ByG12.pdf - Fundación Bertelsmann

mite que el usuario se mueva hacia arriba o hacia abajo en el continuo de jerarquías que van
del usuario novel al experto sin necesidad de interfaces separadas creadas para salvar las faltas
de competencia.
Figura 1 Relación entre usuario y las dimensiones de uso
SO: Explorador
Experiencia
informática mínima
Usuario novel
Con conocimientos
sobre el dominio temático
Sin conocimientos
sobre el dominio
temático
LA PERSONALIZAC I N DESDE
LA PERSPECTIVA DEL USUARIO
Usuario experto
SO: Información directa
Experiencia
informática amplia
En esencia, la personalización debería establecer conexiones entre las compentencias del
usuario. En realidad, la personalización en Internet tiene las siguientes limitaciones:
· La tecnología de personalización no entiende a los usuarios correctamente. Puesto que
el análisis del comportamiento en línea del usuario se realiza mediante procesos automatizados,
incluso Amazon.com podría comenzar a recomendar libros de cocina tan
pronto como solicitásemos el regalo ideal para nuestra tía abuela. Las bibliotecas tendrán
que desarrollar sistemas de rastreo que sean suficientemente inteligentes para identificar
si un usuario es un cliente o un consumidor. La distinción es importante, pues un padre
que solicita en préstamo un libro para su hijo o hija es un cliente. El libro o el material
de la biblioteca se solicita en préstamo para el niño. Es posible que el niño que vaya a leer
el libro (el consumidor) no tenga influencia directa sobre la elección del préstamo. Así
pues, el sistema de personalización debe ser dinámico para poder identificar si el usuario
es un cliente o un consumidor y también aquellas situaciones en las que es ambas
cosas, consumidor y cliente. La tecnología actual puede ayudar a minimizar el problema,
pero no lo podrá eliminar por completo.
· Para poder funcionar adecuadamente, la personalización requiere un gran número de
datos sobre los usuarios y sus preferencias. Aunque las bibliotecas poseen registros de
un gran número de transacciones y préstamos, no han sido estructuradas para realizar
un data-mining en tiempo real de modo que se pueda sacar provecho de estos datos y
hacer a los usuarios recomendaciones personalizadas.
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