Goodreads, una red social que permite a los lectores valorar y comentar lecturas, ha lanzado una máquina de recomendar libros diseñada para ayudar a los usuarios a elegir lo próximo que pueden leer.

 

El lanzamiento se produce unos seis meses después de que Goodreads adquiriera Discovereads, una especie de motor de recomendaciones y, según Otis Chandler, director general de Goodreads, es algo que los miembros de esta red social estaban esperando.

 

La información, proporcionada por Read Write Web, añade que las recomendación de lecturas de este sitio se generan mediante algoritmos que rastrean más de veinte mil millones de puntos de datos diferentes. Según la noticia, elaborada por John Paul Titlow, quizá lo más importante sea que toma en cuenta las preferencias declaradas de más de seis millones de usuarios de Goodreads, para quienes la calificación de los libros es casi una de las claves para estar en el sitio.

 

 

Chandler asegura que Goodreads es como combinar nuestra bibliotecaria favorita, nuestro mejor amigo y una base de datos de dos millones de títulos de libros en una persona y preguntarle qué es lo próximo que podría leer.

 

"Somos el Netflix de la recomendación de libros" –dijo refiriéndose al mayor catálogo de contenidos audiovisuales on line–. "A medida que los miembros de nuestro sitio añaden mas reseñas y comentarios, mejoramos nuestras sugerencias".

 

Chandler también aclaró que no se trata de otro gigante como Amazon, también conocido por su poderoso recomendador de libros. Según el directivo de la empresa, Goodreads está en condiciones de proveer mejores recomendaciones que Amazon, porque tiene más datos acerca de lo que a la gente le gusta o no actualmente, algo diferente a datos sobre compras, navegación en el sitio o calificación de libros.

 

"Por ejemplo –añade– tenemos más de 174.000 valoraciones del best-seller The help [Criadas y señoras], de Kathryn Stockett, mientras que Amazon sólo tiene alrededor de 4.400" –dijo Chandler.

 

Según reseña Read Write Web, este sitio web está muy influenciado por el historial de recomendaciones de cada usuario, por lo que se anima a la gente a recomendar veinte libros antes de abandonar la lista de lecturas recomendadas.

 

Por su parte, Jenn Webb, en O'Reilly Radar, comenta que el algoritmo y las bases de datos de Goodreads permiten no solo ofrecer recomendaciones de libros similares al leído (como hacen BookLamp, Amazon y otros) sino sugerencias que se aproximan a la madre de todos los recomendadores: la casualidad y el descubrimiento.