W dzisiejszych czasach, gdy mamy dostęp do niemal nieograniczonej ilości informacji, znalezienie czegoś, co faktycznie nas zainteresuje, może być wyzwaniem. W takiej sytuacji pomaga sztuczna inteligencja, która potrafi nie tylko zrozumieć nasze preferencje, ale także przewidzieć, co może nam się spodobać. W tym artykule przyjrzymy się, jak zaawansowane algorytmy analizują nasze preferencje – od śledzenia tego, co oglądamy, czytamy czy słuchamy, po wykrywanie subtelnych wzorców w naszych wyborach. Omówimy również korzyści i wyzwania związane z personalizacją treści – czy AI faktycznie ułatwia nam odkrywanie nowych dzieł, czy zamyka nas w bańce informacyjnej?

Algorytmy rekomendacji – jak AI pomaga nam wybierać?

Systemy rekomendacyjne to zaawansowane algorytmy, które analizują dane użytkownika, aby proponować spersonalizowane treści, które mogą przypaść mu do gustu. Choć mają one na celu ułatwienie użytkownikom odkrywania interesujących dla nich treści, niewłaściwe ich wykorzystanie może prowadzić do manipulacji i ograniczenia autonomii użytkowników.

Dlatego tak ważne jest, aby projektować systemy rekomendacyjne z poszanowaniem wartości etycznych, zapewniając przejrzystość i uczciwość. Wprowadzenie odpowiedniego nadzoru nad tymi systemami może pomóc w minimalizowaniu ryzyka negatywnych skutków ich rekomendacji oraz zagwarantować jasne wyjaśnienie kryteriów, na podstawie których są one tworzone (Varshney, 2020).

Kluczową rolę w działaniu systemów rekomendacyjnych odgrywają dane użytkownika. To właśnie one pozwalają algorytmom na tworzenie dokładniejszych i bardziej trafnych sugestii, opierając się na zachowaniu, zainteresowaniach i preferencjach konkretnej osoby.

Systemy te wykorzystują różnorodne informacje, takie jak (Schafer i in., 2001):

1. Historia zakupów i przeglądanych stron – informacje o produktach, które użytkownik przeglądał lub kupił w przeszłości
   
2. Czas spędzony na treściach – jak długo użytkownik angażuje się w dany produkt.
3. Dane demograficzne – podstawowe informacje o użytkowniku, takie jak wiek, płeć czy miejsce zamieszkania
4. Feedback – oceny, polubienia i komentarze
5. Ocena produktów – subiektywne opinie użytkownika na temat tego, jak bardzo dany produkt mu się podobał.
6. Udostępnienie – informacje o tym, czy użytkownik poleca dany produkt innym osobom
7. Kategoria produktu
8. Kontekst – dodatkowe informacje o sytuacji, w której użytkownik korzystał z danego produktu, takie jak pora dnia, urządzenie czy lokalizacja

Te informacje pozwalają na lepszą personalizację rekomendacji. Rekomendacje dostosowane do użytkownika opierają się głównie na jego danych, ponieważ algorytmy analizują te informacje, aby zrozumieć wzorce i trendy w zachowaniu użytkownika. Na przykład, jeśli ktoś często ogląda filmy o określonej tematyce, algorytm zauważy to i zaproponuje więcej podobnych treści.

Współczesne systemy rekomendacji potrafią analizować nie tylko zachowanie użytkownika, ale także zawartość produktów, taką jak opisy, tagi czy zdjęcia. Jedną z głównych zalet wykorzystywania danych użytkownika jest to, że algorytmy mogą tworzyć sugestie oparte na aktualnych zainteresowaniach i preferencjach, a nie tylko na wcześniejszych wyborach. Ta analiza w czasie rzeczywistym pozwala systemom rekomendacji szybko reagować na zmieniające się potrzeby i gusta użytkownika.

Korzyści płynące z personalizacji treści:

1. Oszczędność czasu: Dzięki spersonalizowanym rekomendacjom użytkownicy nie muszą przeszukiwać ogromnych zbiorów treści, aby znaleźć coś dla siebie interesującego. To znacznie przyspiesza proces wyszukiwania.
2. Dopasowane oferty: Personalizacja sprawia, że otrzymujemy propozycje treści zgodne z naszymi zainteresowaniami i preferencjami. Na przykład, jeśli lubimy oglądać filmy akcji, system rekomendacji zaproponuje nam podobne tytuły. To zwiększa naszą satysfakcję z korzystania z platformy, ponieważ mamy poczucie, że treści są dla nas stworzone specjalnie dla nas.
3. Wygoda: Rekomendacje często pojawiają się automatycznie, bez konieczności aktywnego poszukiwania treści przez użytkownika. Możemy na przykład otrzymywać sugestie nowych odcinków serialu, który oglądamy, lub propozycje książek podobnych do tej, którą właśnie czytamy. To znacznie ułatwia korzystanie z serwisów.

