MovieLens
মুভিলেন্স একটি ওয়েব-ভিত্তিক সুপারিশ ব্যবস্থা এবং ভার্চ্যুয়াল সম্প্রদায় যা সদস্যদের চলচ্চিত্রের রেটিং এবং চলচ্চিত্রের পর্যালোচনার সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং ব্যবহার করে তাদের চলচ্চিত্রের পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের দেখার জন্য চলচ্চিত্রগুলি সুপারিশ করে। এতে প্রায় 8500টি চলচ্চিত্রের জন্য প্রায় 1 কোটি 10 লক্ষ রেটিং রয়েছে। ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের উপর গবেষণার তথ্য সংগ্রহের জন্য 1997 সালে মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান ও প্রকৌশল বিভাগের একটি গবেষণা ল্যাব গ্রুপ লেন্স রিসার্চ দ্বারা মুভিলেন্স তৈরি করা হয়েছিল। মুভিলেন্স গ্রুপলেন্স দ্বারা নির্মিত প্রথম সুপারিশ ব্যবস্থা ছিল না। 1996 সালের মে মাসে, গ্রুপলেন্স নেট পারসেপশনস নামে একটি বাণিজ্যিক উদ্যোগ গঠন করে, যা ই! সহ ক্লায়েন্টদের সেবা প্রদান করে। অনলাইন এবং Amazon.com। ই! অনলাইনে নেট পারসেপশন পরিষেবাগুলি ব্যবহার করে Moviefinder.com-এর জন্য সুপারিশ ব্যবস্থা তৈরি করা হয়েছে, যেখানে Amazon.com গ্রাহক ক্রয়ের জন্য প্রাথমিক সুপারিশ ইঞ্জিন তৈরি করতে কোম্পানির প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে। 1997 সালে যখন আরেকটি চলচ্চিত্রের সুপারিশ সাইট, eachmovie.org বন্ধ হয়ে যায়, তখন যে গবেষকরা এটি তৈরি করেছিলেন তারা অন্যান্য গবেষকদের ব্যবহারের জন্য সংগৃহীত বেনামী রেটিং ডেটা প্রকাশ্যে প্রকাশ করেন। ব্রেন্ট ডাহলেন এবং জন হারলকারের নেতৃত্বে গ্রুপ লেন্স রিসার্চ টিম এই ডেটা সেটটি একটি নতুন চলচ্চিত্রের সুপারিশ সাইট শুরু করার জন্য ব্যবহার করেছিল, যা তারা মুভিলেন্স নামে ডাকতে বেছে নিয়েছিল। প্রতিষ্ঠার পর থেকে, মুভিলেন্স একটি খুব দৃশ্যমান গবেষণা প্ল্যাটফর্মে পরিণত হয়েছেঃ এর তথ্য অনুসন্ধানগুলি ম্যালকম গ্ল্যাডওয়েলের একটি নিউ ইয়র্কার নিবন্ধে বিস্তারিত আলোচনার পাশাপাশি এবিসি নাইটলাইনের একটি সম্পূর্ণ পর্বে একটি প্রতিবেদনে প্রদর্শিত হয়েছে। উপরন্তু, কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয়, মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়, মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয় এবং পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের মধ্যে একটি সহযোগিতামূলক গবেষণা, "অনলাইন সম্প্রদায়ের অবদানকে অনুপ্রাণিত করতে সামাজিক মনোবিজ্ঞানের ব্যবহার" সহ বেশ কয়েকটি গবেষণা অধ্যয়নের জন্য মুভিলেন্সের তথ্য গুরুত্বপূর্ণ। 2015 সালের বসন্তে, "মুভিলেন্স"-এর অনুসন্ধানে গুগল বুকসে 2,750টি এবং গুগল স্কলারে 7,580টি ফলাফল পাওয়া যায়। সুপারিশ মুভিলেন্স তার সুপারিশগুলি ওয়েবসাইটের ব্যবহারকারীদের প্রদত্ত ইনপুটের উপর ভিত্তি করে, যেমন চলচ্চিত্রের রেটিং। সাইটটি আইটেম-আইটেম, ব্যবহারকারী-ব্যবহারকারী এবং নিয়মিত এসভিডি-র মতো সহযোগী ফিল্টারিং অ্যালগরিদম সহ বিভিন্ন সুপারিশ অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। এছাড়াও, নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য কোল্ড-স্টার্ট সমস্যা সমাধানের জন্য, মুভিলেন্স