Читатели ленятся выбирать интересные новости

Отнюдь не все пользователи хотят читать настраиваемые потоки новостей, сообщает International Business Times. Кастомизация (самостоятельная настройка) новостной ленты - не всегда лучший выбор для читателя новостей. Часто хорошим вариантом является персонализация - формирование автоматической подборки новостей, интересных пользователю.

Только наиболее опытные и «продвинутые» пользователи хотят кастомизации, показало исследование. Персонализация представляется разумным компромиссом: с одной стороны, новостной поток соответствует предпочтениям пользователя, с другой, ему не надо затрачивать времени и усилий на его фильтрацию. Вместо читателя фильтром служит тот или иной алгоритм.

Простейший вариант алгоритма-фильтра исследует историю чтения и, экстраполируя ее, предлагает материалы тех же изданий и той же тематики, что обычно интересна пользователю. Недостатки такой системы очевидны: человек варится в собственных предпочтениях и легко может пропустить что-то, что ему было бы интересно, но что выходит за рамки его стандартного круга чтения. Два более богатых способа - это социальная и коллаборативная фильтрация. В первом случае читателю предлагаются те материалы, которые интересны большому количеству его знакомых. Эта идея реализована, например, в приложении Flipboard для чтения новостей с iPad. Во-втором система предлагает статьи, которые заинтересовали людей, с которыми у читателя ранее было зафиксировано сходство интересов. Этот механизм заложен в системе рекомендаций американского видеопроката Netflix.