www.dis-mos-jou-smaak.com
2012-02-10 21:41
As jy hou van die fliek Joan of Arc, sal jy dalk ook hou van die stoei-video SummerSlam, die komedie It Had to Be Youen ’n spesifieke weergawe van Dickens se Bleak House. Vertrou maar die aanlynwinkel se aanbevelingsenjin – dit verstaan jou veel beter as wat jy dink, skryf Danie Marais.
My oom Nico sê die naaste wat die Boere aan Afrikaner-eenheid gekom het, is toe die krygsgevangenes op die skip na St. Helena saam seesiek oor die relings gevou het.
Maar duidelik hou die logaritme van kalahari.net se soekenjin nie rekening met ons volkie se ewige onderlinge verdeeldheid nie.
Blykbaar word Afrikaans as taalvoorkeur op dié webwerf as betroubare merker vir identiteit en kollektiewe smaak gesien.
Klik jy, byvoorbeeld, op Koos Kombuis (toe nog André Letoit) se protesalbum uit die 80’s, Ver van die ou Kalahari, verskyn as “Ander produkte om te oorweeg” onder meer: Kom ’n bietjie binne van Dozi, Act 1 van Nataniël, Vlieg hoog – gospelalbum – vol. 2 van Juanita du Plessis, en Afrikaans: 60 grootste treffers met liedjies soos “Reik na die sterre” van Bles Bridges, “Gee haar ’n roos” van Cora Marie, “Meisie meisie” van Kurt Darren, en “Dankie” van Lance James.
Maar kalahari.net se haelgeweer-benadering tot persoonlike voorkeure beperk hom nie tot Afrikaanse aanbevelings nie.
Klik jy op Etienne Leroux se Die Silberstein-trilogie, skop die rekenaar (saam met Dis ek Anna van Elbie Lötter en Klawervier van Annelie Botes) twee boeke van Jeffrey Archer en Audrey Niffenegger se topverkoper The Time Traveler’s Wife uit.
’n Soektog na Karel Schoeman se swaargewig-roman Hierdie lewe lewer drie Asterix-boeke onder die aanbevelings op.
’n Mens moet dit seker nie persoonlik opneem nie, maar jy is tog nie net wat jy eet nie. Jy is ook wat jy in jou vrye tyd lees, luister en kyk.
“Al die boeke wat ons besit, sowel gelees as ongelees, is die volste uitdrukking van ’n self tot ons beskikking,” skryf Nick Hornby in The Polysyllabic Spree.
En in sy kultusroman High Fidelity: “Dit help nie om voor te gee ’n verhouding het ’n toekoms as julle musiekversamelings gewelddadig van mekaar verskil of julle gunsteling-flieks nie eers met mekaar sou praat op ’n partytjie nie.”
Uit ’n kommersiële oogpunt is dit vreemd dat kalahari.net nie daarin belangstel om hul aanbevelingsenjin te verfyn nie.
Wêreldwyd het internetbesteldienste besef tot watter waardevolle ekstra webwerfverkeer en inkomste ’n geslaagde aanbevelingstelsel kan lei.
Die aanbevelings van die Britse en Amerikaanse Amazon-webwerwe is dikwels verstommend.
Klik ek byvoorbeeld by amazon.co.uk op my gunsteling-roman van verlede jaar, Jennifer Egan se Pulitzer-wennerA Visit from the Goon Squad, word vyf boeke van vyf verskillende skrywers aanbeveel.
Vier van die skrywers ken en ag ek hoog, met die gevolg dat ek lus is om ondersoek in te stel na die vyfde boek, van Lorrie Moore – van wie ek nog niks gelees nie.
Die gedagte agter so ’n aanbevelingsenjin is eenvoudig: As jy hiervan hou, sal jy waarskynlik ook mal wees oor dié of daai – oftewel mense wat dié gekoop het, het ook daardie aangeskaf.
Maar die wiskundige aanwending van dié beginsel – ’n kollektiewe filter-algoritme – is ’n ingewikkelde aangeleentheid en ’n spieëlbeeld van ’n ou misterie: menslike smaak.
Vir ’n kompetisie het ongeveer 30 000 van die wêreld se voorste rekenaarprogrammeerders hulself met hierdie vraagstuk besig gehou.
Netflix, ’n Amerikaanse onderneming wat DVD’s via die internet verhuur, het in Oktober 2006 $1 miljoen uitgeloof vir dié individu of groep wat die akkuraatheid van hul aanbevelingsenjin, Cinematch, met 10% sou kon verbeter.
(Netflix vra gebruikers om ’n aantal DVD-titels in hul databasis met 1 tot 5 sterre te beoordeel. Op grond hiervan voorspel Cinematch van watter ander flieks die gebruiker sal hou.
’n Miljoen dollar klink na ’n klomp geld, maar Netflix se marknavorsing het gewys daardie miljoen sou ’n wyse belegging wees: Cinematch se aanbevelings het in daardie stadium ongeveer 60% van Netflix se DVD-huurtransaksies gedryf en het boonop interessante verbruikerspatrone tot gevolg gehad.
Terwyl lokettreffers wat tot onlangs in bioskope gedraai het, 80% van ’n gewone DVD-winkel se inkomste genereer, is 70% van die DVD’s wat Netflix uitstuur, ouer flieks en minder bekende onafhanklike rolprente.
’n Goeie aanbevelingsenjin help dus nie net verbruikers om nuwe goed te ontdek nie, maar spoor hulle aan om meer te verbruik.)
Dit het die wêreld se top-rekenaarbreine drie jaar gekos om met ’n program vorendag te kom wat 10 persent akkurater as Cinematch is – in September 2009 is die miljoen dollar aan Bellkor se Pragmatic Chaos-span oorhandig.