প্রেফারেন্স ইলিসিটেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে। সিস্টেমটি নতুন ব্যবহারকারীদের মূল্যায়ন করতে বলে যে তারা বিভিন্ন ধরণের চলচ্চিত্র দেখতে কতটা উপভোগ করে (উদাহরণস্বরূপ, অন্ধকার রসবোধ সহ চলচ্চিত্র, বনাম রোমান্টিক কমেডি)। এই সমীক্ষায় নথিভুক্ত পছন্দগুলি ব্যবহারকারী ওয়েবসাইটে বিপুল সংখ্যক চলচ্চিত্রের রেটিং দেওয়ার আগেই সিস্টেমটিকে প্রাথমিক সুপারিশ করার অনুমতি দেয়। প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য, মুভিলেন্স ভবিষ্যদ্বাণী করে যে ব্যবহারকারী ওয়েবসাইটে যে কোনও প্রদত্ত চলচ্চিত্রকে কীভাবে রেট দেবে। এই পূর্বাভাসকৃত রেটিং-এর উপর ভিত্তি করে, সিস্টেমটি এমন চলচ্চিত্রগুলির সুপারিশ করে যা ব্যবহারকারী উচ্চ রেটিং দিতে পারে। ওয়েবসাইটটি পরামর্শ দেয় যে ব্যবহারকারীরা যতটা সম্ভব সম্পূর্ণভাবে দেখা চলচ্চিত্রগুলিকে মূল্যায়ন করুন, যাতে দেওয়া সুপারিশগুলি আরও নির্ভুল হয়, কারণ সিস্টেমটিতে তখন ব্যবহারকারীর চলচ্চিত্রের স্বাদের আরও ভাল নমুনা থাকবে। যাইহোক, মুভিলেন্সের রেটিং প্রণোদনা পদ্ধতি সবসময় বিশেষভাবে কার্যকর হয় না, কারণ গবেষকরা দেখেছেন যে সিস্টেমে তালিকাভুক্ত 20 শতাংশেরও বেশি চলচ্চিত্রের রেটিং এত কম যে সুপারিশকারী অ্যালগরিদমগুলি গ্রাহকদের পছন্দ করবে কি না সে সম্পর্কে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না। চলচ্চিত্রের সুপারিশগুলিতে এমন কোনও বিপণন মূল্য থাকতে পারে না যা "বীজ ডেটাসেট" হিসাবে বিপুল সংখ্যক চলচ্চিত্রের রেটিংকে মোকাবেলা করতে পারে। চলচ্চিত্রের সুপারিশ ছাড়াও, মুভিলেন্স পৃথক পৃথক চলচ্চিত্রের তথ্যও সরবরাহ করে, যেমন প্রতিটি চলচ্চিত্রের অভিনেতা এবং পরিচালকদের তালিকা। ব্যবহারকারীরা ট্যাগ জমা দিতে এবং রেট দিতে পারে (মেটাডেটার একটি ফর্ম, যেমন "একটি বইয়ের উপর ভিত্তি করে", "খুব দীর্ঘ", বা "ক্যাম্পি"), যা চলচ্চিত্রের সুপারিশ ব্যবস্থার নির্ভুলতা বাড়াতে ব্যবহার করা যেতে পারে। 1997 সালের সেপ্টেম্বরের মধ্যে, ওয়েবসাইটটি 50,000-এরও বেশি ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছে যায়। অ্যাক্রন বীকন জার্নালস পওলা শ্লেইস যখন ওয়েবসাইটটি পরীক্ষা করে দেখেছিলেন, তখন তিনি অবাক হয়েছিলেন যে ওয়েবসাইটটি তার চলচ্চিত্রের স্বাদের উপর ভিত্তি করে দেখার জন্য নতুন চলচ্চিত্রের সুপারিশ করার ক্ষেত্রে কতটা সঠিক ছিল। চলচ্চিত্রের সুপারিশের ক্ষেত্রের বাইরে, অস্কারের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য সিমুলেশন দ্বারা সলিউশন দ্বারা মুভিলেন্সের তথ্য ব্যবহার করা হয়েছে। 2004 সালে, কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয়, মিশিগান বিশ্ববিদ্যালয়, মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয় এবং পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের সাথে একটি সহযোগিতামূলক গবেষণায় মুভিলেন্স ব্যবহারকারীদের উপর সামাজিক রুটি এবং লক্ষ্য নির্ধারণের সামাজিক মনোবিজ্ঞানের নীতিগুলি থেকে প্রাপ্ত প্রণোদনাগুলি ডিজাইন এবং পরীক্ষা করা হয়েছিল। গবেষকরা দেখেছেন যে কম অবদান সম্প্রদায়ের জন্য একটি সমস্যা বলে মনে হচ্ছে এবং ব্যবহারকারীদের আরও বেশি চলচ্চিত্রের রেটিং