El concepto es sencillo y directo: un iTunes enfocado en aplicaciones para windows xp.

La herramienta salió a la luz hoy y cuenta con un conjunto de aplicaciones open source, como AbiWord (procesador de texto), Celestia (Google Earth para el universo) y Neverball (similar a Monkey Ball).

BaseShield App Store no pesa más de 15 megas y la instalación es muy sencilla. Una vez instalada es posible elegir una aplicación para ver los detalles  y se puede instalar con un solo click.

La herramienta instala cada aplicación sobre una capa de virtualización para entregar mayor seguridad y disminuir el riesgo que las aplicaciones infecten el computador del usuario. Incluso as aplicaciones no pueden ver los archivos ni el historial de navegación.

El siguiente video es una introducción al funcionamiento de la herramienta:

Cristián

En el último tiempo uno de los tópicos más candentes es la publicidad online. A pesar del sostenido crecimiento del gasto en publicidad (que se estima seguirá creciendo durante la crisis) la rentabilidad disminuye.

Esto ha llevado a la búsqueda de nuevos modelos de publicidad innovadores y que presenten buenos resultados.

Un enfoque interesante es aquel propuesto por SnapAds, que mezcla el modelo de publicidad basado en Banners (anuncios) con algoritmos genéticos.

El mecánismo busca ajustar la apariencia del Banner en el tiempo con el fin de maximizar la atracción de los cibernautas.

Para crear una campaña, la empresa de publicidad provee un archivo Photoshop con un conjunto de capas que contienen todo el material visual y de texto que puede ser combinado para generar el anuncio. Además se entregan reglas respecto a la combinación del material para asegurar que no se generen anuncios inconsistentes o ofensivos.

Al comienzo del proceso se generan una serie de anuncios al azar y con el tiempo los que se desempeñan mejor son los que sobreviven y se siguen modificando de forma aleatoria mejorando el desempeño hacia la perfección. Además, con el tiempo los anuncios pierden efectividad lo que es considerado por el algoritmo lograndose que nunca se dejen de mejorar los anuncios, generando una optimización de manera indefinida.

El funcionamiento se puede ver en el siguiente video:

SnapAds – Display Ad Optimization from SnapAds on Vimeo.

El sistema tuvo una campaña de prueba de 3 días para una nueva película y la tasa de clickeo (clickthrough rate) aumento en un 1922%.

Tendremos que ver que tan exitoso resulta ser este sistema en el futuro y en caso de serlo, la competencia tendrá que innovar para mantenerse en el juego.

Cristián

Fuente: http://www.techcrunch.com/2008/11/25/snapads-survival-of-the-fittest-meets-madison-avenue/

En este intentan demostrar a través de un conjunto de hechos físicos el por que el rollo de papel higiénico se debe poner con la punta hacia arriba y no hacia abajo, como lo muestra la figura.

Es increíble ver el nivel de análisis al cual se puede llegar bajo una problema tan absurdo cotidiano. Lo más gracioso de todo es que a pedido del público tuvieron que crear un tríptico imprimible en PDF ideal para compartir tus conocimientos con todo el mundo.

Link al estudio completo: http://currentconfig.com/archives/000083.html

Link al Tríptico en PDF: http://currentconfig.com/images/overisright_hanger.pdf

Augusto

La enorme gracia de esta propuesta está en que, además de tener una gran base de datos con música de excelente calidad y muy bien agrupada por década y género musical, te ofrece dos gráfico de dos dimensiones donde puedes seleccionar el tipo de ambiente o la agilidad que quieras que genere la música que sonará. Por ejemplo, en el eje X del primer gráfico tienes Dark vs Positivo y en el eje Y tienes Relax vs Energético.

Esto se puede aprovechar para configurar al sistema de tal forma que sea capaz de generar una lista de reproducción aleatoria que dependa de tu estado de ánimo del momento.

Además, permite crear una lista de favoritos, filtrar por década y género y tiene soporte para el Nintendo Wii y para los teléfonos Nokia con Symbian serie 60.

Todavía creo que le falta mucho por madurar, tiene muchos bugs y las cosas no funcionan tan bonito como se pintan, pero encuentro que tiene un futuro muy prometedor.

Link: http://musicovery.com/

Augusto

Lo que si es cierto, es que todos tienen algo que decir y para eso ha nacido un portal que pone en tela de juicio a todos y cada uno de los que están metidos en la política chilena de hoy, aprovechando todas las ventajas que es capaz de proporcionar la Web 2.0.

