1.- Aplicaremos nuestras tecnologías de recomendación social por encima de toda la actividad online (lifestreaming) de los usuarios y sus comunidades, para contribuir a que los usuarios descubran cosas nuevas basadas en sus gustos.

2.- Permitiremos la portabilidad de datos sobre gustos, de forma que los usuarios podrán llevarse su perfil de gustos y preferencias a otros sites para una auténtica experiencia personalizada de la red.

Estando conectados, generamos como mínimo dos tipos de datos. Activos digitales como listas de amigos, fotos, etc. que son la preocupación habitual dentro de la comunidad de portabilidad de datos. Y también datos relacionados con los gustos personales; datos que describen nuestras preferencias. Se trata de datos que se pueden resumir y compartir al igual que los datos digitales, y en ello se centran justamente los esfuerzos de Strands.

Sin desarrollar tecnologías nuevas ni propietarias, identificaremos y agruparemos información relativa a los gustos y permitiremos al dueño de esa información que se la lleve donde quiera. Nos basaremos en esfuerzos ya existentes como las representaciones tipo OpenID, OAuth y APML de nuestras preferencias de todo tipo, no sólo de nuestras preferencias de atención. Los usuarios podrán llevarse consigo sus perfiles de gustos a otras páginas y portales destinados a consumidores con perfil de gustos.

Strands.com liderará el camino agregando datos sobre gustos de los usuarios desde los sitios y servicios que éstos elijan, así como creando un perfil de datos exportable y controlado por el usuario al que pertenece.

Esperamos poder incluir ambas líneas próximamente, y nos encantará trabajar con todos vosotros para lograr compartir gustos, preferencias y personalización en toda la red. Si eres desarrollador web y quieres formar parte de la experiencia open taste, no dudes en contactar con nosotros.

Como primer paso en esa dirección, hoy inauguramos la versión beta privada de strands.com que incluye:

1.- Filtros y entradas populares – Strands.com contribuye a rebajar el nivel de ruido del lifestreaming mediante filtros como fecha, tipo de contenido y grupos creados por el usuario. Por ejemplo, puedes buscar los vídeos favoritos de tus compañeros de trabajo esta semana, o ver qué música ha escuchado hoy tu pareja.

Las “entradas populares” personalizadas destacan el contenido que más éxito ha tenido entre tus amigos, para que descubras cosas que les han gustado a tus compañeros.

2.- Opciones de privacidad y segmentación - Strands.com te permite controlar con quién compartes contenidos. Por ejemplo, puedes publicar una foto y permitir que sólo tus amigos más cercanos la vean, a la vez que compartes tus gustos musicales con todos tus compañeros de trabajo.

También tienes control segmentado sobre lo que sigues de cada contacto. Por ejemplo, puedes seguir toda la actividad de un amigo excepto su música.

3. Strands Friend Tracker - Esta aplicación de escritorio registra automáticamente tus actividades, tales como escuchar canciones en iTunes, y las publica en tu página de Strands. La aplicación también te ofrece actualizaciones en tiempo real de la actividad de tus amigos, con curiosas notificaciones de escritorio.

Iremos añadiendo mejoras y nueva funcionalidad a Strands.com rápidamente a medida que avanzamos en nuestra visión de implementar las recomendaciones personalizadas y formas de compartir open taste.

“We argue that it’s in everyone’s best interest that the data be freed. Vendors have far more to gain by working to add value to freely flowing data than they do from trying to horde as much data as they can”.

Desde Strands ya hemos explicado nuestra visión sobre por qué creemos que la portabilidad de datos beneficia no sólo a los usuarios sino también a los proveedores, y por qué es importante para la personalización web.

Estando conectados, generamos como mínimo dos tipos de datos. Activos digitales como listas de amigos, fotos, etc. que son la preocupación habitual dentro de la comunidad de portabilidad de datos. Y también datos relacionados con los gustos personales; datos que describen nuestras preferencias. Se trata de datos que se pueden resumir y compartir al igual que los datos digitales, y en ello se centran justamente los esfuerzos de Strands.

Fifteen years or so into the evolution of the web, we already have many of the key ideas and technologies in place to start describing and sharing personal preference information — or what we might colloquially call “taste” — in order to personalize web experiences.

So, why haven’t we seen widespread adoption of web personalization? Much of the answer seems to lie in the fact that user expectations and online business models haven’t yet evolved to the point that user-controlled, ‘open taste’ sharing is a viable option.

However, the dataportability.org initiative suggests we may have reached a turning point. The DataPortability project taps into the strong conviction engendered by the do-it-yourself nature of the web 2.0 movement that individuals should “have control over their data by determining how they can use it and who can use it”. This extends to an inherent belief that that it has not been a lack of effective technology that has held back this new culture of open data sharing, but rather, business models that have been over-reliant on laying a proprietary claim to some portion of that data.

Taste sharing is a DataPortability use case
We express our online tastes anytime we make a choice between the various alternatives available to us. Some of our choices may be characterized by the number of times we select each option, for example the number of songs of each genre we play when we select music, when repeatedly confronted with the same choice. Other choices may be expressed subjectively, such as by assigning one to five stars to movies we watch when we are asked to rate our preferences for the different alternatives. In yet other cases, we may in effect be giving estimates for the number of times we would expect to select each alternative, such as when we are asked if we are likely to buy a product or vote for something. Virtually any online experience we have includes one or more instances in which we make conscious choices reflecting our preferences.

For the more theoretically inclined amongst us, we can view a choice as somewhat analogous to a random experiment and our relative preferences as measures of the different possible outcomes of the experiment. The collection of such experiments that we participate in as a matter of course in our web experiences paints a vivid picture of our taste. For the more pragmatic, each time we make choices, we generate data which empirically describes our preferences. This is data that can be encapsulated and shared just like any other picture, blog post, video, or other piece of online content that we create, and which the DataPortability is focused on.

Just a few ideas for open taste sharing
As a DataPortability use case, open taste sharing embodies and embraces the culture shift that the Web 2.0 movement represents. With regard to data ownership, the DataPortability concept has even more succinct expression: our tastes should be ours to share – or not. This puts the user in control of their online experience, so they can set the boundaries of how much they want to share, and with whom. Similarly, there is no need to invent new or proprietary technologies to simply identify, encapsulate, and share taste-related data. A little thought by websites about how to identify and summarize our relative preferences on their site, along with OpenID, OAuth, and a little task-specific XML for markup is enough to do the job. Clearly this kind of data sharing also raises new privacy concerns that will be part of the work-in-progress for the entire DataPortability project.

Perhaps the most interesting challenge lies in educating businesses to thoroughly and thoughtfully examine their current ideas about user data, so they can better understand and enthusiastically embrace The Web 2.0 Golden Rule: “Do for other web experiences providers as they would do for you — under our control as the owners of our taste data — and the blessings of networks effects for taste data shall be yours.”

En los próximos días seguiremos desarrollando este tema pero antes queríamos compartir estas diapos con vosotros

| View | Upload your own

Rick Hangartner, Chief Scientist, MyStrands

]]> http://blog.strands.es/2008/04/02/compartir-gustos-para-personalizar-la-web/feed/ 0