Resumen
En el día a día, las personas suelen confiar en recomendaciones, tradicionalmente aportadas por otras personas (familia, amigos, etc.) para sus decisiones más variadas. En el mundo digital esto no es diferente, dado que los sistemas de recomendación están presentes en todas partes y de modo transparente. El principal objetivo de estos sistemas es el de ayudar en el proceso de toma de decisiones, generando recomendaciones de su interés y basadas en sus gustos. Dichas recomendaciones van desde productos en sitios web de comercio electrónico, como libros o lugares a visitar, además de qué comer o cuánto tiempo uno debe caminar al día para tener una vida sana, con quién salir o a quién seguir en las redes sociales.
Esta es un área en ascensión. Por un lado, tenemos cada vez más usuarios en internet cuya vida está digitalizada, dado que lo que se hace en el "mundo real" está representado en cierto modo en el "mundo digital". Por otro lado, sufrimos una sobrecarga de información, que puede mitigarse mediante el uso de un sistema de recomendación. Sin embargo, estos sistemas también enfrentan algunos problemas, como el problema del arranque en frío y su necesidad de ser cada vez más "humanos", "personalizados" y "precisos" para satisfacer las exigencias de usuarios y empresas.
En este desafiante escenario, los sistemas de recomendación basados en la personalidad se están estudiando cada vez más, ya que son capaces de enfrentar esos problemas. Algunos proyectos recientes proponen el uso de la personalidad humana en los recomendadores, ya sea en su conjunto o individualmente por rasgos. Esta tesis está dedicada a este nuevo área de recomendación basada en la personalidad, centrándose en uno de sus rasgos más importantes, la curiosidad. Además, para explotar la información ya existente en internet, obtendremos de forma implícita información de las redes sociales.
Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo proporcionar una mejor experiencia al usuario final a través de un nuevo enfoque que ofrece una alternativa a algunos de los retos identificados en los sistemas de recomendación basados en la personalidad. Entre estas mejoras, el uso de las redes sociales para alimentar los sistemas de recomendación reduce el problema del arranque en frío y, al mismo tiempo, proporciona datos valiosos para la predicción de la personalidad humana. Por otro lado, la curiosidad no ha sido utilizada por ninguno de los sistemas de recomendación estudiados; casi todos han usado la personalidad general de un individuo a través de los Cinco Grandes rasgos de la personalidad. Sin embargo, los estudios psicológicos confirman que la curiosidad es un rasgo relevante en el proceso de elegir un item, cuestión directamente relacionada con los sistemas de recomendación.
En resumen, creemos que un sistema de recomendación que mida implícitamente la curiosidad y la utilice en el proceso de recomendar nuevos ítems, especialmente en el sector turístico, podría claramente mejorar la capacidad de estos sistemas en términos de precisión, serendipidad y novedad, permitiendo a los usuarios obtener niveles positivos de satisfacción con las recomendaciones.
Esta tesis realiza un estudio exhaustivo del estado del arte, donde destacamos trabajos sobre sistemas de recomendación, la personalidad humana desde el punto de vista de la psicología tradicional y positiva y finalmente cómo se combinan ambos aspectos. Luego, desarrollamos una aplicación en línea capaz de extraer implícitamente información del perfil de usuario en una red social, generando predicciones de uno o más rasgos de su personalidad. Finalmente, desarrollamos el sistema CURUMIM, capaz de generar recomendaciones en línea con diferentes propiedades, combinando la curiosidad y algunas características sociodemográficas (como el nivel de educación) extraídas de Facebook. El sistema ha sido probado y evaluado en el contexto turístico por usuarios reales. Los resultados demuestran su capacidad para generar recomend
