That Assists Web Browsing, en Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence, pp. 924-929.
Morita, M. y Shinoda, Y. 1994, Information filtering based on user behavior analysis and best match text retrieval, en Proceedings of the 17th Annual International Retrieval, pp. 272-281.

Ad verba per numeros