MovieLens
மூவி லென்ஸ் என்பது ஒரு இணைய அடிப்படையிலான பரிந்துரை அமைப்பு மற்றும் மெய்நிகர் சமூகமாகும், இது உறுப்பினர்களின் திரைப்பட மதிப்பீடுகள் மற்றும் திரைப்பட மதிப்புரைகளின் கூட்டு வடிகட்டலைப் பயன்படுத்தி அவர்களின் திரைப்பட விருப்பங்களின் அடிப்படையில் அதன் பயனர்கள் திரைப்படங்களைப் பார்க்க பரிந்துரைக்கிறது. இது சுமார் 8500 திரைப்படங்களுக்கு சுமார் 11 மில்லியன் மதிப்பீடுகளைக் கொண்டுள்ளது. தனிப்பட்ட பரிந்துரைகள் குறித்த ஆராய்ச்சி தரவுகளை சேகரிப்பதற்காக மினசோட்டா பல்கலைக்கழகத்தின் கணினி அறிவியல் மற்றும் பொறியியல் துறையின் ஆராய்ச்சி ஆய்வகமான குரூப்லென்ஸ் ரிசர்ச் மூலம் 1997 ஆம் ஆண்டில் மூவிலென்ஸ் உருவாக்கப்பட்டது. குரூப்லென்ஸ் உருவாக்கிய முதல் பரிந்துரை அமைப்பு மூவிலென்ஸ் அல்ல. மே 1996 இல், குரூப்லென்ஸ் நெட் பெர்செப்ஷன்ஸ் என்ற வணிக முயற்சியை உருவாக்கியது, இது ஈ! உள்ளிட்ட வாடிக்கையாளர்களுக்கு சேவை செய்தது. ஆன்லைன் மற்றும் Amazon.com. ஈ! ஆன்லைனில் நெட் பெர்செப்ஷன்ஸ் சேவைகளைப் பயன்படுத்தி Moviefinder.com க்கான பரிந்துரை முறையை உருவாக்கியது, அதே நேரத்தில் Amazon.com நிறுவனத்தின் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தி நுகர்வோர் கொள்முதல் செய்வதற்கான ஆரம்பகால பரிந்துரை இயந்திரத்தை உருவாக்கியது. 1997 ஆம் ஆண்டில் மற்றொரு திரைப்பட பரிந்துரை தளமான eachmovie.org மூடப்பட்டபோது, அதை உருவாக்கிய ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்ற ஆராய்ச்சியாளர்கள் பயன்படுத்துவதற்காக அவர்கள் சேகரித்த அநாமதேய மதிப்பீட்டுத் தரவை பகிரங்கமாக வெளியிட்டனர். ப்ரெண்ட் டஹ்லென் மற்றும் ஜான் ஹெர்லாக்கர் தலைமையிலான குரூப்லென்ஸ் ஆராய்ச்சிக் குழு, இந்த தரவுத் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி ஒரு புதிய திரைப்பட பரிந்துரை தளத்தை ஜம்ப்ஸ்டார்ட் செய்தது, அதை அவர்கள் மூவிலென்ஸ் என்று அழைக்கத் தேர்ந்தெடுத்தனர். அதன் தொடக்கத்திலிருந்து, மூவிலென்ஸ் மிகவும் புலப்படும் ஆராய்ச்சி தளமாக மாறியுள்ளதுஃ அதன் தரவு கண்டுபிடிப்புகள் மால்கம் கிளாட்வெல்லின் நியூயார்க்கர் கட்டுரையில் ஒரு விரிவான விவாதத்திலும், ஏபிசி நைட்லைனின் முழு அத்தியாயத்திலும் ஒரு அறிக்கையிலும் இடம்பெற்றுள்ளன. கூடுதலாக, கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழகம், மிச்சிகன் பல்கலைக்கழகம், மினசோட்டா பல்கலைக்கழகம் மற்றும் பிட்ஸ்பர்க் பல்கலைக்கழகம் ஆகியவற்றுக்கு இடையிலான கூட்டு ஆய்வு, "ஆன்லைன் சமூகங்களுக்கு பங்களிப்புகளை ஊக்குவிக்க சமூக உளவியலைப் பயன்படுத்துதல்" உட்பட பல ஆராய்ச்சி ஆய்வுகளுக்கு மூவிலென்ஸ் தரவு முக்கியமானதாக உள்ளது. 