Web 2.0 e a inteligência coletiva
04/06/07
Dizem que uma das características da Web 2.0 é o conteúdo colaborativo, que está diretamente ligado à inteligência coletiva. Neste conceito, o exemplo mais utilizado é a Wikipedia, onde você pode colaborar para tornar o artigo que você está lendo melhor, se você tiver um entendimento do assunto. Mas como você poderia aplicar esse conceito em um projeto que você esteja desenvolvendo, agregando-lhe valor?
Imagine que você tenha um banco de imagens enorme, mas que sofre da dificuldade de se fazer buscas, visto que as opções são o contexto onde ele está sendo exibida — o texto próximo à ela — e o próprio nome do arquivo, que muitas vezes é inútil. Como fazer para dar relevância a uma busca deste tipo? Simples! Vamos chamar os usuários para que eles façam tal classificação. Em uma situação cotidiana, ninguém se importaria com isso. Mas o Google, utilizando a inteligência coletiva e sem gastar nenhum centavo, conseguiu tal proeza.
Não sei se você se lembra de um pequeno jogo chamado Google Image Labeler, cujo objetivo é classificar as imagens de modo que o mecanismo de busca seja capaz de dar mais ou menos relevância às imagens, em relação ao termo buscado.
Na semana passada, um amigo me enviou um link para uma busca de imagens no Google. Ele pediu para eu notar um parâmetro na URL chamado imgtype com o valor face. Tal parâmetro faz retornar apenas imagens que, de alguma maneira, tenham relação com rostos. Quando vi essa funcionalidade, logo lembrei do Image Labeler. Brilhante, não? O Google agregou um enorme valor à sua ferramenta de busca, sem gastar nada.
Veja essa funcionalidade, numa busca pela banda Millencolin.
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Comentários #
Uma idéia parecida com essa é o reCaptcha[1]. Do site deles: "Protect your site from abuse and help digitize books".
[1]http://recaptcha.net/
Eu não diria que conteúdo colaborativo é uma das características da Web 2.0 e sim da própria web. Claro que o avanço tecnológico facilitou a colaboração por parte do usuário, mas a web foi criada justamente para que qualquer pessoa pudesse colaborar com ela, criando sites facilmente. Por isso HTML é algo tão simples. Como está escrito em O Mundo de Pontas, a internet é burra e de propósito, para poder ser o que é.
EU acho fantástico o uso da sabedoria das multidões aliado ao crowdsourcing para gerar coisas como o Google Image Labeler. Como o Walmar disse acima, essa é a essência da web e saber explorar isso em serviços pode dar muito $$, hehehe!
Abraços!
Acredito que ainda há muito a ser explorado sobre formas de fazer as pessoas colaborarem com esse tipo de modelo.
Nem sempre há incentivos suficientes para que as pessoas ofereçam voluntariamente esse tipo de trabalho de refinamento desses serviços.
Além desse modelo mais "declarativo" de participação, como o do Wikipedia ou do Google Image Labeler, acredito que um modelo mais "implícito", em que o serviço utiliza dados sobre as ações dos usuários enquanto ele o utiliza, podem render maiores inovações.
Algo assim já é feito pela Amazon, em seu sistema de sugestões de produtos baseado na navegação do usuário. Segundo a empresa, cerca de 35% de todas as suas vendas são geradas a partir dessas sugestões.
Não por acaso, o PageRank do Google também funciona dessa forma. O sistema de utiliza de informações da própria web pra gerar o ordenamento de seus resultados de buscas.
Pra encerrar, gostaria de sugerir o vídeo de uma palestra de Luis von Ahn no Google. Ele é o criador do modelo lúdico em que os usuários refinam os metadados de um banco, como no Google Image Labeler.
Ele também é o criador do conceito dos captchas.
http://video.google.com/videoplay?docid=-8246463980976635143
Na verdade, o Google Image Labeler opera sob uma licença do trabalho dele.
Entre outras coisas, ele discute a dificuldade de se criar incentivos para que os usuários participem desses tipos de modelos, que ele chama de "human computation" ou de "artificial artifical inteligence". :-)
Outros exemplos desse tipo de modelo são o Mechanical Turk da Amazon (aws.amazon.com/mturk) e o Blogamundo (http://blogamundo.com/), que é uma implementação mais focada na tradução de blogs.
Abraço,
Mario.
E eu me perguntando como é que o sistema sabia quais imagens tinham faces...
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