Los que nacieron en los tiempos del streaming quizá no sepan que los que contamos más primaveras hacíamos y pedíamos recomendaciones de contenido de un modo artesanal. El viejo y querido “boca en boca”. Netflix, Spotify y otros popes del entretenimiento digital alteraron esa práctica.
Antes, un amigo te contaba que Fito Paez lanzó un casete llamado El amor después del amor justo antes de apretar play en un reproductor noventoso. El tipo que atendía en el videoclub conocía tus gustos y cuando llegabas al local te decía al borde del frenesí: “¡Tengo una nueva de Tarantino!”.
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Los libros son más reacios a la revolución digital: la venta de e-books creció en 2021, pero los impresos siguen gobernando ese negocio. Esa lógica se replica en las recomendaciones y el boca en boca sigue vivito y coleando. Sin embargo, los algoritmos meten la cola, también, en el mundo de la lectura.
¿Cómo funcionan los algoritmos que recomiendan?
Los algoritmos de personalización son códigos que reconocen el comportamiento de los usuarios; eso intentan. Son programados con un propósito claro: predecir qué contenido podría ser de nuestro agrado.
Si bien existen desarrollos de inteligencia artificial complejísimos, en este caso en el detrás de escena no encontramos asuntos muy intrincados. Como ocurre en Netflix, la tecnología espía tu actividad y en base a ella hace sugerencias. Por ejemplo, si viste una de Stalone es posible que te proponga una de Vin Diesel o Van Damme.
Mecanismos similares (también algorítmicos) se usan para mostrar anuncios personalizados y también en las redes sociales que usan millones en el mundo.
5 algoritmos que recomiendan nuevas lecturas
Tal como señalamos más arriba, los husmeadores algoritmos también tienen algo para decir a los lectores. A continuación, algunas de las herramientas que ofrecen respuestas inertes a la pregunta “qué libro nuevo podría leer”.
What Should I Read Next
La plataforma (en inglés, aunque útil también para libros en español) tiene un funcionamiento sencillo. Nos recibe una caja de búsqueda en la que hay que ingresar un título que nos haya agradado. En base a esa información arroja propuestas afines, cruzando los datos con las preferencias de otros lectores.
Hicimos la prueba con Rayuela de Julio Cortázar. Las recomendaciones fueron un tanto obvias, aunque podrían ser útiles para algunos lectores. Por ejemplo, El Aleph de Borges, El túnel de Sábato y textos de Gabriel García Márquez, contemporáneo del autor de Bestiario. También hay algunas recomendaciones menos evidentes, como La insoportable levedad del ser de Kundera, y El extranjero de Camus.
En cada caso, hay un botón para obtener más información sobre el libro y un link para comprarlo en Amazon.
ParrotRead
Una propuesta interesante, quizá la más original en este mundillo: recomendaciones de libros en base a las cuentas que se siguen en Twitter.
Ingenioso, aunque no hay magia. El funcionamiento de esta herramienta se base en el escaneo de los perfiles seguidos en esa red social; si alguno recomendó un libro, ¡zas!, @parrotread te avisará. La propuesta se basa en la presunción de que, si seguís a una persona es posible que te agraden sus gustos literarios.
El buscador emocional de Roca Libros
Esta editorial radicada en Barcelona tiene en su página web un singularísimo buscador que permite encontrar libros en base a emociones y características de los textos. En su portal encontramos un panel con interruptores para indicar cuán largo queremos que sea libro, si cómico o más trágico, casto o más propenso a tramas con sexo, fantástico o realista, entre otras variables.
Eso sí, hay una limitación: las recomendaciones se restringen al catálogo de la editorial.
La plataforma Wichbook (en inglés) tiene un funcionamiento similar.
Quelibroleo
Con un nombre elocuente, esta plataforma tiene un funcionamiento similar a What Should I Read Next, pero en español. A los fines de este repaso, hay que ir a la sección El librero virtual donde invitan: “Introduce un libro que te gusta y obtén nuevas lecturas recomendadas”.
Simple: escribimos el nombre de un libro o un autor para que el sistema lance recomendaciones basadas en afinidades. Por ejemplo, para Cien años de soledad arrojó otros de Pessoa y el arriba mencionado Cortázar.
Este tipo de servicios se basan en una mecánica sencilla, que gira en torno a bases de datos. Lo mismo ocurre en el “recomendador emocional”: las sugerencias se apoyan en datos previamente ingresados y en la previa categorización de los libros. Por caso, un libro de la saga Harry Potter se vinculará al género fantástico, a la literatura juvenil, a las novelas que llegaron al cine, etcétera. Entonces, tendrá coincidencias con textos que encuadran en esos parámetros, por ejemplo El señor de los anillos.
Tuquelees
Este sitio tiene un apartado en el que prometen encontrar a tu alma gemela lectora. Para usar el servicio es preciso registrarse y opinar acerca de al menos diez libros.
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Luego, en base a esos comentarios, mostrará a otros lectores que tienen gustos similares. Más que una plataforma algorítmica, en este caso estamos frente a una especie de red social para lectores.
Los algoritmos de recomendación (también los de lectura), ¿generan experiencias sesgadas?
Hay un consejo que circula entre los usuarios de Netflix: si querés expandir tus horizontes y no ver siempre las mismas recomendaciones, usá el perfil de otra persona. Esto ocurre porque los algoritmos de personalización en muchos casos achican la experiencia, la vuelven sesgada. Son como las anteojeras de los caballos.
Una buena opción para los lectores que buscan recomendaciones y quieren liberarse de las pesadas cadenas algorítmicas (sí, la imagen es un poco exagerada) es Librotea, una plataforma que gestiona El País de España. Tiene recomendaciones de libros a cargo de expertos y voces influyentes. “Buscábamos algo mejor que un algoritmo para recomendarte libros y lo hemos encontrado: personas”, dice el sitio apenas nos recibe.
Tal como señaló Daniel Verdú en un artículo publicado en el mencionado periódico español, los algoritmos construyen “un universo cultural ajustado y complaciente con el gusto del consumidor, que puede avanzar hasta llegar siempre a lugares reconocibles”. Así, Verdú pregunta: “¿qué sucedería si la vida nos diese siempre lo que nos gusta y nos rodease solamente de aquella gente que nos hace sentir bien?”.
“El algoritmo, sostienen sus críticos, nos hace aburridos, previsibles, y empobrece nuestra curiosidad por explorar el acervo cultural”, agrega.
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Acaso la solución tenga un abordaje híbrido. Es decir, cada tanto echar mano a los sistemas de recomendación automáticos (hemos repasado algunas herramientas interesantes) pero no desechar la vieja y fructífera práctica de escuchar lo que otros (de carne y hueso) tienen para decir. Incluso si son diametralmente diferentes a nosotros.
