MovieLens
મૂવીલેન્સ એ વેબ-આધારિત ભલામણ પ્રણાલી અને વર્ચ્યુઅલ સમુદાય છે જે સભ્યોની મૂવી રેટિંગ્સ અને મૂવી સમીક્ષાઓના સહયોગી ગાળણનો ઉપયોગ કરીને તેમની ફિલ્મ પસંદગીઓના આધારે તેના વપરાશકર્તાઓને જોવા માટે મૂવીઝની ભલામણ કરે છે. તેમાં લગભગ 8500 ફિલ્મો માટે લગભગ 11 મિલિયન રેટિંગ્સ છે. મૂવીલેન્સની રચના 1997માં ગ્રુપલેન્સ રિસર્ચ દ્વારા કરવામાં આવી હતી, જે યુનિવર્સિટી ઓફ મિનેસોટા ખાતે કોમ્પ્યુટર સાયન્સ એન્ડ એન્જિનિયરિંગ વિભાગમાં એક સંશોધન પ્રયોગશાળા છે, જેથી વ્યક્તિગત ભલામણો પર સંશોધન ડેટા એકત્રિત કરી શકાય. મૂવીલેન્સ એ ગ્રૂપલેન્સ દ્વારા બનાવવામાં આવેલી પ્રથમ ભલામણ પ્રણાલી નહોતી. મે 1996માં ગ્રુપલેન્સે નેટ પરસેપ્શન નામના વ્યાવસાયિક સાહસની રચના કરી હતી, જેણે ઇ! સહિત ગ્રાહકોને સેવા આપી હતી. ઓનલાઇન અને Amazon.com. ઇ! ઓનલાઈનએ Moviefinder.com માટે ભલામણ પ્રણાલી બનાવવા માટે નેટ પર્સેપ્શનની સેવાઓનો ઉપયોગ કર્યો હતો, જ્યારે Amazon.com એ ગ્રાહક ખરીદીઓ માટે તેના પ્રારંભિક ભલામણ એન્જિનની રચના કરવા માટે કંપનીની તકનીકનો ઉપયોગ કર્યો હતો. જ્યારે અન્ય મૂવી ભલામણ સાઇટ, eachmovie.org, 1997 માં બંધ થઈ, ત્યારે તેને બનાવનારા સંશોધકોએ અન્ય સંશોધકો માટે ઉપયોગમાં લેવા માટે એકત્રિત કરેલી અનામી રેટિંગ માહિતી જાહેરમાં જાહેર કરી. બ્રેન્ટ ડહલેન અને જોન હર્લોકરની આગેવાની હેઠળની ગ્રૂપલેન્સ રિસર્ચ ટીમે આ ડેટા સેટનો ઉપયોગ નવી મૂવી ભલામણ સાઇટ શરૂ કરવા માટે કર્યો, જેને તેમણે મૂવીલેન્સ કહેવાનું પસંદ કર્યું. તેની શરૂઆતથી, મૂવીલેન્સ એક ખૂબ જ દૃશ્યમાન સંશોધન મંચ બની ગયું છેઃ તેના ડેટા તારણો માલ્કમ ગ્લેડવેલના ન્યૂ યોર્કર લેખમાં વિગતવાર ચર્ચામાં તેમજ એબીસી નાઇટલાઇનના સંપૂર્ણ એપિસોડમાં એક અહેવાલમાં દર્શાવવામાં આવ્યા છે. વધુમાં, મૂવીલેન્સ ડેટા ઘણા સંશોધન અભ્યાસો માટે નિર્ણાયક રહ્યો છે, જેમાં કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટી, યુનિવર્સિટી ઓફ મિશિગન, યુનિવર્સિટી ઓફ મિનેસોટા અને યુનિવર્સિટી ઓફ પિટ્સબર્ગ વચ્ચેના સહયોગી અભ્યાસનો સમાવેશ થાય છે, "ઓનલાઇન સમુદાયોમાં યોગદાનને પ્રેરિત કરવા માટે સામાજિક મનોવિજ્ઞાનનો ઉપયોગ કરવો". 