2015 ஆம் ஆண்டின் வசந்த காலத்தில், "மோவிலன்ஸ்" தேடல் கூகிள் புக்ஸில் 2,750 முடிவுகளையும், கூகிள் ஸ்காலரில் 7,580 முடிவுகளையும் உருவாக்கியது. பரிந்துரைகள் திரைப்பட மதிப்பீடுகள் போன்ற வலைத்தளத்தின் பயனர்கள் வழங்கிய உள்ளீடுகளின் அடிப்படையில் மூவி லென்ஸ் அதன் பரிந்துரைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டது. உருப்படி-உருப்படி, பயனர்-பயனர் மற்றும் ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட எஸ். வி. டி போன்ற கூட்டு வடிகட்டுதல் வழிமுறைகள் உட்பட பல்வேறு பரிந்துரை வழிமுறைகளை இந்த தளம் பயன்படுத்துகிறது. கூடுதலாக, புதிய பயனர்களுக்கான கோல்ட்-ஸ்டார்ட் சிக்கலை தீர்க்க, மூவி லென்ஸ் முன்னுரிமை வெளிப்படுத்தும் முறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த அமைப்பு புதிய பயனர்களை பல்வேறு திரைப்படக் குழுக்களைப் பார்ப்பதில் எவ்வளவு மகிழ்ச்சி அடைகிறார்கள் என்பதை மதிப்பிடுமாறு கேட்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, இருண்ட நகைச்சுவையுடன் கூடிய திரைப்படங்கள், காதல் நகைச்சுவைகளுக்கு எதிராக). இந்த கணக்கெடுப்பில் பதிவு செய்யப்பட்ட விருப்பத்தேர்வுகள், பயனர் இணையதளத்தில் அதிக எண்ணிக்கையிலான திரைப்படங்களை மதிப்பிடுவதற்கு முன்பே, கணினியை ஆரம்ப பரிந்துரைகளைச் செய்ய அனுமதிக்கின்றன. ஒவ்வொரு பயனருக்கும், வலைத்தளத்தில் கொடுக்கப்பட்ட எந்தவொரு திரைப்படத்தையும் பயனர் எவ்வாறு மதிப்பிடுவார் என்பதை மூவிலென்ஸ் கணித்துள்ளது. இந்த கணிக்கப்பட்ட மதிப்பீடுகளின் அடிப்படையில், பயனர் அதிக மதிப்பீடு செய்யக்கூடிய திரைப்படங்களை இந்த அமைப்பு பரிந்துரைக்கிறது. பயனர்கள் முடிந்தவரை முழுமையாகப் பார்த்த திரைப்படங்களை மதிப்பிட வேண்டும் என்று வலைத்தளம் பரிந்துரைக்கிறது, இதனால் கொடுக்கப்பட்ட பரிந்துரைகள் மிகவும் துல்லியமாக இருக்கும், ஏனெனில் இந்த அமைப்பு பயனரின் திரைப்பட சுவைகளின் சிறந்த மாதிரியைக் கொண்டிருக்கும். இருப்பினும், மூவிலென்ஸின் மதிப்பீட்டு ஊக்க அணுகுமுறை எப்போதுமே குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்காது, ஏனெனில் கணினியில் பட்டியலிடப்பட்டுள்ள திரைப்படங்களில் 20 சதவீதத்திற்கும் அதிகமானவை மிகக் குறைந்த மதிப்பீடுகளைக் கொண்டிருப்பதை ஆராய்ச்சியாளர்கள் கண்டறிந்ததால், பரிந்துரைக்கும் வழிமுறைகள் சந்தாதாரர்கள் விரும்புவார்களா இல்லையா என்பது குறித்து துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்ய முடியாது. திரைப்படங்கள் குறித்த பரிந்துரைகள் பெரிய எண்ணிக்கையிலான திரைப்பட மதிப்பீடுகளை "விதை தரவுத்தொகுப்பு" என்று கையாளக்கூடிய எந்த