Wyzwania i zagrożenia związane z personalizacją treści [3]:

1. Prywatność i bezpieczeństwo danych: Zbieranie dużych ilości danych o użytkownikach budzi poważne obawy o ich prywatność i bezpieczeństwo. Informacje o naszych preferencjach, zachowaniach i historii przeglądania mogą zostać wykorzystane w sposób, który narusza naszą prywatność. Istnieje ryzyko, że te dane zostaną sprzedane lub użyte do celów marketingowych bez naszej wiedzy i zgody.
2. Brak przejrzystości: Algorytmy rekomendacyjne często działają jako „czarne skrzynki”, co utrudnia zrozumienie, na jakiej podstawie prezentowane są określone sugestie. Użytkownicy nie wiedzą, jakie czynniki wpływają na to, które treści są im proponowane, co budzi nieufność i obawy o obiektywność rekomendacji.
3. Manipulacja wyborami: Algorytmy mogą nieświadomie lub celowo wpływać na nasze decyzje, promując określone treści kosztem innych. Przykładem są kontrowersyjne rekomendacje na platformach takich jak YouTube, które mogą promować teorie spiskowe lub treści o niskiej jakości. To może prowadzić do manipulacji opinią publiczną i wpływać na nasze wybory.
4. Bańki filtrujące: Personalizacja treści może zamykać użytkowników w „bańkach informacyjnych”, pokazując tylko te treści, które są zgodne z ich istniejącymi przekonaniami i zainteresowaniami. To ogranicza ekspozycję na różnorodne perspektywy i może prowadzić do polaryzacji opinii. Użytkownicy mogą nie być świadomi istnienia innych punktów widzenia, co utrudnia obiektywne postrzeganie rzeczywistości.

Algorytmy [4]:

Collaborative filtering (Filtrowanie kolaboracyjne)

• Jest to popularna metoda stosowana przez platformy takie jak Netflix i Spotify.
• Polega na analizie zachowań użytkowników o podobnych preferencjach.
• Przykład: system Netflixa może zauważyć, że fani „House of Cards” często oglądają komedie typu „Parks and Recreation” i zacząć sugerować je nowym widzom, nawet jeśli gatunkowo nie są podobne.

Content-based filtering (Filtrowanie oparte na treści)

• Metoda ta polega na analizie cech i atrybutów produktów lub treści, aby rekomendować podobne elementy. Algorytmy analizują opisy, tagi, gatunki i inne metadane, aby dopasować preferencje użytkownika do konkretnych produktów.

  

Hybrydowe systemy rekomendacji

• Łączą one filtrację kolaboracyjną z analizą zawartości (content-based filtering).
• Netflix stosuje podejście hybrydowe w sekcji „Top Picks”, mieszając personalizację z popularnością treści.
• Pozwala to na tworzenie bardziej zróżnicowanych i trafnych rekomendacji dla użytkowników.

Przykłady użycia algorytmów rekomendacji

Case study 1: Netflix – system rekomendacji filmów [5]

Platforma szacuje, że jego system rekomendacji generuje około 1 miliard dolarów rocznej wartości, głównie poprzez redukcję rezygnacji z subskrypcji.

Kluczowe elementy tego systemu obejmują:

1. Algorytm SIMS (Similarity) – tworzy rekomendacje w sekcji „Because You Watched”, analizując podobieństwo pomiędzy innymi tytułami dostępnymi na platformie. Algorytm ten porównuje cechy różnych filmów i seriali, takie jak gatunek, obsada, reżyser, scenarzysta, a także inne aspekty, aby znaleźć treści podobne do tych, które użytkownik już oglądał.

2. Personalizowany ranking wideo (PVR) – Ten mechanizm decyduje o kolejności pozycji w rzędach gatunkowych, preferując pierwsze miejsca. Dzięki temu użytkownicy mają większą szansę zobaczyć i wybrać treści, które mogą ich zainteresować.