এবং পর্যালোচনা করতে অনুপ্রাণিত করার সবচেয়ে কার্যকর উপায় খুঁজে বের করার জন্য একটি গবেষণা স্থাপন করেছেন। অধ্যয়নটি দুটি ক্ষেত্রের পরীক্ষা-নিরীক্ষা সম্পাদন করেছিল; একটিতে ইমেল বার্তাগুলি জড়িত ছিল যা ব্যবহারকারীদের তাদের অবদানের স্বতন্ত্রতা এবং তাদের থেকে প্রাপ্ত সুবিধাগুলি মনে করিয়ে দেয় এবং অন্যটি ব্যবহারকারীদের অবদানের জন্য পৃথক বা গোষ্ঠী লক্ষ্যগুলির একটি পরিসীমা দেয়। মুভিলেন্স সম্প্রদায়ের ক্রমবর্ধমান প্রতিক্রিয়ার বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে প্রথম পরীক্ষায় দেখা গেছে যে ব্যবহারকারীরা যখন তাদের স্বতন্ত্রতার কথা মনে করিয়ে দেওয়া হয় তখন সম্প্রদায়ের অবদান রাখার সম্ভাবনা বেশি থাকে, যার ফলে তারা মনে করে যে তাদের অবদান অন্যান্য ব্যবহারকারীরা যা প্রদান করতে সক্ষম তার নকল নয়। গবেষকদের অনুমানের বিপরীতে, তারা আরও দেখেছেন যে ব্যবহারকারীরা যখন রেটিং থেকে প্রাপ্ত সুবিধা বা রেটিং করার সময় অন্যরা যে সুবিধা পায় তখন তাদের অবদান রাখার সম্ভাবনা কম ছিল। সবশেষে, তাঁরা স্বতন্ত্রতা এবং উপকারের মধ্যে সম্পর্কের জন্য কোনও সমর্থন খুঁজে পাননি। দ্বিতীয় পরীক্ষায় দেখা গেছে যে ব্যবহারকারীদের যখন নির্দিষ্ট এবং চ্যালেঞ্জিং লক্ষ্য দেওয়া হয়েছিল তখন তাদের অবদান রাখার সম্ভাবনা বেশি ছিল এবং তারা বিশ্বাস করতে পরিচালিত হয়েছিল যে দলের লক্ষ্য অর্জনের জন্য তাদের অবদানের প্রয়োজন ছিল। গবেষণায় দেখা গেছে যে এই বিশেষ প্রসঙ্গে, ব্যবহারকারীদের গোষ্ঠী-স্তরের লক্ষ্যগুলি দেওয়া আসলে পৃথক লক্ষ্যগুলির তুলনায় অবদান বাড়িয়েছে, যেখানে গবেষকরা ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে সামাজিক রুটি খাওয়ার প্রভাবের কারণে বিপরীতটি সত্য হবে। গোষ্ঠী এবং স্বতন্ত্র উভয় ক্ষেত্রেই লক্ষ্য অসুবিধা এবং ব্যবহারকারীর অবদানের মধ্যে সম্পর্ক দুর্বল প্রমাণ দেয় যে একটি নির্দিষ্ট অসুবিধা সীমার বাইরে, কার্যকারিতা হ্রাস পায়, মালভূমির পরিবর্তে যা পূর্বে লক এবং ল্যাথামের লক্ষ্য নির্ধারণ তত্ত্বে অনুমান করা হয়েছিল। ডেটাসেট গ্রুপ লেন্স রিসার্চ, মিনেসোটা বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি মানব-কম্পিউটার মিথস্ক্রিয়া গবেষণা ল্যাব, গবেষণার ব্যবহারের জন্য মুভিলেন্স ওয়েবসাইট থেকে সংগৃহীত রেটিং ডেটা সেট সরবরাহ করে। সম্পূর্ণ ডেটা সেটে 26,000,000 রেটিং এবং 2,70,000 ব্যবহারকারীর দ্বারা 45,000 চলচ্চিত্রে প্রয়োগ করা 750,000 ট্যাগ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। এর মধ্যে 1,100টি ট্যাগ জুড়ে 1 কোটি 20 লক্ষ প্রাসঙ্গিক স্কোর সহ ট্যাগ জিনোমের তথ্যও রয়েছে (সর্বশেষ আপডেট করা 8/2017)। মুভিলেন্স ডেটা সেটের উপর ভিত্তি করে অনেক ধরনের গবেষণা পরিচালিত হয়। লিউ এবং অন্যান্য। বড়-মাত্রার বস্তুর প্রভাবকে হতাশ করে একটি উন্নত র্যান্ডম ওয়াক অ্যালগরিদমের দক্ষতা পরীক্ষা করার জন্য মুভিলেন্স ডেটা সেট ব্যবহার করা হয়। ডেটাসেটের জন্য গ্রুপলেন্সের ব্যবহারের শর্তাবলী রয়েছে এবং এটি ইন্টারনেটের মাধ্যমে অনুরোধগুলি গ্রহণ করে। তথ্যসূত্র বাইরের লিঙ্ক অনলাইন চলচ্চিত্র তথ্যভাণ্ডার সুপারিশ ব্যবস্থা মার্কিন চলচ্চিত্র পর্যালোচনা ওয়েবসাইট