¿Qué es un motor de decisión?

Un motor de decisión es un tipo de aplicación informática basada en la web que intenta ayudar al usuario a llegar a una decisión de varias maneras. Un caso de uso común es la compra en línea, donde un cliente ingresa sus prioridades para un producto determinado y el motor de decisión determina qué marcas y modelos particulares se ajustan más a sus preferencias. Los motores de decisión también pueden funcionar rastreando las búsquedas de un usuario a lo largo del tiempo y utilizando los datos recopilados para hacer sugerencias.

Los motores de decisión no deben confundirse con los motores de búsqueda. Los motores de búsqueda son una ubicación centralizada para acceder a información diferente. Los motores de decisión, por otro lado, producen resultados de búsqueda individualizados basados ​​en una serie de criterios.

En lugar de ser una base desde donde un usuario puede realizar búsquedas, un modelo de motor de decisión tradicional está destinado a que sus temas regresen como resultados de búsqueda de otros motores de búsqueda. Por ejemplo, un usuario puede escribir una pregunta en un motor de búsqueda. Uno de los mejores resultados para esta búsqueda sería un tema relevante en un motor de decisión.

Una vez en un motor de decisión, se le presenta al usuario una serie de preguntas, conocidas como árbol de decisión, diseñadas para eliminar las opciones en el camino para encontrar la opción más ideal. Si un usuario buscara teléfonos móviles, las posibles preguntas estarían relacionadas con el precio, el tamaño, el operador y el deseo de opciones como altavoz, capacidad web, etc. Basado en las respuestas a tales preguntas, la respuesta mejor clasificada se presenta en última instancia con una explicación adjunta.

Uno de los principales inconvenientes de este modelo de motor de decisión es que los temas deben crearse antes de que puedan usarse. Similar a un enfoque wiki, tales motores de decisión requieren la participación del usuario y dependen del desarrollo de la comunidad para ser más efectivos. Los motores de decisión que dependen del aporte humano también están sujetos de manera similar a la subjetividad y opinión humanas.

Una solución común al sesgo en los árboles de decisión es permitir el voto de la comunidad. Las entradas mejores o menos subjetivas suben a la cima, mientras que las entradas más pobres están enterradas. La confiabilidad de votar para anular las entradas deficientes también mejora con una mayor participación de la comunidad, lo que hace que sea aún más crítico tener una base de usuarios grande y activa.

Se incorporan modelos de motor de decisión más automatizados en los motores de búsqueda populares y funcionan sobre la base del uso de datos de búsqueda acumulados para sugerir resultados que el usuario probablemente encuentre útiles. En lugar de confiar en el aporte humano, estas recomendaciones se producen sobre la marcha de acuerdo con fórmulas predeterminadas. Los usuarios pueden mejorar los resultados diciéndole al sistema si son útiles o no.