Qazanclar:
- Məzmun əsaslı və birgə tövsiyə yanaşmalarını ayırd etmək və hər bir tövsiyəni real kolleksiyada yoxlayaraq saxta mənbələrin qarşısını almaq bacarığı
- Şüurlu müxtəlifliklə filtr qabarcığını qırmaq və şəffaf əsaslandırmalarla təkliflər təqdim etmək bacarığı
- İstifadəçinin oxuma və axtarış tarixçəsinin məxfiliyinin qorunması və bu məlumatların təhlükəsiz şəkildə işlənməsi
Oxucu “Mən bu kitabı bitirdim, bundan sonra nə oxumalıyam?” deyə soruşa bilər. ', yaxşı kitabxanaçı öz marağına, səviyyəsinə və məqsədinə uyğun olan resursları tövsiyə edir. Rəqəmsal dünyada tövsiyə sistemləri bunu miqyasda edir: onlar istifadəçinin keçmiş marağına və ya resursun xüsusiyyətlərinə baxaraq yeni resursları tövsiyə edirlər. Bu bölmədə siz süni intellektə əsaslanan tövsiyə sistemlərinin necə işlədiyini, onların kitabxanaya nə gətirdiyini və məxfilik, qərəzlilik və “süzgəc köpüyü” kimi riskləri necə idarə edəcəyinizi öyrənəcəksiniz.
Gəlin anlayışları müəyyənləşdirək. Məzmun əsaslı tövsiyə mənbənin xüsusiyyətlərinə (mövzu, müəllif, janr) baxır və oxşar mənbələri tövsiyə edir: "Əgər bu tarix kitabını bəyənmisinizsə, eyni dövrü əhatə edən bu kitabı da bəyənə bilərsiniz." Birgə filtrləmə "sizin kimi resursları bəyənən digər istifadəçilər də bunları bəyəndi" prinsipi ilə işləyir. Filtr qabarcığı, tövsiyə sisteminin istifadəçini daim oxşar məzmuna daxil etməsi və onları yeni, fərqli perspektivlərdən uzaq tutmasıdır. Yaxşı bir kitabxana tövsiyəsi həm marağı cəlb edir, həm də köpüyü qırır.
Addım-addım: məsuliyyətli məsləhət yanaşması
1. Məqsədi aydınlaşdırın. Təklif nəyi hədəfləyir? İstifadəçinin oxumağa davam etməsini, üfüqlərini genişləndirməsini və ya konkret tədqiqat sualı üçün resurslar tapmasını istəyirsiniz? Məqsəd tövsiyənin növünü müəyyənləşdirir.
2. Mənbəni və həqiqiliyi yoxlayın. Süni intellekt təkliflər verərkən mövcud olmayan kitabları düzəldə bilər. Hər təklif olunan resursun kolleksiyada və ya etibarlı kataloqda həqiqətən mövcud olduğunu yoxlayın.
3. Müxtəlifliyi qoruyun. Yalnız "ən oxşar" olanı tövsiyə etmək filtr qabarcığını yaradır. Şüurlu şəkildə müxtəlif perspektivləri, fərqli müəllifləri və fərqli səviyyələri daxil edin. Kitabxananın vəzifəsi üfüqlər açmaqdır, onları ekologiya ilə məhdudlaşdırmaq deyil.
4. Məxfiliyi qoruyun. Fərdiləşdirilmiş tövsiyə istifadəçinin oxu tarixçəsindən istifadə edir və son dərəcə dəqiqdir. Bu məlumatları ümumi AI alətlərinə təqdim etməyin; İstifadəçinin razılığı ilə yalnız qurumun təhlükəsiz sistemləri daxilində emal edin.
5. Şəffaf olun. İstifadəçiyə tövsiyənin nə üçün edildiyini izah edin: “Bu resurs sizi maraqlandıran mövzuya aid olduğu üçün tövsiyə edilib”. Şəffaflıq etimadı və informasiya savadını gücləndirir.
