Sugerencias semánticas y agregadores de contenidos sociales

La evolución de los agregadores y lectores de contenidos se ha desviado. Hubo un tiempo en que pensé que los grandes clásicos de escritorio iban a llevarnos a un lugar donde todo iba a ser satisfacción plena. Pero no ha sido así. Las versiones actuales están un poco anticuadas (entiéndase el concepto desde el lado tecnológico), no tanto porque no cumplan su función como por la falta de una aparente innovación ante un usuario que se enfrenta a una endiablada saturación de información.

Hace años hablar del Reader, Bloglines o Netvibes era todo un ejemplo de eficiencia. Tus lecturas online estaban centralizadas y la clasificación de contenidos estaba asegurada. Pero siempre hemos necesitado algo más, entre otras cosas porque “pescar” contenido es fácil pero “pescar” contenido relevante y significativo siempre ha sido una tarea farragosa.

fishing

Ahora surgen aplicaciones que demuestran parte de estas carencias y que aprovechando nuestras propias fuentes de contenido (e incluso los mismo lectores) intentan ofrecernos esa “aparente” innovación. Gran idea pero seguimos sin encontrar respuesta a esa inevitable saturación.

En definitiva, del lado del escritorio pocas cosas nos han sorprendido en los últimos años que vayan más allá de alertas personalizables, clasificaciones avanzadas o modos de compartir en todos los lugares. La experiencia de uso ha perdido fuerza por el camino y, en consecuencia, el interés por seguir añadiendo contenidos en nuestros lectores.

Creo que la verdadera evolución se está sintiendo en otros entornos, en otros contextos de uso y basándose, no sólo en el triunfo de la movilidad, sino también en una mezcla importante: aumentar la eficacia y embellecer dando respuestas inteligentes.

Captura de zite

Esto se basa en una mejora de interfaces con un añadido de inteligencia  que facilite una selección y filtrado de contenidos a partir del formato, calidad, relevancia y/o significatividad que el usuario reclama en cada momento.

Todos conocemos el caso de Flipboard, sensacional aplicación que recoge de nuestros perfiles sociales y de otras fuentes toda la información para componer finalmente una “revista social personalizada”. Fuerza visual y elegancia para hacer de nuestra lectura de contenidos una experiencia enriquecedora.

Pero volvemos a lo mismo. Una elegante maquetación y un gran listado de fuentes sociales no parece suficiente.  El gran salto se produce en aquellas otras aplicaciones que buscan entender al usuario, sus necesidades en momentos diferentes, sus gustos, sus preferencias o que preparan los contenidos siguiendo las recomendaciones y preferencias de nuestros contactos.

Zite podría ser un buen ejemplo de aplicación orientada a este propósito.

Imagen de previsualización de YouTube

Este salto evolutivo lo llaman social curation e incluso se habla desde hace un tiempo de los content curator, bien como una profesión a considerar en el campo del marketing, bien como herramienta de filtrado para la información y la toma de decisiones.

Aun así, el dilema entre humanos o algoritmos es claro. Una persona puede saber qué es significativo en el momento oportuno. ¿Y un algoritmo o una máquina?.

Pues esa pregunta parece que es el objetivo de todas estas aplicaciones que están surgiendo bajo el componente social.

Por añadir alguna más. Broadfeed es una aplicación que ofrece contenido compartido en Twitter (no los tweets) y lo muestra utilizando de nuevo la metáfora del periódico o revista.

Broadfeed

Podemos modificar la vista, los tiempos de lectura sin olvidarnos de las miles de posibilidades que ya existen en otras aplicaciones como almacenar favoritos, mostrar los más populares, los más vistos o compartir en herramientas y redes sociales. Aunque la más interesante y sobre la que estoy incidiendo en estas líneas:

The content prioritization algorithm is still being perfected. It will get better over time.

Atender la consulta y la navegación personalizada manteniendo mecanismos de interacción usables y accesibles es un reto que se complica en la medida que sumamos las demandas reales de los usuarios en función de numerosas variables (contexto, entorno, actividad, objetivo, tiempo, significatividad, estado emocional…).

La clave de estas herramientas creo que sigue siendo la mejora sustancial de los aspectos de interacción. Si soy capaz de clasificar, etiquetar, valorar, compartir y recomendar contenido de una manera rápida, cómoda e intuitiva, la aplicación será capaz de aprender a analizar el contenido de mis feeds y proveer, además de satisfacer con mayor acierto.

Nada nuevo bajo el sol si no fuera porque se reclama nuevamente el uso de “agentes inteligentes” que describan el contenido, el significado y la relación de los datos haciendo del filtrado un arte de la semántica.