சந்தைப்படுத்தல் மதிப்புகளையும் கொண்டிருக்க முடியாது. திரைப்பட பரிந்துரைகளைத் தவிர, ஒவ்வொரு படத்தின் நடிகர்கள் மற்றும் இயக்குநர்களின் பட்டியல் போன்ற தனிப்பட்ட திரைப்படங்களைப் பற்றிய தகவல்களையும் மூவி லென்ஸ் வழங்குகிறது. பயனர்கள் குறிச்சொற்களை சமர்ப்பிக்கலாம் மற்றும் மதிப்பிடலாம் (மெட்டாடேட்டாவின் ஒரு வடிவம், அதாவது "ஒரு புத்தகத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது", "மிக நீளமானது" அல்லது "கேம்பி"), இது திரைப்பட பரிந்துரைகள் அமைப்பின் துல்லியத்தை அதிகரிக்க பயன்படுத்தப்படலாம். செப்டம்பர் 1997 வாக்கில், இந்த வலைத்தளம் 50,000 க்கும் மேற்பட்ட பயனர்களை எட்டியது. அக்ரோன் பீக்கன் ஜர்னல்ஸ் பவுலா ஷ்லீஸ் வலைத்தளத்தை முயற்சித்தபோது, அவரது திரைப்பட சுவைகளின் அடிப்படையில் புதிய படங்களைப் பார்க்க பரிந்துரைக்கும் வகையில் வலைத்தளம் எவ்வளவு துல்லியமாக இருந்தது என்று அவர் ஆச்சரியப்பட்டார். திரைப்பட பரிந்துரைகளின் எல்லைக்கு வெளியே, மூவி லென்ஸின் தரவு சல்யூஷன் பை சிமுலேஷன் மூலம் ஆஸ்கார் கணிப்புகளைச் செய்ய பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. 2004 ஆம் ஆண்டில், கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழகம், மிச்சிகன் பல்கலைக்கழகம், மினசோட்டா பல்கலைக்கழகம் மற்றும் பிட்ஸ்பர்க் பல்கலைக்கழகம் ஆகியவற்றின் ஆராய்ச்சியாளர்களுடன் ஒரு கூட்டு ஆய்வு, மூவிலென்ஸ் பயனர்கள் மீது சமூக ரொட்டி மற்றும் இலக்கு அமைத்தல் ஆகியவற்றின் சமூக உளவியல் கொள்கைகளிலிருந்து பெறப்பட்ட ஊக்கங்களை வடிவமைத்து சோதனை செய்தது. குறைவான பங்களிப்பு சமூகத்திற்கு ஒரு பிரச்சினையாகத் தோன்றுவதைக் கண்டறிந்த ஆராய்ச்சியாளர்கள், அதிக திரைப்படங்களை மதிப்பிடுவதற்கும் மதிப்பாய்வு செய்வதற்கும் பயனர்களை ஊக்குவிப்பதற்கான மிகவும் பயனுள்ள வழியைக் கண்டறிய ஒரு ஆய்வை அமைத்தனர். இந்த ஆய்வு இரண்டு கள சோதனைகளை நிறைவேற்றியது; ஒன்று மின்னஞ்சல் செய்திகளை உள்ளடக்கியது, இது பயனர்களுக்கு அவர்களின் பங்களிப்புகளின் தனித்துவத்தையும் அவற்றிலிருந்து வரும் நன்மைகளையும் நினைவூட்டியது, மற்றொன்று பயனர்களுக்கு பங்களிப்புக்கான தனிப்பட்ட அல்லது குழு இலக்குகளை வழங்கியது. முதல் சோதனை, மூவிலென்ஸ் சமூகத்தின் ஒட்டுமொத்த பதிலின் பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில், பயனர்கள் தங்கள் தனித்துவத்தை நினைவூட்டும்போது சமூகத்திற்கு பங்களிக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது என்பதைக் கண்டறிந்தது, இது அவர்களின் பங்களிப்புகள் மற்ற பயனர்களால் வழங்கக்கூடியவற்றின் நகல்கள் அல்ல என்று நினைக்க வழிவகுத்தது. ஆராய்ச்சியாளர்களின் கருதுகோளுக்கு