Es increíble, pero prácticamente ninguno se salva. Por algo será, ¿o no?

http://www.publicaopinion.com/

Augusto

Dentro de las cosas que me llamaron más la atención fue el uso de un término que nunca había escuchado, “prosumer”. Yo antes los llamaba el Consumidor 2.0, pero realmente este término resume a la perfección la idea que los rodea, productores y consumidores de información a la vez.

Augusto

El objetivo es que cualquiera puede crear un concurso, participar y ganar los premios.

La siguiente imagen muestra el funcionamiento del sitio:

El sitio ya está abierto a público y hay varios concursos corriendo.

Lo más interesante de este sitio es la oportunidad que abre a las empresas tradicionales para realizar publicidad en la Web. Éstas pueden crear concursos que les sirvan para potenciar su marca e incluso crear valor para los consumidores y la misma empresa.

Por ejemplo, Coca Cola podría crear un concurso, con un premio monetario, que busque la mejor fotografía o video relacionada a la marca Coca Cola y un tema, como la sensualidad. Además de lograr que la gente participe y se involucre más con la marca (muchas fotos y videos de gente disfrutando la bebida en diversos escenarios), la fotografía o video ganadora podría ser realmente de excelente calidad y podría ser utilizada para potenciar la marca en otros ambientes, inclusive los más tradicionales (periódicos y revistas impresas).

Además permite que gente creativa cree concursos llamativos y genere una comunidad en torno al sitio y a los concursos que ofrece.

Cristián

Búsqueda basada en palabras claves

El enfoque de búsqueda de información más maduro actualmente esta basado en buscadores basados en palabras claves (keyword search). Dentro de estos el ejemplo clásico es Google.

El algoritmo inicial de Google, el cual ha sufrido modificaciones con el paso de los años, es el conocido PageRank. Este algoritmo es un ejemplo de Inteligencia Colectiva (Wisdom of The Crows) muy citado. La idea en su forma más elemental es la siguiente:

Lo que entrega valor a un sitio no es la cantidad de visitas que este recibe, sino la cantidad de links que apuntan a dicho sitio. En este sentido, cada link hacia el sitio es considerado como un voto. Además, se debe considerar que no todos estos votos tienen el mismo peso, ya que no todos los sitios tienen el mismo valor. Es decir, el valor de un sitio (llamado el PageRank del sitio) es función de los links que apuntan al sitio ponderados por el valor de los sitios que contienen estos links.

Este algoritmo tiene como resultado final que cuando buscamos en Google un conjunto de palabras claves X, los resultados entregados son los sitios mejor evaluados cuyo contenido guarde relación con las palabras claves X.

A pesar de ser muy exitoso en los últimos años, actualmente podemos mencionar dos grandes problemas:

1. Este enfoque de búsqueda no responde bien a preguntas complejas en el sentido semántico ni a búsquedas muy específicas.

En el sentido semántico la búsqueda se basa en palabras claves, no en el significado de la oración o frase de la consulta. Cuando buscamos por “arriendo de casas en las tranquilas playas de Chile” el buscador no entiende la consulta, simplemente extrae las palabras que considera claves, por ejemplo arriendo, casa, playa, Chile y busca los sitios mejor evaluados cuyo contenido contenga las palabras buscadas.

Respecto a búsquedas específicas sucede a menudo que un contenido muy específico, por ejemplo papers o artículos de post doctorados en energía nuclear, si es que están disponibles en la web no contienen muchos links que apuntan hacia ellos, y sumado al problema semántico hace improbable encontrar este tipo de información a través de este enfoque.

2.  Este enfoque considera que todas las personas son iguales, en cuanto a sus gustos e intereses.

Con esto nos referimos a que cualquiera sea la consulta, el resultado es el mismo independiente de quien realice la consulta. Por ejemplo si un empresario quiere saber como le ha ido a Apple en el último tiempo y busca Apple Growth (crecimiento Apple) saldrá la información que busca, pero esta es la misma información que le saldrá a una señora que quiere saber sobre como plantar manzanas si se le ocurre poner la misma consulta en la búsqueda. Si el buscador considerase los intereses y gustos de ambos, tendría más posibilidades de entregar a ambos los resultados que esperan utilizando la misma consulta.

Actualmente existen nuevos enfoques para abordar el tema de la búsqueda:

Filtrado colaborativo

Este enfoque se basa en dos ideas complementarias:

1. La comunidad (los usuarios) es capaz de evaluar de manera consciente el contenido disponible de acuerdo a sus intereses (me gusta o no me gusta y en que grado).

2. La similitud de intereses entre usuarios permite la utilización de algortimos de recomendación que permiten sugerir información a los usuarios basado en la similitud de sus intereses con los de otros usuarios.

Tres ejemplos clásicos de este enfoque son:

1. Amazon: El popular sitio de venta de libros online utiliza las acciones de los usuarios en el sitio (que ve y que compra) para recomendarles libros basado en lo que usuarios con intereses similares han visto y comprado. Este sistema ha sido clave en el éxito de Amazon sobre la competencia, siendo fundamental dentro de su modelo de negocios.

2. StumbleUpon: Este sitio, uno de los favoritos de los miembros de webeando, recomienda contenido a sus usuarios basándose en sus intereses. Al momento del registro se le pide al usuario que ingrese sus intereses, luego el usuario presiona un botón de navegación y el sistema le entrega contenido basándose en los intereses que el usuario ingresó. Además se le pide al usuario que evalúe el contenido que se le presenta (me gustó o no me gustó) de manera de refinar las futuras recomendaciones.

3. Slashdot: Este sitio corresponde a una comunidad de usuarios cuyos intereses se centran en temas tecnológicos. Los usuarios agregan contenido el cual es evaluado por la comunidad para determinar el contenido relevante.

Como estos ejemplos existen muchas empresas y emprendimientos que consideran la utilización de filtrado colaborativo como parte de su modelo de negocios

Web Semántica

La Web Semántica es la gran promesa actual. Aunque entender lo que implica requiere un grado de conocimiento bastante técnico, la idea sencilla como se ha expresado es “hacer por los datos lo que la web hizo por los documentos”.

La idea es la siguiente:

La idea central de la Web en sus orígenes era relacionar documentos a través de links (enlaces) y agregar información adicional sobre el contenido del documento (en este sentido el lenguaje html permitió describir de mejor manera los documentos y pasó a ser metadata de estos).

La Web así entendida correspondía a un conjunto de documentos estructurados relacionados por links. La estructura permitía entender el contenido de cada documento y su relación con otros.

Ahora, lo que se busca es bajar aún más el nivel de detalle. Cada documento esta compuesto de un conjunto de datos, los cuales están relacionados entre si. La idea es poder agregar a los documentos información adicional sobre la estructura de su contenido. Por ejemplo, un documento que corresponda a una biografía contiene información sobre el autor, sobre sus relaciones de parentesco, etc. La idea es agregar información que exprese los conceptos de “autor”, las relaciones de parentesco y toda la información adicional.

El objetivo de obtener esta información es permitir un análisis más rico de la información disponible en los documentos, y por ende, en la Web.

Al sumar a esto agentes inteligentes que interpreten esta información daría lugar a busquedas semánticas complejas y un nuevo potencial para el desarrollo de nuevas aplicaciones y modelos de negocios. Estos agentes serían capaces de “entender” las consultas y entregar mejores resultados.

Actualmente recién están comenzando a aaparecer emprendimientos en esta área, como es el caso de Hakia, un buscador semántico, Twine, una red social centrada en el contenido y otros.

El video es del 2006. Está en inglés.

Lo mejor es que muestra hechos impactantes y deja abierta la pregunta respecto a como nosotros y nuestros hijos enfrentaran el nuevo mundo.

Cristián

Su creador es el editor de Wired Chris Anderson quien lo introduce en un artículo publicado en la misma revista en Octubre del 2004. La lectura de este artículo es muy recomendada y lo pueden encontrar aquí. El artículo y su influencia dieron origen a un libro del mismo Anderson titulado The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More y a un blog del autor titulado The Long Tail: a public diary on themes around a book.

Para entender el concepto es necesario primero estar familiarizado con el Principio de Pareto, también conocido como la ley del 80:20.

Este principio postula que en ciertos fenómenos se da una razón en donde el 20% de los datos (o algo relacionado con el fenómeno) explica el 80% de los efectos del fenómeno, y viceversa. Por ejemplo, este principio se puede observar en aquellas empresas que realizan análisis de facturación respecto a clientes, donde suele pasar que el 20% de los clientes sean responsables del 80% de la facturación.

Tradicionalmente este principio ha sido utilizado para optimizar las decisiones de la empresa (por ejemplo en el caso anterior, programas especiales para estos clientes más rentables, descuentos, etc.).

Otro ejemplo corresponde a las librerías tradicionales, en donde suele pasar que el 80% de las ventas correspondan a los libros más populares del momento (best-sellers).

Gráficamente se suele presentar una imagen como la siguiente, donde la primera parte y más rentable se llama la cabeza (the head) y la restante la cola (the tail)

Lo que postula Anderson es que se dan casos donde la cola es más rentable que la cabeza, y por ello se refiere a que la cola es larga (The Long Tail) y la suma de todos los ingresos generados supera los ingresos de la cabeza.

Antes de continuar veamos dos ejemplos conocidos:

- Amazon: Anderson cita a Amazon como un claro ejemplo. Una gran parte de los ingresos de Amazon los percibe no de los best-sellers, sino de los millones de libros que apuntan a segmentos más reducidos y específicos de lectores. Nos movemos desde una economía del entretenimiento centrada en los hits (los éxitos de taquilla) a una centrada en los misses (los que no lo son)

- Google Adsense y Adwords: El programa de publicidad de Google ha sido reconocido como The Long Tail de la publicidad. Previo a este sistema aquel que dominaba estaba centrado en banners, lo que adolecía de dos problemas:

1. Aquellos sitios que querían poner publicidad en su sitio tenían que tener un volumen considerable de visitas para que las empresas estuvieran dispuestas a poner sus avisos en él.

2. Las empresas tenían que tener una cantidad considerable de dinero para poder poner avisos en los sitios más populares.

Esto hacía que los sitios altamente populares (un 20% del total digamos) recibían la mayor parte de los ingresos por avisos (un 80% del total), que correspondían a aquellos de las empresas con más dinero.

Google permite que cualquier sitio pueda destinar espacio para poner avisos y cualquier empresa pueda poner anuncios en otros sitios, todo esto gracias a un sistema de análisis contextual de los sitios, para que los anuncios aparezcan en los sitios con contenido relacionado a la oferta de la empresa.

Lo que estamos viviendo y que posibilita este fenómeno es un cambio conjunto en la demanda y oferta de bienes:

Demanda: Cada vez nos hacemos más conscientes de nuestros gustos, y al ir aumentando de manera conjunta la variedad de bienes y servicios a los que tenemos acceso, los vamos refinando de manera cíclica. Con esto vemos una mayor y creciente demanda por variedad.

Oferta: Debido a la disminución en los costos de almacenamiento, búsqueda y distribución de bienes y servicios, las empresas pueden aumentar la variedad de su oferta, satisfaciendo a un público más amplio. Cabe notar que todo esto es gracias a los avances en las Tecnologías de la Información, en especial Internet.

Estos fenómenos en conjunto posibilitan el éxito de modelos como el de Amazon y Google en contraposición al modelo tradicional.

En el caso de las películas, hace un tiempo atrás la empresa más exitosa del rubro era Blockbuster, la cual se caracterizaba por tener poca variedad (solo los hits) y un público leal dichoso de arrendar estas películas.

Con el advenimiento de internet y la Web, bajan los costos de almacenamiento y distribución de películas. La empresa símbolo actualmente de este fenómeno en contraposición al anterior es Netflix, quien comenzó a almacenar las películas en bodegas (en vez de tener tiendas en cada zona local) y permitía a los clientes buscar y arrendar películas en la Web (en vez de con personal especializado en cada tienda). Estos costos menores además le permitieron tener una variedad mayor de películas (películas independientes, cine arte, etc.), lo que tuvo un impacto positivo en los clientes, sobre todo aquellos deseosos de variedad, generándose un ciclo positivo que llevó a un rotundo éxito.

Desde el punto de vista de los emprendimientos web, este concepto tiene aplicaciones en temas de estrategia. Existen muchos mercados donde las empresas dominantes son empresas tradicionales con las cuales es muy difícil competir, pero estas empresas suelen enfocarse en la cabeza del mercado, desatendiendo la cola. Esto abre posibilidades para innovar e ingresar en el mercado tradicional.

La gran pregunta es en cuales de estos mercados la cola es más rentable que la cabeza.

Cristián

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