Los motores de recomendación han inundado la web. Cuesta trabajo comprar un libro electrónico, canción en mp3 o vídeo sin verse bombardeado por sugerencias para otras compras. De hecho la frase «A quienes compraron X también les gustó Y» se ha convertido en un aforismo moderno.

Pero la venta de entradas para eventos parece haberse perdido esta revolución. Nadie sabe si tu asistencia a la reunión anual de la Sociedad Física Americana en Texas el año pasado significa que disfrutarás de la próxima Comic-con en Londres (Reino Unido) el mes que viene.

En consecuencia, este aspecto de la vida moderna sigue libre de (buenas) recomendaciones. Principalmente por la ausencia de datos que permitan a los científicos encontrar correlaciones que predigan la asistencia a eventos. Mientras que a Amazon y Netflix les sobran datos sobre quién compró qué cuándo, no hay series de datos con una utilidad parecida para los eventos.

Hasta ahora, cuando Petko Georgiev y sus compañeros de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) han empezado a usar los datos de Foursquare, la red social basada en la localización, para averiguar exactamente qué hace que aumenten nuestras probabilidades de asistir a un evento en favor de otro.

Resulta que hay numerosos factores de importancia. Pero estos investigadores afirman que teniendo en cuenta los más importantes, se puede predecir a qué eventos asistirá la gente con una precisión sorprendente.

Para llegar a estas conclusiones, Georgiev y compañía recogieron datos de Foursquare relativos al movimiento de unas 190.000 personas en Londres, Nueva York y Chicago durante un periodo de 8 meses entre 2010 y 2011. Es importante señalar que la red social también les reveló las redes de amigos, la localización del domicilio y, por supuesto, las fechas y horas de los movimientos.

A continuación minaron los datos para, en primer lugar, encontrar los eventos, que definieron como grandes reuniones de personas, y también para encontrar las localizaciones y clasificar los eventos en consecuencia, ya fueran festivales de música, acontecimientos deportivos o conferencias. También calcularon su atractivo social en función del número de amigos que aparecen en los mismos lugares.

La pregunta, por supuesto, es cómo se correlacionan estos factores con el hecho de que un individuo asista a un evento. Para descubrirlo, Georgiev y su equipo usaron un 90% de los datos como serie de entrenamiento de la que aprender y después usaron el 10% restante como datos de prueba para ver si las correlaciones que habían descubierto servían realmente para predecir la asistencia a los eventos.

Los resultados permiten una reflexión interesante sobre el comportamiento humano. Resulta que lo que más influye sobre la asistencia es que nuestros amigos también estén. Eso tiene sentido, ya que la mayoría de las grandes reuniones son acontecimientos sociales de un tipo u otro.

Pero existen otros factores menos evidentes que también son importantes. Por ejemplo, la distancia desde nuestra casa es un factor importante, la gente suele trasladarse una distancia limitada para llegar a un evento. También influye la hora en la que la gente es activa. Si tiendes a ser más activo a primera hora de la tarde, hay más probabilidades de que asistas a eventos a esa hora.

Y tus patrones de comportamiento anteriores también son significativos. Por ejemplo, si has asistido a muchos partidos de fútbol en el pasado, es probable que asistas a partidos de fútbol en el futuro. Este tipo de comportamiento nicho es especialmente potente en Londres, quizá por la naturaleza tribal de los aficionados al fútbol.

Aunque todos estos factores influyen, la clave es combinarlos de manera eficaz en un algoritmo que capture el comportamiento general. Georgiev y compañía afirman haber conseguido exactamente eso.

Al probar la capacidad predictiva de su algoritmo sobre el 10% de los datos reservados para este propósito, los resultados fueron impresionantes. «En general el marco de predicción identifica con éxito el evento exacto al que atiende uno de cada tres usuarios en Londres y uno de cada cinco en Nueva York y Chicago», afirma Georgiev.

Esas cifras no están mal y podrían dar pie a motores de recomendación capaces de predecir con precisión los eventos a los que te gustaría asistir.

Aunque hay un pero, y es importante. Este trabajo se basa en datos publicados por personas que quieren que se sepa dónde están. Es un grupo autoseleccionado cuyo comportamiento podría ser significativamente distinto de aquellos que eligen no desvelar su localización. El algoritmo de recomendación de eventos podría funcionar para ellos pero queda por saber cómo de bien funciona para todos los demás.

En cualquier caso, parece que los motores de recomendación de eventos se convertirán en una parte más importante de nuestra experiencia en línea, sobre todo porque quienes tienen más que ganar son los propios promotores de eventos y vendedores de entradas.

El motivo principal por el que los motores de recomendaciones son tan habituales es que aumentan las ventas, a veces en muchos puntos porcentuales, una hazaña que no está al alcance de las técnicas de marketing y publicidad convencionales. Si los motores de recomendación de eventos llegan a tener el mismo éxito, también se multiplicarán.

Ref: http://arxiv.org/abs/1403.7657: La Llamada de la Masa: la Participación en Eventos en Servicios Basados en la Localización