மாறாக, மதிப்பீட்டிலிருந்து அவர்கள் பெறும் நன்மை அல்லது அவர்கள் மதிப்பிடும்போது மற்றவர்கள் பெறும் நன்மை அவர்களுக்கு முக்கியமானது என்று கூறப்படும்போது பயனர்கள் பங்களிக்கும் வாய்ப்பு குறைவாக இருப்பதாகவும் அவர்கள் கண்டறிந்தனர். கடைசியாக, தனித்தன்மைக்கும் நன்மைக்கும் இடையிலான உறவுக்கு அவர்கள் எந்த ஆதரவையும் காணவில்லை. இரண்டாவது பரிசோதனையில் பயனர்கள் குறிப்பிட்ட மற்றும் சவாலான இலக்குகளை வழங்கும்போது பங்களிக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது என்றும், குழுவின் இலக்கை அடைய அவர்களின் பங்களிப்புகள் தேவை என்று நம்புவதற்கு வழிவகுத்தது என்றும் கண்டறியப்பட்டது. இந்த குறிப்பிட்ட சூழலில், பயனர்களுக்கு குழு அளவிலான இலக்குகளை வழங்குவது உண்மையில் தனிப்பட்ட இலக்குகளுடன் ஒப்பிடும்போது பங்களிப்புகளை அதிகரித்தது என்று ஆய்வு கண்டறிந்தது, அங்கு சமூக ரொட்டியின் விளைவுகள் காரணமாக தலைகீழ் உண்மை என்று ஆராய்ச்சியாளர்கள் கணித்தனர். குழு மற்றும் தனிப்பட்ட நிகழ்வுகளில் இலக்கு சிரமம் மற்றும் பயனர் பங்களிப்புகளுக்கு இடையிலான உறவு, லாக் மற்றும் லாதமின் இலக்கு அமைக்கும் கோட்பாட்டில் முன்னர் கருதப்பட்டபடி, ஒரு குறிப்பிட்ட சிரமம் வரம்பிற்கு அப்பால், பீடபூமிகளுக்கு பதிலாக செயல்திறன் குறைகிறது என்பதற்கான பலவீனமான ஆதாரங்களை வழங்கியது. மினசோட்டா பல்கலைக்கழகத்தில் உள்ள மனித-கணினி தொடர்பு ஆராய்ச்சி ஆய்வகமான குரூப் லென்ஸ் ரிசர்ச் என்ற தரவுத்தொகுப்புகள், மூவிலன்ஸ் வலைத்தளத்திலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டு தரவுத் தொகுப்புகளை ஆராய்ச்சி பயன்பாட்டிற்காக வழங்குகிறது. முழு தரவுத் தொகுப்பில் 26,000,000 மதிப்பீடுகள் மற்றும் 2,70,000 பயனர்களால் 45,000 திரைப்படங்களுக்கு பயன்படுத்தப்பட்ட 750,000 குறிச்சொல் பயன்பாடுகள் உள்ளன. இது 1,100 குறிச்சொற்களில் (கடைசியாக புதுப்பிக்கப்பட்ட 8/2017) 12 மில்லியன் பொருத்தமான மதிப்பெண்களுடன் குறிச்சொல் மரபணு தரவையும் உள்ளடக்கியது. மூவிலென்ஸ் தரவுத்தொகுப்புகளின் அடிப்படையில் பல வகையான ஆராய்ச்சிகள் நடத்தப்படுகின்றன. லியு மற்றும் பலர். பெரிய அளவிலான பொருட்களின் செல்வாக்கைத் தணிப்பதன் மூலம் மேம்பட்ட சீரற்ற நடை வழிமுறையின் செயல்திறனை சோதிக்க மூவிலென்ஸ் தரவுத் தொகுப்புகளைப் பயன்படுத்தினார். குரூப்லென்ஸ் தரவுத்தொகுப்புக்கான பயன்பாட்டு விதிமுறைகளைக் கொண்டுள்ளது, மேலும் இது இணையம் வழியாக கோரிக்கைகளை ஏற்றுக்கொள்கிறது. குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் ஆன்லைன் திரைப்பட தரவுத்தளங்கள் பரிந்துரை அமைப்புகள் அமெரிக்க திரைப்பட மதிப்பாய்வு வலைத்தளங்கள்