İpucu: Təkliflər siyahısına şüurlu şəkildə “bir az fərqli” resurs əlavə edin və bildirin: “Bunlar sizin maraq dairənizə yaxındır; mən bunu təzələmək üçün əlavə etdim.” Bu həm filtr qabarcığını qırır, həm də kitabxananın kəşf dəyərini nümayiş etdirir.
Təklifin etik ölçüsü
Tövsiyə sistemləri günahsız görünür, lakin güclü effektlər yaradır. İstifadəçiyə hansı resursların tövsiyə olunması onun informasiya dünyasını formalaşdırır. Sistem yalnız populyar olan və ya yalnız müəyyən nöqteyi-nəzərdən olan mənbələri vurğulayırsa, azlıqların səsləri, fərqli baxışlar və daha az tanınan dəyərli mənbələr görünməz olacaq. Süni intellekt təlim məlumatlarında populyarlıq və qərəzləri miras alaraq bu tendensiyanı gücləndirə bilər.
Kitabxanaçılığın dəyəri burada ortaya çıxır: kitabxana kommersiya tövsiyə mühərriki deyil; Onun missiyası informasiyaya bərabər və müxtəlif əlçatanlığı təmin etməkdir. Tövsiyə sistemini bu dəyərə uyğunlaşdırmaq kitabxanaçının məsuliyyətidir.
Diqqət: İstifadəçinin oxuma və axtarış tarixçəsi ən həssas məxfilik məlumatlarından biridir. İnsanın oxuduqları onun səhhəti, siyasi baxışları, inancları və ya şəxsi böhranı ilə bağlı məlumatları üzə çıxara bilər. Heç vaxt bu məlumatları öz şəxsiyyəti ilə xarici sistemlərə köçürməyin; Anonimləşdirmə və razılıq vacibdir.
üç mini qutu
Case 1 - Məzmuna əsaslanan tövsiyə işləmişdir. Məktəb kitabxanası şagirdlərə oxuduqları kitaba bənzər resursları tövsiyə etmək üçün məzmuna əsaslanan sistemdən istifadə edirdi. Bir tələbə elmi fantastika romanını bitirdi; Sistem eyni mövzunu əhatə edən, lakin fərqli müəllifdən üç kitabı tövsiyə etdi. Tələbə iki borc götürdü; Oxuma vərdişi davam edirdi. Kitabxanaçı əvvəllər bütün təkliflərin kolleksiyada mövcud olduğunu təsdiqləmişdi.
Case 2 - Saxta təklif tutuldu. Kitabxanaçı süni intellektdən istifadəçiyə 8 kitab tövsiyə etməsini istədi. Kataloqdakı siyahını yoxladı: 8 kitabdan 3-ü ümumiyyətlə yox idi; AI inandırıcı başlıqlar hazırlamışdı. Doğrulama addımı mövcud olmayan kitabların istifadəçiyə tövsiyə olunmasının qarşısını aldı.
3-cü hal – Filtr balonu partladı. Bir tədqiqatçı daim eyni nöqteyi-nəzərdən mənbələrlə işləyirdi və sistem həmişə oxşar olanları təklif edirdi. Kitabxanaçı bilərəkdən mövzuya təzadlı yanaşma təqdim edən və bunu aydınlaşdıran iki mənbə daxil etdi. Tədqiqatçı yalnız bu ziddiyyətli mənbələr sayəsində tədqiqatının yarımçıq tərəfini dərk etdi.