3. Trending Now – wykrywa krótkoterminowe trendy jak filmy świąteczne lub związane z aktualnymi wydarzeniami

Case Study 2: Amazon – personalizacja zakupów książek

Amazon to kolejny gigant, który doskonale wykorzystuje systemy rekomendacyjne, szczególnie w kontekście książek. Platforma analizuje nie tylko historię zakupów, ale także zachowania użytkowników na stronie, aby proponować książki, które mogą ich zainteresować (Linden i in., 2003).

Jak to działa?

• Analiza historii zakupów: Jeśli kupiłeś książki z gatunku fantasy, Amazon będzie sugerował podobne tytuły. Algorytmy analizują, jakie produkty użytkownik przeglądał lub kupił w przeszłości, aby przewidzieć jego przyszłe preferencje. Ta metoda opiera się na filtrowaniu kolaboracyjnym (collaborative filtering), które porównuje zachowania użytkowników o podobnych gustach.
• Współpraca z wydawcami: Amazon współpracuje z wydawcami, aby uzyskać dodatkowe dane, takie jak popularność autora, recenzje krytyków czy wyniki sprzedaży w innych krajach
• Personalizacja w czasie rzeczywistym: Jeśli przeglądasz książki o tematyce biznesowej, ale nie dokonujesz zakupu, Amazon może zacząć sugerować podobne tytuły w niższej cenie lub z rabatem.

Efekty

• „Customers who bought this also bought”: Ta funkcja, oparta na collaborative filtering, sugeruje produkty, które są często kupowane razem z tymi.
• Personalizowane rekomendacje na stronie głównej: Każdy użytkownik widzi inne propozycje, co zwiększa prawdopodobieństwo zakupu.

Amazon wykorzystuje również analizę sentymentu z recenzji książek. Jeśli użytkownicy często piszą, że książka jest „wciągająca” lub „emocjonalna”, algorytm może zacząć sugerować ją innym czytelnikom, którzy lubią podobne cechy. Ta technika opiera się na Natural Language Processing (NLP), które analizuje emocje i kontekst w recenzjach[7].

Case Study 3: Spotify – jak AI personalizuje muzykę

Spotify to jeden z najpopularniejszych serwisów streamingowych na świecie, a jego system rekomendacyjny jest uważany za jeden z najbardziej zaawansowanych. Platforma wykorzystuje kombinację collaborative filtering, analizy zawartości (NLP do analizy tekstów piosenek) oraz uczenia maszynowego, aby dostarczać spersonalizowane playlisty, takie jak „Discover Weekly” czy „Daily Mix”[8].

Jak to działa?

• Analiza zachowań użytkowników: Spotify śledzi, jakie utwory słuchasz, jak często je odtwarzasz, czy pomijasz, a nawet w jakiej porze dnia preferujesz określone gatunki muzyczne.
• NLP (Natural Language Processing): Algorytmy analizują teksty piosenek, recenzje, a nawet artykuły na blogach, aby zrozumieć kontekst i emocje związane z utworami.
• Collaborative Filtering: preferencje użytkownika z preferencjami innych osób o podobnych gustach.

Efekty

• Discover Weekly: Każdy poniedziałek użytkownicy otrzymują playlistę z 30 nowymi utworami, które mogą im się spodobać.
• Personalizacja w czasie rzeczywistym: Jeśli użytkownik często słucha muzyki relaksacyjnej wieczorem, Spotify zaczyna sugerować podobne utwory o tej porze dnia.

Etyka w systemach rekomendacyjnych

W odpowiedzi na te wyzwania, Unia Europejska wprowadza regulacje, takie jak Digital Services Act (DSA), które wymuszają [9]:

• Możliwość wyłączenia personalizacji – użytkownicy mogą zdecydować, czy chcą korzystać z spersonalizowanych rekomendacji.

• Audyty zewnętrzne – niezależne organizacje mogą badać, jak działają algorytmy.

• Przejrzystość – platformy muszą wyjaśniać, na jakiej podstawie dokonywane są rekomendacje.

Innowacyjnym rozwiązaniem są również etyczne filtry, które korygują rekomendacje według norm kulturowych lub preferencji użytkownika. Na przykład, systemy mogą celowo wprowadzać kilka nietypowych propozycji, aby poszerzać horyzonty użytkowników.