Die tegnologie-skrywer Clive Thompson het vir die New York Times Magazine met ’n paar van die deelnemers gepraat om uit te vind watter uitdagings en insigte dié kompetisie tot gevolg gehad het.
Len Bertoni, ’n “semi-afgetrede” rekenaarwetenskaplike van Pittsburgh, het die sogenaamde Napoleon Dynamite- probleem as sy grootste struikelblok geïdentifiseer.
Bertoni het daarin geslaag om Cinematch se resultate met 8,8% te verbeter nadat hy ’n jaar lank 20 uur per week aan die probleem gewerk het.
Hy het egter gesukkel om verder te kom. Wanneer Bertoni sy algoritme gebruik het op hoofstroomtreffers soos Lethal Weapon of Miss Congeniality, kon hy ’n Netflix-gebruiker se oordeel tot agt tiendes van ’n ster akkuraat voorspel.
Met ’n fliek soos Napoleon Dynamite was sy skatting egter uit met ’n gemiddeld van 1,2 sterre.
Die probleem, sê Bertoni, is dat Napoleon Dynamite ’n aweregse komedie is wat gehore polariseer.
Mense is óf dol oor dié fliek wat draai om ’n eksentrieke rooikop-tiener en sy bisarre familie in Idaho, óf hulle verpes dit.
Die rekenaar kan eenvoudig nie op grond van ’n gebruiker se ander voorkeure raai of hy of sy van Napoleon Dynamite gaan hou nie.
Dié prent is al meer as 2 miljoen keer deur Netflix-gebruikers beoordeel, maar daar is ’n disproporsionele strooiing tussen een en vyf sterre.
Bertoni het ’n lys van 25 eweneens problematiese rolprente opgestel, waaronder I Heart Huckabees, Lost in Translation, Fahrenheit 9/11, The Life Aquatic With Steve Zissou, Kill Bill: Volume 1 en Sideways – almal is moeilik om te kategoriseer, en almal sorg gewoonlik vir hewige debat in vriendekringe.
Een van die eerste deurbrake in die kompetisie het gekom met die Simon Funk-span se aanwending van singuliere waarde-ontbinding – ’n wiskundige tegniek wat behels dat navorsers faktore identifiseer waarvan gebruikers hou of nie hou nie.
Die algoritme groepeer dan flieks met soortgelyke kenmerke saam en ken voorspellende waardes daaraan toe.
Byvoorbeeld, ’n verbruiker se oordeel oor Sleepless in Seattle kan vir die rekenaar ’n aanduiding gee hoe baie of min daardie persoon hou van die rolprent se sterre Tom Hanks en Meg Ryan, sowel as sy of haar gevoelens oor chick flicks en/of komedies.
Met die gebruik van hierdie metode kon navorsers lyste opstel wat sekere gevolgtrekkings oor groepe flieks moontlik gemaak het.
Die rekenaar kon aflei dat iemand wat baie van Pretty Woman gehou het, waarskynlik ook Steel Magnolias sal geniet, maar nie ’n Star Trek-fliek nie.
’n Ander groepering wys dat verbruikers wat gaande was oor die TV-reeks Friends meesal nie veel erg het aan rillers soos Hannibal nie.
Namate programmeerders meer verskillende faktore in oorweging gebring het, kon hulle al hoe meer gesofistikeerde korrelasies vind wat ’n merkwaardige oorvleueling tussen sielkunde en wiskunde verteenwoordig.
Volgens Chris Volinsky, een van die navorsers in Bellkor se wenspan wat ook van singuliere waarde-ontbinding gebruik gemaak het, kan jy mettertyd groepe identifiseer wat van aksie-flieks hou, maar net as daar baie ontploffings en min bloed en nie te veel vloekwoorde is nie, of mense wat van aksie hou, maar nie as Keanu Reeves daarin is nie.
Op soortgelyke wyse het Pattie Maes, ’n professor by MIT wat in 1994 een van die eerste aanbevelingsenjins geprogrammeer het, vasgestel dat mense wat van klassieke musiek hou, gewoonlik ook lief is vir die Beatles.
Hoe beter die spanne se vermoë geword het om menslike voorkeure te voorspel, hoe meer onverstaanbaar het hul rekenaarprogramme egter geword – ook vir die programmeerders.
Volgens Volinsky was sy span se program vir hulle later ’n swart boks met ’n geheimsinnige interne logika.
Die algoritme kon soms verbande identifiseer wat so diep in die onbewuste skuil dat verbruikers dit nie self sou kon verduidelik nie.
Dit het byvoorbeeld vasgestel dat ’n sekere groep ’n liefde deel vir die historiese prent Joan of Arc, die rofstoei-video W.W.E.: SummerSlam 2004, die romantiese komedie It Had to Be You en ’n spesifieke fliekweergawe van Charles Dickens se Bleak House.
Die rekenaar kon dus uiteindelik iets oor ons smaak onthul wat ons self nie begryp nie.
Daarom wens ek kalahari.net wil ’n soortgelyke kompetisie van stapel stuur.
Miskien sal ek dan uiteindelik verstaan hoekom ek teen my kritiese beterwete so hard gelag het in flieks soos Bakgat, Vaatjie sien sy gat en Karate Kallie.
’n Meer genuanseerde aanbevelingsenjin kan ons dalk ook help om vas te stel of daar nie iets soos ’n Leon Schuster-geen onder Afrikaners is nie en of daar dalk ’n boek, plaat of rolprent is waaroor alle Afrikaanssprekendes saamstem.
As ek dink aan die plesier wat Karate Kallie my verskaf het, ys ek om te dink wat dit sou wees.
Maar dalk is Karate Kallie ons eie Napoleon Dynamite?
