Área: Cuidado médico.

Realizadores del Proyecto:

· Alicia Díaz, de la Universidad de la Plata, Argentina

· Regina Motz, de la Universidad de la República, Uruguay

· Diego López-Gutiérrez, de la Universidad del Cauca, Colombia

· José Valdeni de Lima, de la Universidad Federal de Río Grande do Sul, Brasil

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La calidad del contenido en los sitios web es crucial en muchos ámbitos, pero lo es más aún en el médico. Los usuarios necesitan consultar información médica que sea precisa, verosímil y relevante a su problema. Con el crecimiento exponencial del contenido web, los Sistemas de Recomendación (SR) se han convertido en una herramienta indispensable para encontrar información nueva que pueda resultar de interés para los usuarios de la web. Los sistemas de recomendación supuestamente deben ayudar y guiar a los usuarios para encontrar sitios web relacionados con la salud que sean de alta calidad y acordes a sus necesidades. El filtrado colaborativo (FC) es una técnica conocida para mejorar el SR con funciones sociales. En los SR tradicionales basados en FC, las entidades se recomiendan a los usuarios de acuerdo a las preferencias de otros usuarios similares. En nuestros ámbitos, esas preferencias se relacionan con el etiquetado de calidad de los contenidos en la web. A pesar de ser exitosos en la industria, los RS, incluso aquellos basados en FC, suelen ignorar el vínculo que existe entre los usuarios, con lo cual se pierde la oportunidad de proporcionar recomendaciones más precisas y personalizadas.

En esta propuesta de investigación buscamos ampliar el método anterior mediante funciones de interacción con los grupos de amigos. La contribución más innovadora de este proyecto es demostrar que también se puede llevar a cabo un FC con contenido utilizando los datos recopilados por las redes sociales e identificados por el objetivo de la búsqueda. La aplicación de esas funciones en un RS médico puede mejorar la calidad de las recomendaciones de acuerdo al contexto más cercano al usuario. En específico, esta investigación propone ampliar el SR mediante una estrategia FC de interacción con los grupos de amigos, lo que representa calibrar el algoritmo FC basado en calidad con el etiquetado de calidad en las redes sociales.