Lavori di massa e marketing low cost

Forse non è stata esattamente un’idea brillante, per Google, seminare qualche notizia a proposito del sistema di analisi dei suoni: per quanto possano fare piacere ai tecnofili, le informazioni diffuse rischiano di allarmare il mercato di massa, che ormai guarda con sempre più diffidenza al Gigante (ex?) buono. Il progetto è affascinante, ed è evidente che da un lato contribuirà ad aumentare in maniera inverosimile le informazioni trasmesse sulla Rete (per la gioia di chi si occupa di Net Neutrality), dall’altro potrebbe segnare uno step importante nel marketing interattivo. Sarebbe interessante, soprattutto, comprenderne le implicazioni sui programmi user – centrici stile AdWords.

Dal punto di vista tecnico, in ogni caso, si tratta di trattare una mole di dati, per di più multimediali, in maniera il più possibile efficiente: vista l’alta capacità degli ingegneri di Google, c’è da essere sicuri che nuovi algoritmi vedranno la luce e si integreranno alla perfezione col resto delle utilities Googliane. Tuttavia, come unico neo, è possibile un rischio – qualità: se i servizi eternamente in Beta riescono a migliorarsi di continuo grazie all’utilizzo dei Clienti finali, è difficile immaginare un beta – testing volontario di un simile data mining a scopi pubblicitari. Ecco un caso in cui, forse, il tipico crowdsourcing di Google rischia di non funzionare.

Il modello, a ben vedere, è ben lungi dall’essere abbandonato: l’ultima iniziativa lanciata, non a caso, è uno dei casi più espliciti di utilizzo dell’intelligenza diffusa per migliorare la qualità dei prodotti di Google. Si tratta di Google Image Labeler, edizione riveduta e corretta dell’ormai storico ESP Game, sistema dalle origini universitarie nato per matchare in maniera qualitativamente elevata immagini e tag. L’idea geniale probabilmente non sta solo nell’utilizzare il tempo degli aficionados di Google, ma soprattutto di giustificare il tempo speso on line trasformando l’etichettatura in un “avvincente” (…) gioco a tempo, uno – contro – uno.

Unica critica che si può muovere di fronte ad Image Labeler, forse, è l’essere nata come iniziativa per i soli utenti di lingua inglese: infatti, proprio perché c’è da scommettere che gli algoritmi di Google basati sulla sua linguamadre siano più raffinati, sarebbe stato importante utilizzare tempo e skills dei navigatori di tutto il mondo per migliorare le ricerche nelle proprie lingue. Non a caso, una delle iniziative più raffinate di Google è stata proprio Google Translations, che spesso è riuscita a localizzare in tempi record i prodotti di Google, grazie al lavoro di gente nativa dei mercati di destinazione, ancora una volta gratuito. Chi vuole guadagnare qualche centesimo, al massimo, si rivolga ad Amazon

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