MovieLens
مووی لینس ایک ویب پر مبنی سفارش کا نظام اور ورچوئل کمیونٹی ہے جو اراکین کی فلم کی درجہ بندی اور فلم کے جائزوں کی باہمی فلٹرنگ کا استعمال کرتے ہوئے اپنی فلم کی ترجیحات کی بنیاد پر اپنے صارفین کو دیکھنے کے لیے فلموں کی سفارش کرتی ہے۔ اس میں تقریبا 8500 فلموں کے لیے تقریبا 11 ملین ریٹنگز ہیں۔ مووی لینس کو 1997 میں گروپ لینس ریسرچ نے بنایا تھا، جو مینیسوٹا یونیورسٹی کے شعبہ کمپیوٹر سائنس اور انجینئرنگ میں ایک تحقیقی لیب ہے، تاکہ ذاتی سفارشات پر تحقیقی ڈیٹا اکٹھا کیا جا سکے۔ ہسٹری مووی لینس گروپ لینس کا بنایا ہوا پہلا تجویز کردہ نظام نہیں تھا۔ مئی 1996 میں، گروپ لینس نے نیٹ پرسیپشنز کے نام سے ایک تجارتی منصوبہ بنایا، جس نے ان گاہکوں کی خدمت کی جن میں ای! شامل تھا۔ آن لائن اور Amazon.com۔ ای! آن لائن نیٹ پرسیپشنز کی خدمات کو Moviefinder.com کے لیے سفارش کا نظام بنانے کے لیے استعمال کیا گیا، جبکہ Amazon.com نے صارفین کی خریداری کے لیے کمپنی کی ٹیکنالوجی کو اپنا ابتدائی سفارش انجن بنانے کے لیے استعمال کیا۔ جب ایک اور فلم کی سفارش کی سائٹ، eachmovie.org، 1997 میں بند ہوئی، تو اسے بنانے والے محققین نے عوامی طور پر گمنام درجہ بندی کا ڈیٹا جاری کیا جو انہوں نے دوسرے محققین کے استعمال کے لیے جمع کیا تھا۔ برینٹ ڈہلن اور جون ہرلاکر کی قیادت میں گروپ لینس ریسرچ ٹیم نے اس ڈیٹا سیٹ کو ایک نئی فلم کی سفارش کی سائٹ کو جمپ اسٹارٹ کرنے کے لیے استعمال کیا، جسے انہوں نے مووی لینس کہنے کا انتخاب کیا۔ اپنے آغاز کے بعد سے، مووی لینس ایک بہت ہی نظر آنے والا تحقیقی پلیٹ فارم بن گیا ہے: اس کے ڈیٹا کے نتائج کو میلکم گلیڈ ویل کے نیو یارکر مضمون میں ایک تفصیلی بحث کے ساتھ ساتھ اے بی سی نائٹ لائن کی ایک مکمل قسط میں ایک رپورٹ میں شامل کیا گیا ہے۔ مزید برآں، مووی لینس کا ڈیٹا کئی تحقیقی مطالعات کے لیے اہم رہا ہے، بشمول کارنیگی میلن یونیورسٹی، یونیورسٹی آف مشی گن، یونیورسٹی آف مینیسوٹا، اور یونیورسٹی آف پٹسبرگ کے درمیان ایک باہمی تعاون پر مبنی مطالعہ، "آن لائن کمیونٹیز میں شراکت کی ترغیب کے لیے سماجی نفسیات کا استعمال کرنا"۔ 2015 میں بہار کے دوران، "مووی لینس" کی تلاش نے گوگل بکس میں 2,750 اور گوگل اسکالر میں 7,580 نتائج پیش کیے۔ سفارشات مووی لینس اپنی سفارشات کی بنیاد ویب سائٹ کے صارفین کی طرف سے فراہم کردہ ان پٹ پر رکھتی ہے، جیسے کہ فلم کی درجہ بندی۔ سائٹ مختلف قسم کے سفارش کردہ الگورتھم کا استعمال کرتی ہے، جس میں باہمی تعاون سے فلٹر کرنے والے الگورتھم جیسے آئٹم آئٹم، صارف-صارف، اور باقاعدہ ایس وی ڈی شامل ہیں۔ اس کے علاوہ، نئے صارفین کے لیے کولڈ اسٹارٹ کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے، مووی لینس ترجیحی طریقوں کا استعمال کرتا ہے۔ یہ نظام نئے صارفین سے پوچھتا ہے کہ وہ فلموں کے مختلف گروپوں کو دیکھنے سے کتنا لطف اندوز ہوتے ہیں (مثال کے طور پر، سیاہ مزاح والی فلمیں، بمقابلہ رومانوی مزاحیہ)۔ اس سروے کے ذریعے درج کردہ ترجیحات سسٹم کو ابتدائی سفارشات کرنے کی اجازت دیتی ہیں، اس سے پہلے کہ صارف ویب سائٹ پر بڑی تعداد میں فلموں کی درجہ بندی کر چکا ہو۔ ہر صارف کے لیے، مووی لینس پیش گوئی کرتا ہے کہ صارف ویب سائٹ پر کسی بھی فلم کی درجہ بندی کیسے کرے گا۔ ان پیش گوئی شدہ درجہ بندی کی بنیاد پر، نظام ایسی فلموں کی سفارش کرتا ہے جن کا صارف زیادہ درجہ بندی کرے۔ ویب سائٹ تجویز کرتی ہے کہ صارفین زیادہ سے زیادہ مکمل طور پر دیکھی جانے والی فلموں کی درجہ بندی کریں، تاکہ دی گئی سفارشات زیادہ درست ہوں، کیونکہ اس کے بعد سسٹم میں صارف کے فلمی ذوق کا بہتر نمونہ ہوگا۔ تاہم، مووی لینس کی درجہ بندی کی ترغیب کا نقطہ نظر ہمیشہ خاص طور پر موثر نہیں ہوتا ہے، کیونکہ محققین نے پایا کہ سسٹم میں درج 20 فیصد سے زیادہ فلموں کی درجہ بندی اتنی کم ہے کہ سفارش کرنے والے الگورتھم اس بارے میں درست پیش گوئیاں نہیں کر سکتے کہ صارفین انہیں پسند کریں گے یا نہیں۔ فلموں سے متعلق سفارشات میں کوئی ایسی مارکیٹنگ ویلیوز شامل نہیں ہو سکتی جو "سیڈ ڈیٹا سیٹ" کے طور پر فلم کی درجہ بندی کی بڑی تعداد سے نمٹ سکے۔ مووی کی سفارشات کے علاوہ، مووی لینس انفرادی فلموں کے بارے میں بھی معلومات فراہم کرتا ہے، جیسے کہ ہر فلم کے اداکاروں اور ہدایت کاروں کی فہرست۔ صارفین ٹیگز (میٹا ڈیٹا کی ایک شکل، جیسے "کتاب پر مبنی"، "بہت لمبا"، یا "کیمپی") بھی جمع اور درجہ بندی کر سکتے ہیں، جو فلم کی سفارشات کے نظام کی درستگی کو بڑھانے کے لیے استعمال ہو سکتے ہیں۔ ستمبر 1997 تک، ویب سائٹ 50,000 سے زیادہ صارفین تک پہنچ چکی تھی۔ جب ایکرن بیکن جرنلز پاؤلا شلیس نے ویب سائٹ کو آزمایا تو وہ حیران رہ گئیں کہ ویب سائٹ ان کے فلمی ذوق کی بنیاد پر دیکھنے کے لیے نئی فلموں کی سفارش کرنے کے معاملے میں کتنی درست تھی۔ فلم کی سفارشات کے دائرے سے باہر، مووی لینس کے ڈیٹا کو سولیوشن بائی سیمولیشن نے آسکر کی پیش گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کیا ہے۔ 2004 میں، کارنیگی میلن یونیورسٹی، یونیورسٹی آف مشی گن، یونیورسٹی آف مینیسوٹا اور یونیورسٹی آف پٹسبرگ کے محققین کے ساتھ ایک باہمی تعاون کے مطالعے نے مووی لینس کے صارفین پر سماجی روفنگ اور گول سیٹنگ کے سماجی نفسیات کے اصولوں سے حاصل کردہ ترغیبات کو ڈیزائن اور تجربہ کیا۔ محققین نے دیکھا کہ کم تعاون کمیونٹی کے لیے ایک مسئلہ معلوم ہوتا ہے اور صارفین کو مزید فلموں کی درجہ بندی اور جائزہ لینے کی ترغیب دینے کے لیے سب سے مؤثر طریقہ جاننے کے لیے ایک مطالعہ قائم کیا۔ مطالعہ نے دو فیلڈ تجربات انجام دیے۔ ایک میں ای میل پیغامات شامل تھے جو صارفین کو ان کی شراکت کی انفرادیت اور ان سے ہونے والے فوائد کی یاد دلاتے تھے، اور دوسرے نے صارفین کو شراکت کے لیے انفرادی یا گروپ کے اہداف کی ایک رینج دی۔ مووی لینس کمیونٹی کے مجموعی ردعمل کے تجزیے پر مبنی پہلا تجربہ پایا گیا کہ جب صارفین کو ان کی انفرادیت کی یاد دلائی گئی تو وہ کمیونٹی میں حصہ ڈالنے کا زیادہ امکان رکھتے تھے، جس کی وجہ سے وہ یہ سوچنے پر مجبور ہوئے کہ ان کی شراکت اس کی نقل نہیں ہے جو دوسرے صارفین فراہم کرنے کے قابل ہیں۔ محققین کے مفروضے کے برعکس، انہوں نے یہ بھی پایا کہ صارفین کا حصہ ڈالنے کا امکان کم تھا جب اسے ان کے لیے نمایاں کیا گیا تھا کہ وہ درجہ بندی سے حاصل ہونے والے فوائد یا دوسروں کو حاصل ہونے والے فوائد جب وہ درجہ بندی کرتے ہیں۔ آخر میں، انہیں انفرادیت اور فائدے کے درمیان تعلق کے لیے کوئی حمایت نہیں ملی۔ دوسرے تجربے سے پتہ چلا کہ جب صارفین کو مخصوص اور چیلنجنگ اہداف دیے گئے تو ان کے حصہ ڈالنے کا امکان بھی زیادہ تھا اور انہیں یقین دلایا گیا کہ گروپ کے مقصد کو پورا کرنے کے لیے ان کی شراکت کی ضرورت ہے۔ مطالعہ سے پتہ چلا کہ اس خاص تناظر میں، صارفین کو گروپ سطح کے اہداف دینے سے دراصل انفرادی اہداف کے مقابلے میں شراکت میں اضافہ ہوا، جہاں محققین نے پیش گوئی کی کہ سماجی روٹی کے اثرات کی وجہ سے اس کے برعکس ہوگا۔ گروپ اور انفرادی دونوں صورتوں میں ہدف کی مشکل اور صارف کی شراکت کے درمیان تعلق نے کمزور ثبوت فراہم کیے کہ مشکل کی ایک خاص حد سے آگے، سطح مرتفع کے بجائے کارکردگی میں کمی آتی ہے جیسا کہ پہلے لاک اور لیٹم کے ہدف کی ترتیب کے نظریہ میں قیاس کیا گیا تھا۔ ڈیٹا سیٹس گروپ لینس ریسرچ، مینیسوٹا یونیورسٹی میں ایک انسانی کمپیوٹر انٹرایکشن ریسرچ لیب، تحقیقی استعمال کے لیے مووی لینس ویب سائٹ سے جمع کردہ ریٹنگ ڈیٹا سیٹ فراہم کرتی ہے۔ مکمل ڈیٹا سیٹ میں 26,000,000 ریٹنگز اور 750,000 ٹیگ ایپلی کیشنز شامل ہیں جن کا اطلاق 270,000 صارفین کی طرف سے 45,000 فلموں پر کیا گیا ہے۔ اس میں 1,100 ٹیگز (آخری بار اپ ڈیٹ کردہ 8/2017) میں 12 ملین مطابقت اسکور کے ساتھ ٹیگ جینوم ڈیٹا بھی شامل ہے۔ مووی لینس ڈیٹا سیٹس کی بنیاد پر کئی قسم کی تحقیق کی جاتی ہیں۔ لیو اور دیگر۔ مووی لینس ڈیٹا سیٹ کا استعمال بڑے درجے کی اشیاء کے اثر کو دبانے کے ذریعے بہتر بے ترتیب واک الگورتھم کی کارکردگی کی جانچ کرنے کے لیے کیا گیا۔ گروپ لینس کے پاس ڈیٹا سیٹ کے استعمال کی شرائط ہیں، اور یہ انٹرنیٹ کے ذریعے درخواستوں کو قبول کرتا ہے۔ حوالہ جات بیرونی روابط آن لائن فلم ڈیٹا بیس تجویز کردہ نظام امریکی فلم کا جائزہ لینے والی ویب سائٹیں