Przyszłość personalizacji

Najnowsze kierunki rozwoju obejmują:

• Rekomendacje eksplikowalne – systemy będą wyjaśniać, dlaczego sugerują dany produkt (np. „Ta piosenka została wybrana, bo lubisz złożone aranżacje smyczkowe”).
• Uwzględnianie kontekstu – algorytmy będą brać pod uwagę porę dnia, nastrój użytkownika czy aktualne wydarzenia.
• Modele kognitywne – symulujące proces decyzyjny człowieka poprzez integrację teorii psychologicznych.

Inne zastosowania

Medycyna [10]

Systemy rekomendacyjne są coraz częściej wykorzystywane w medycynie do personalizacji leczenia i diagnostyki.

Przykłady:

• Personalizowane plany leczenia – algorytmy analizują dane pacjentów (np. wyniki badań, historię chorób), aby sugerować optymalne terapie.
• Rekomendacje suplementów diety – platformy zdrowotne, takie jak MyFitnessPal, sugerują suplementy na podstawie diety i stylu życia użytkownika.
• Diagnostyka obrazowa – systemy AI analizują zdjęcia rentgenowskie czy MRI, aby sugerować możliwe diagnozy.

E-commerce

Platformy zakupowe, takie jak Amazon, Alibaba czy eBay, wykorzystują systemy rekomendacyjne, aby zwiększyć sprzedaż i poprawić doświadczenie użytkowników.

Przykłady:

• „Klienci, którzy kupili ten produkt, kupili również” – oparte na collaborative filtering.
• Personalizowane promocje – systemy analizują historię zakupów, aby proponować rabaty na produkty, które mogą Cię zainteresować.
• Rekomendacje w czasie rzeczywistym – jeśli przeglądasz buty sportowe, system może zacząć sugerować akcesoria do biegania.

Turystyka i podróże

Platformy turystyczne, takie jak Booking.com, Airbnb czy TripAdvisor, wykorzystują systemy rekomendacyjne, aby pomóc użytkownikom znaleźć idealne miejsca na wakacje.

Przykłady:

• Personalizowane oferty hoteli – systemy analizują preferencje użytkownika (np. lokalizacja, cena, udogodnienia) i sugerują najlepsze opcje.
• Rekomendacje atrakcji turystycznych – na podstawie opinii innych podróżnych i historii przeglądania.
• Sugestie tras podróży – platformy takie jak Google Maps czy Rome2rio proponują optymalne trasy na podstawie preferencji użytkownika.

Podsumowanie

Systemy rekomendacyjne oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki odkrywamy i doświadczamy kultury. Dzięki analizie naszych preferencji i zachowań, AI potrafi proponować treści, które trafiają w nasze gusta, a jednocześnie zachęcają do eksploracji nowych dzieł. Jednakże wraz z korzyściami pojawiają się wyzwania, takie jak ochrona prywatności, przejrzystość decyzji algorytmów czy ryzyko manipulacji danymi. Dlatego tak ważne jest, aby rozwój tych technologii szedł w parze z odpowiedzialnym podejściem do etyki i praw użytkowników.

Literatura

[1] Varshney, L.R. (2020). Respect for Human Autonomy in Recommender Systems. ArXiv, abs/2009.02603.

[2] Schafer, J. B., Konstan, J. A., & Riedl, J. (2001). E-commerce recommendation applications. Data Mining and Knowledge Discovery, 5(1-2), 115-153. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1627-9_6

[3] Wpływ algorytmów rekomendacyjnych: https://redsms.pl/jak-algorytmy-rekomendacyjne-wplywaja-na-nasze-wybory-w-sieci/

[4] Algorytmy: https://vitalflux.com/recommender-systems-in-machine-learning-examples/

[5] Netflix: https://www.rtinsights.com/netflix-recommendations-machine-learning-algorithms/

[6] Linden, G., Smith, B. and York, J. (2003) Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering. IEEE Internet Computing, 7, 76-80.http://dx.doi.org/10.1109/MIC.2003.1167344

[7] Amazon: https://www.baeldung.com/cs/amazon-recommendation-system

[8] Spotify Engineering Blog: https://newsroom.spotify.com/2023-10-18/how-spotify-uses-design-to-make-personalization-features-delightful/

[9] Wyzwania etyczne: https://www.holisticai.com/blog/recommendation-systems

[10] Zastosowanie w medycynie: https://medidesk.pl/etyczne-aspekty-stosowania-sztucznej-inteligencji-w-medycynie/