2015માં વસંત દરમિયાન, "મૂવીલેન્સ" ની શોધે ગૂગલ બુક્સમાં 2,750 અને ગૂગલ સ્કોલરમાં 7,580 પરિણામો આપ્યા હતા. ભલામણો મૂવીલેન્સ તેની ભલામણો વેબસાઇટના વપરાશકર્તાઓ દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ ઇનપુટ પર આધારિત છે, જેમ કે મૂવી રેટિંગ્સ. આ સાઇટ વિવિધ ભલામણ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં આઇટમ-આઇટમ, વપરાશકર્તા-વપરાશકર્તા અને નિયમિત એસવીડી જેવા સહયોગી ગાળણ અલ્ગોરિધમ્સનો સમાવેશ થાય છે. વધુમાં, નવા વપરાશકર્તાઓ માટે કોલ્ડ-સ્ટાર્ટ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે, મૂવીલેન્સ પસંદગીની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. સિસ્ટમ નવા વપરાશકર્તાઓને મૂલ્યાંકન કરવા માટે પૂછે છે કે તેઓ મૂવીઝના વિવિધ જૂથો જોવાનો કેટલો આનંદ માણે છે (ઉદાહરણ તરીકે, શ્યામ રમૂજ સાથેની મૂવીઝ, વિરુદ્ધ રોમેન્ટિક કોમેડીઝ). આ સર્વેક્ષણ દ્વારા નોંધાયેલી પસંદગીઓ વપરાશકર્તાએ વેબસાઇટ પર મોટી સંખ્યામાં ફિલ્મોનું મૂલ્યાંકન કર્યું હોય તે પહેલાં પણ સિસ્ટમને પ્રારંભિક ભલામણો કરવાની મંજૂરી આપે છે. દરેક વપરાશકર્તા માટે, મૂવીલેન્સ આગાહી કરે છે કે વપરાશકર્તા વેબસાઇટ પર આપેલ કોઈપણ મૂવીને કેવી રીતે રેટ કરશે. આ અનુમાનિત રેટિંગ્સના આધારે, સિસ્ટમ એવી ફિલ્મોની ભલામણ કરે છે જેને વપરાશકર્તા ઉચ્ચ મૂલ્યાંકન કરે તેવી શક્યતા છે. વેબસાઇટ સૂચવે છે કે વપરાશકર્તાઓ શક્ય તેટલી સંપૂર્ણ રીતે જોવાયેલી ફિલ્મોનું મૂલ્યાંકન કરે છે, જેથી આપવામાં આવેલી ભલામણો વધુ સચોટ હશે, કારણ કે સિસ્ટમમાં પછી વપરાશકર્તાની ફિલ્મના સ્વાદનો વધુ સારો નમૂનો હશે. જો કે, મૂવીલેન્સનો રેટિંગ પ્રોત્સાહન અભિગમ હંમેશાં ખાસ અસરકારક હોતો નથી, કારણ કે સંશોધકોએ શોધી કાઢ્યું છે કે સિસ્ટમમાં સૂચિબદ્ધ 20 ટકાથી વધુ ફિલ્મોમાં એટલા ઓછા રેટિંગ્સ છે કે ભલામણકર્તા અલ્ગોરિધમ્સ સબ્સ્ક્રાઇબર્સ તેમને પસંદ કરશે કે નહીં તે વિશે સચોટ આગાહી કરી શકતા નથી. ફિલ્મો પરની ભલામણોમાં એવા કોઈ માર્કેટિંગ મૂલ્યો ન હોઈ શકે કે જે "બીજ ડેટાસેટ" તરીકે મોટી સંખ્યામાં મૂવી રેટિંગ્સનો સામનો કરી શકે. મૂવીની ભલામણો ઉપરાંત, મૂવીલેન્સ વ્યક્તિગત ફિલ્મો વિશે પણ માહિતી પૂરી પાડે છે, જેમ કે દરેક ફિલ્મના અભિનેતાઓ અને દિગ્દર્શકોની યાદી. વપરાશકર્તાઓ ટેગ (મેટાડેટાનું એક સ્વરૂપ, જેમ કે "પુસ્તક પર આધારિત", "ખૂબ લાંબુ" અથવા "કેમ્પી") પણ સબમિટ અને રેટ કરી શકે છે, જેનો ઉપયોગ ફિલ્મ ભલામણ પ્રણાલીની ચોકસાઈ વધારવા માટે થઈ શકે છે. સપ્ટેમ્બર 1997 સુધીમાં, વેબસાઇટ 50,000 થી વધુ વપરાશકર્તાઓ સુધી પહોંચી ગઈ હતી. જ્યારે એક્રોન બીકન જર્નલ્સ પૌલા શ્લેઇસે વેબસાઇટ અજમાવી હતી, ત્યારે તેણીને આશ્ચર્ય થયું હતું કે તેણીની ફિલ્મના સ્વાદને આધારે નવી ફિલ્મો જોવાની ભલામણ કરવાના સંદર્ભમાં વેબસાઇટ કેટલી સચોટ હતી. ફિલ્મની ભલામણોના ક્ષેત્રની બહાર, ઓસ્કારની આગાહીઓ કરવા માટે સોલ્યુશન બાય સિમ્યુલેશન દ્વારા મૂવીલેન્સના ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. 2004 માં સંશોધન, કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટી, યુનિવર્સિટી ઓફ મિશિગન, યુનિવર્સિટી ઓફ મિનેસોટા અને યુનિવર્સિટી ઓફ પિટ્સબર્ગના સંશોધકો સાથેના સહયોગી અભ્યાસમાં મૂવીલેન્સ વપરાશકર્તાઓ પર સામાજિક લોફિંગ અને ધ્યેય-સેટિંગના સામાજિક મનોવિજ્ઞાનના સિદ્ધાંતોમાંથી મેળવેલા પ્રોત્સાહનોની રચના અને પરીક્ષણ કરવામાં આવ્યું હતું. સંશોધકોએ જોયું કે ઓછું યોગદાન સમુદાય માટે એક સમસ્યા હોવાનું જણાય છે અને વપરાશકર્તાઓને વધુ ફિલ્મોનું મૂલ્યાંકન અને સમીક્ષા કરવા માટે પ્રેરિત કરવાની સૌથી અસરકારક રીતને સમજવા માટે એક અભ્યાસની સ્થાપના કરી. અભ્યાસમાં બે ક્ષેત્ર પ્રયોગો હાથ ધરવામાં આવ્યા; એકમાં ઇમેઇલ સંદેશાઓ સામેલ હતા જે વપરાશકર્તાઓને તેમના યોગદાનની વિશિષ્ટતા અને તેનાથી થતા ફાયદાઓની યાદ અપાવતા હતા, અને બીજાએ વપરાશકર્તાઓને યોગદાન માટે વ્યક્તિગત અથવા જૂથ લક્ષ્યોની શ્રેણી આપી હતી. મૂવીલેન્સ સમુદાયના સંચિત પ્રતિસાદના વિશ્લેષણ પર આધારિત પ્રથમ પ્રયોગમાં જાણવા મળ્યું હતું કે જ્યારે વપરાશકર્તાઓને તેમની વિશિષ્ટતાની યાદ અપાવવામાં આવે છે ત્યારે તેઓ સમુદાયમાં યોગદાન આપવાની શક્યતા વધારે હોય છે, જે તેમને એવું વિચારવા તરફ દોરી જાય છે કે તેમનું યોગદાન અન્ય વપરાશકર્તાઓ શું પ્રદાન કરી શકે છે તેની નકલ નથી. સંશોધકોની પૂર્વધારણાથી વિપરીત, તેમને એ પણ જાણવા મળ્યું કે વપરાશકર્તાઓ યોગદાન આપવાની શક્યતા ઓછી હતી જ્યારે તેમને રેટિંગમાંથી મળતા લાભ અથવા જ્યારે તેઓ મૂલ્યાંકન કરે છે ત્યારે અન્ય લોકોને મળતા લાભને મુખ્ય બનાવવામાં આવ્યા હતા. છેલ્લે, તેમને વિશિષ્ટતા અને લાભ વચ્ચેના સંબંધ માટે કોઈ ટેકો મળ્યો ન હતો. બીજા પ્રયોગમાં જાણવા મળ્યું હતું કે જ્યારે વપરાશકર્તાઓને ચોક્કસ અને પડકારજનક લક્ષ્યાંકો આપવામાં આવ્યા હતા ત્યારે તેઓ પણ યોગદાન આપવાની શક્યતા વધુ હતી અને તેઓ માનતા હતા કે જૂથના ધ્યેયને પૂર્ણ કરવા માટે તેમના યોગદાનની જરૂર હતી. અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે આ ચોક્કસ સંદર્ભમાં, વપરાશકર્તાઓને જૂથ-સ્તરના લક્ષ્યાંકો આપવાથી વ્યક્તિગત લક્ષ્યાંકોની તુલનામાં યોગદાનમાં વધારો થયો છે, જ્યાં સંશોધકોએ આગાહી કરી હતી કે સામાજિક રોટલીની અસરોને કારણે વિપરીત સાચું રહેશે. જૂથ અને વ્યક્તિગત બંને કિસ્સાઓમાં ધ્યેય મુશ્કેલી અને વપરાશકર્તાના યોગદાન વચ્ચેના સંબંધે નબળા પુરાવા આપ્યા છે કે લોક અને લેથમના ધ્યેય-નિર્ધારણ સિદ્ધાંતમાં અગાઉ ધારણા કરવામાં આવી હતી તેમ ચોક્કસ મુશ્કેલી થ્રેશોલ્ડની બહાર, ઉચ્ચપ્રદેશોને બદલે કામગીરીમાં ઘટાડો થાય છે. ડેટાસેટ્સ ગ્રુપલેન્સ રિસર્ચ, યુનિવર્સિટી ઓફ મિનેસોટામાં માનવ-કમ્પ્યુટર ક્રિયાપ્રતિક્રિયા સંશોધન પ્રયોગશાળા, સંશોધન ઉપયોગ માટે મૂવીલેન્સ વેબસાઇટ પરથી એકત્રિત કરવામાં આવેલા રેટિંગ ડેટા સેટ પ્રદાન કરે છે. સંપૂર્ણ ડેટા સેટમાં 26,000,000 રેટિંગ્સ અને 2,70,000 વપરાશકર્તાઓ દ્વારા 45,000 ફિલ્મો પર લાગુ કરાયેલ 750,000 ટેગ એપ્લિકેશનો છે. તેમાં 1,100 ટૅગ્સ (છેલ્લે અપડેટ કરાયેલ 8/2017) માં 12 મિલિયન સુસંગતતા સ્કોર્સ સાથે ટેગ જીનોમ ડેટા પણ સામેલ છે. મૂવીલેન્સ ડેટા સમૂહોના આધારે ઘણા પ્રકારના સંશોધન હાથ ધરવામાં આવે છે. લિયુ એટ અલ. મોટા-ડિગ્રી ઓબ્જેક્ટ્સના પ્રભાવને હતાશ કરીને સુધારેલા રેન્ડમ વોક અલ્ગોરિધમનો કાર્યક્ષમતા ચકાસવા માટે મૂવીલેન્સ ડેટા સેટનો ઉપયોગ કર્યો. ગ્રૂપલેન્સ પાસે ડેટાસેટ માટે ઉપયોગની શરતો છે, અને તે ઇન્ટરનેટ દ્વારા વિનંતીઓ સ્વીકારે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ઓનલાઈન ફિલ્મ ડેટાબેઝ ભલામણ પ્રણાલીઓ અમેરિકન ફિલ્મ સમીક્ષા વેબસાઇટ્સ