Soyuq başlanğıc və yeni istifadəçi problemi
Tövsiyə edən sistemlərin məşhur problemi soyuq başlanğıc problemidir: sistem yeni istifadəçiyə və ya tarixi məlumatı olmayan kolleksiyaya yenicə əlavə edilmiş resursa nə tövsiyə edəcəyini bilmir. Bu halda, bir çox sistem təhlükəsiz seçim kimi ən populyar resurslara müraciət edir; Bu o deməkdir ki, az tanınan qiymətli resurslar ümumiyyətlə tövsiyə edilmir və populyarlıq öz-özünə qidalanır. Kitabxanaçılıq baxımından bu, bərabər çıxışın dəyəri ilə ziddiyyət təşkil edir. Həll yolu yeni istifadəçiyə tövsiyə verməzdən və məzmun xüsusiyyətlərinə əsaslanaraq yeni əlavə edilmiş resursları vurğulamadan əvvəl ona qısa, aydın üstünlük sualı verməkdir (hansı mövzular, hansı səviyyə, hansı məqsəd). Bu nöqtədə, bir resursun mövzusunu və xüsusiyyətlərini təhlil edərək, AI, hətta heç vaxt borc alınmamış kitabı müvafiq istifadəçi ilə əlaqələndirə bilər; təklif real kolleksiyadan gəldiyi və təsdiqləndiyi müddətcə. Beləliklə, sistem təkcə "çox sevilənləri" deyil, həm də "müvafiq və dəyərli"ləri görünən edir.
İpucu: Yeni istifadəçi üçün tövsiyə hazırlayarkən, onu sistemin tarixi məlumatlarına deyil, istifadəçinin cari ehtiyaclarına əsaslandırın. Yaxşı bir sual (“bu, tədqiqat üçündür, zövq üçündür, nə dərəcədə?”) tez-tez aylarla olan davranış məlumatlarından daha dəqiq tövsiyələr verir.
Dörd kopyalana bilən şablon
1) Məzmuna əsaslanan oxşar resurs tövsiyəsi:
Aşağıda istifadəçinin bəyəndiyi resursun mövzusu/xülasəsi verilmişdir. Kolleksiyamızda mövcud olan resursların siyahısını da vermişəm. Sadəcə bu siyahıdan mövzuya bənzər 5 resurs təklif edin və hər biri üçün bir cümləlik əsaslandırma yazın. Təklif olunan mənbələr siyahıda yoxdur. Sevimli mənbə: [burada] / Kolleksiya siyahısı: [burada]
2) Müxtəliflik əlavə edən təklif:
Aşağıdakı təkliflər siyahısına istifadəçinin üfüqlərini genişləndirəcək və fərqli perspektiv və ya alt mövzu təklif edəcək 2 resurs əlavə edin (yalnız təqdim etdiyim kolleksiya siyahısından). Onların niyə fərqli və dəyərli olduğunu izah edin. Siyahı: [burada] / Kolleksiya: [burada]
3) Tövsiyənin səbəbinin izahı:
Aşağıdakı hər bir tövsiyə üçün istifadəçiyə göstərilə biləcək qısa, şəffaf əsaslandırma yazın: "Bu resurs ona görə tövsiyə edilib ki..." Heç bir şişirtmə, şəxsi məlumatların mənası yoxdur. Təkliflər: [burada]
4) Məxfiliyin ilkin yoxlanışı:
Aşağıdakı təklif girişində istifadəçini müəyyən edən və ya həssas məlumat (sağlamlıq, inanclar, siyasi baxışlar) varmı? Əgər belədirsə, onu qeyd edin və onu necə anonimləşdirməyi təklif edin. Giriş: [burada]
Zəif məlumat / Güclü göstəriş
Zəif çağırış:
Bu istifadəçiyə oxuması üçün 10 kitabı tövsiyə edin.
AI kolleksiyanı bilmədən qlobal yaddaşından təkliflər yaradır; O, mövcud olmayan, müxtəlifliyə və gizliliyə hörmət etməyən kitablar uydura bilər.
