Interesante artículo hoy de Javier Sampedro en El País digital sobre una parte de la teoría de la evolución aplicada a las páginas web. Cito:
“Ante un problema, empiezan proponiendo 10 soluciones al azar, pero siempre están muy atentos a la reacción del usuario. Si el usuario prefiere las variantes 2 y 7, el algoritmo convierte a 2 y 7 en los padres de la siguiente generación de soluciones.”
Así a primera vista, para una campaña online no es algo que me ponga muy tenso; de hecho es algo que ya se está haciendo, crear varias series de anuncios y comparar la efectividad, aunque de manera manual y sin sistematizar demasiado. De la misma manera, un concurso con votaciones y ganador final no es más que otra aplicación evolutiva. EN cualquier caso, SnapAds adopta esta idea para la publicidad; sobre una campaña online, inserta variaciones del banner, evalúa la aceptación y basa la siguiente iteración en los mejor aceptados, para terminar consiguiendo (según ellos) hasta un 1900% más de efectividad que una campaña tradicional.
Sin embargo, me parece una idea atractiva para investigar a la hora de hacer promos o microsites, que tengan la posibilidad de presentar opciones, vayan “aprendiendo” de las preferencias de la mayoría y muestren un resultado final que sea el mejor “evolucionado”… Películas online que vayan cambiando su historia en función de las preferencias de los espectadores, o juegos en los que los usuarios puedan ver cambios basados en loos resultados de las partidas… El límite está en la imaginación.
Vicente






Noviembre 17th, 2009 at 1:33 am
Los algoritmos evolutivos son realmente interesantes. A pesar de que muchos de los que hablan del tema lo hacen principalmente pensando en algoritmos genéticos, existen otros algoritmos más recientes que son tanto o más interesantes. Reproducción, cruzamiento, mutación…son términos conocidos de la genética, pero la evolución puede tener otras formas. En este sentido me parece muy interesante también la evolución social. Existen algoritmos como Particle Swarm Optimization (PSO) que están basados en la evolución social entre un grupo de individuos. Los resultados de aplicar PSO a problemas de optimización son realmente sorprendentes. En el caso de la ingeniería, pueden encontrarse aplicaciones en el diseño óptimo de sistemas de distribución de agua, algunos resultados interesantes se muestran en http://www.ingeniousware.de