Fue Dan Bricklin el que afirmaba en “The Cornucopia of the Commons” que había fundamentalmente tres maneras de construir una base de datos mediante la cooperación de los usuarios
Está claro que el primero de los casos es el más problemático, en cuanto a que supone disponer de un equipo suficiente y cualificado para hacer ese trabajo, lo que sin duda implica poder pagar ese equipo.
El segundo caso tiene otro problema, no siempre es fácil encontrar esa motivación para que cientos o miles de personas estén dispuestas a dedicar una parte de su tiempo a enriquecer esa base de datos con su conocimiento o su participación. Cuando uno mira los datos que proporciona la propia Wikipedia se puede observar claramente como un 93% de sus usuarios son meros consumidores de información pero jamás han colaborado de forma alguna a corregir, ampliar o crear ninguna entrada de la famosa enciclopedia.
Hace unos meses la revista Wired publicaba un artículo sobre Luis Von Ahn el creador del Captcha (esas imágenes deformadas que nos solicitan incluir múltiples sitios web para participar y cuyo principal objetivo es evitar el spam del lado oscuro de los bots que pueblan la red) que versaba sobre la tercera opción, la que a mi me parece más interesante de las tres.
El reto de Von Ahn consiste en intentar suplir ciertas incapacidades de los ordenadores con la participación de los humanos. Fundamentalmente hay algo en lo que los humanos somos buenos y que las máquinas no han sido capaces de mejorar y ese algo es en reconocer el contenido de las imágenes, concepto que está detrás precisamente del Captcha.
Hace meses un amigo me paso un enlace de un juego que había sacado Google donde te enfrentabas a otro usuario en tiempo real para asociar etiquetas descriptivas a una sucesión de fotos. En el caso de que coincidiera tu etiqueta con las del otro usuario recibías una puntuación.
Reconozco que no encontré un gran placer en participar en este juego pero lo cierto es que miles de personas se engancharon de tal forma que algunos jugadores llegaban a acumular más de 50 horas entretenidos en este juego del etiquetado. Detrás de este “inocente” juego estaba la mente de Von Ahn a quién Larry Page y Sergei Brin habían comprado los derechos del juego con el objetivo de mejorar su sistema de catalogación de imágenes.
Un perfecto ejemplo de cómo el efecto colateral de las acciones de los usuarios puede producir conocimiento de manera mucho más interesante que pidiéndoles que nos proporcionen esa información voluntariamente por ejemplo respondiendo a un cuestionario.
Ahora Von Ahn está preocupado por el tiempo que perdemos los usuarios tecleando el código del captcha en miles de sitios web ha ideado una forma de aprovecharlo y ha ideado el reCaptcha (podéis ver el de este mismo blog a la hora de aportar vuestros comentarios). El proyecto pretende aprovechar nuestro reconocimiento de los caracteres para mejorar los sistemas de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) de los Scanners para ayudar el el proyecto del Internet Archive, un proyecto con base en San Francisco para digitalizar el mayor fondo de libros de dominio publico y ponerlos a disposición de todos online gratuitamente. Otra muestra de cómo el efecto colateral de nuestra acción cotidiana puede convertirse en una fuente de conocimiento que se puede revertir en beneficio común.
En el terreno de la comunicación se me ocurre que el advergaming es una aplicación del mismo concepto sobre el que trabaja Von Ahn. Me refiero que un Advergame bien diseñado no es sólo aquel que propone un entorno lúdico de interacción con la marca con los valores evidentes que esto tiene para ella. Si no que un advergame bueno de verdad puede aprovechar esa interacción para aprender sobre los usuarios a través de su interacción en el juego. Por ejemplo en un juego de coches basado en un modelo real se puede pedir al usuario que escoja su color de coche favorito, de esta simple, forma totalmente integrada en el diseño del juego sin crear ninguna disrupción para el usuario, se puede obtener una estadística que relacione datos básicos del perfil del usuario con sus preferencias (por ejemplo sexo y color).
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