Güclü göstəriş:
Rolunuz: oxucu məsləhətçisi köməkçisi. Aşağıda istifadəçinin bəyəndiyi mövzu və kolleksiyamızdakı real mənbələrin siyahısı verilmişdir. (1) Siyahıdan mövzu ilə bağlı 5 mənbə təklif edin. (2) Həmçinin gözlərinizi açacaq müxtəlif perspektivlərə malik 2 mənbə əlavə edin. (3) Hər bir təklif üçün şəffaf əsaslandırma yazın. Siyahıdan çıxmayın, mənbələr uydurmayın və ya şəxsi məlumatları nəzərdə tutmayın. Mövzu: [burada] / Kolleksiya: [burada]
Güclü tez; onu faktiki kolleksiya ilə məhdudlaşdırır, müxtəliflik tələb edir və əsaslandırma və məxfilik qaydası əlavə edir.
Tövsiyə növü müqayisə diaqramı
Təklif növü
güclü nöqtə
risk
Kitabxanaçının vəzifəsi
məzmuna əsaslanır
Diqqəti yaxşı çəkir
filtr köpüyü
Çeşid əlavə edin
əməkdaşlıq
sürpriz kəşf
Məxfilik, populyarlıq meyli
Anonimlik, balans
AI istehsal siyahısı
sürətli
uydurulmuş mənbədir
reallığı yoxlayın
Ümumi səhvlər
- Təsdiq etmədən təkliflər vermək. AI mövcud olmayan mənbələri təşkil edə bilər.
- Sadəcə "ən oxşar"ı tövsiyə edirəm. Filtr qabarcığı istifadəçinin üfüqlərini daraldır.
- Oxuma tarixini xarici alətə ixrac edir. Bu, məxfiliyin ən həssas məlumatlarıdır.
- Təklifi əsaslandırmadan təqdim etmək. Şəffaflıq inam və savadlılığı dəstəkləyir.
- Populyarlıq qərəzinə məhəl qoymamaq. Dəyərli, lakin az tanınan resurslar itir.
Xülasə
Tövsiyə sistemləri istifadəçi marağını cəlb etməklə kəşfi asanlaşdıran güclü alətlərdir; Məzmun əsaslı və əməkdaşlıq yanaşmaları müxtəlif güclü və risklər daşıyır. Süni intellekt təkliflər yaratmaqda sürətlidir, lakin mövcud olmayan mənbələri icad edə, qabarcıqları süzə və qərəzliyi gücləndirə bilər. Kitabxanaçının işi; Həqiqi kolleksiyadakı hər bir təklifi yoxlamaq, şüurlu müxtəlifliklə köpüyü qırmaq, istifadəçi məxfiliyini qorumaq və şəffaf səbəblərlə təkliflər təqdim etməklə kitabxanaya bərabər və müxtəlif giriş dəyərini qorumaq.
Tətbiq tapşırığı
Faktik kolleksiyaların qısa siyahısını hazırlayın (10-15 mənbə). "Məzmun əsaslı oxşar resurs tövsiyəsi" şablonu ilə istifadəçi üçün tövsiyə yaradın və onların hamısının siyahıda həqiqətən mövcud olduğunu yoxlayın. Sonra "Müxtəliflik əlavə edən təklif" şablonu ilə müxtəlif perspektivli mənbələri siyahıya əlavə edin. Nəhayət, "Təklifin əsaslandırma izahı" şablonu ilə hər bir təklif üçün şəffaf izahat yaradın və onu istifadəçiyə necə təqdim edəcəyinizi planlaşdırın.
yoxlama siyahısı
- [ ] Mən təsdiqlədim ki, hər bir təklif həqiqətən kolleksiyada mövcuddur.
- [ ] Filtr qabarcığını qırmaq üçün müxtəliflik əlavə etdim.
- [ ] Mən istifadəçinin oxu/axtarış tarixçəsini təhlükəsiz saxladım, onu xarici alətə vermədim.
- [ ] Mən hər bir təklif üçün şəffaf əsaslandırma hazırlamışam.
- [ ] Populyarlıq qərəzinin qarşısını almaq üçün daha az tanınan və dəyərli mənbələrə diqqət yetirdim.