Tecnologia. Inteligente.

Esta semana, a Vivisimo, uma spin-off da universidade de Carnegie Mellon especializada em clusterização aplicada a mecanismos de busca, andou levantando um bocado de dinheiro em investimento. Ótimo momento, para quem andou acompanhando a tensão do aceita-não-aceita da proposta de compra da Yahoo pela Microsoft.

Para ver a tecnologia da Vivisimo em ação, confira o site Clusty e faça rapidamente uma busca, digamos, por “harmônica” (também conhecido como gaita de boca).

Além dos resultados tradicionais, note do lado esquerdo que algumas respostas estão “categorizadas” em itens como “blues harp” (gaita blues), “harmonica lessons” (aulas de gaita) e etc.

O interessante da tecnologia da Vivísimo, diga-se de passagem que não é nenhuma novidade, é que essa separação em categorias não é manual. Ninguém colocou um monte de estagiários para separar essas categorias. Isso é clusterização.

Clusterização, a grosso modo, é uma forma de, dado um monte de itens e um conjunto de características destes itens, separar o que é diferente e juntar o que é similar. Como você pode imaginar, há um monte de aplicações interessantes para isso.

Aqui no Labs, uma das aplicações disto é nas pesquisas de biotech que fazemos para diversos clientes, especialmente a Biomind. É comum os biólogos terem vários dados sobre como genes se comportam em diversas condições, e é muito interessante que, suponhamos, dentre 40.000 genes, os biólogos possam analisar apenas uns 10 ou 20 genes que, de alguma forma, tenham um comportamento parecido dentro de um determinado processo (por exemplo, quando comparamos tecidos de pessoas saudáveis e pessoas com câncer). Uma das formas de selecionar estes genes é através de algoritmos de clustering.

Outra aplicação famosa de clustering é no e-commerce. Se você já fez compras na Amazon, deve ter se deparado com aquelas sugestões de itens do tipo “pessoas que compraram este livro também compraram estes outros”. E com o dólar baixo, o dedo coça :-).

O algoritmo que a Amazon usa, que não deixa de ser um tipo muito refinado de clustering, é patenteado e é um tipo de Collaborative Filtering (filtro colaborativo). No fim das contas, baseado no perfil de compras de todos os clientes da Amazon, existem vários conjuntos de clientes que se comportam de maneira parecida, que compram parecido, que gostam das mesmas coisas. O sistema, estudando estes grupos, sugere para o cliente os livros que mais parecem agradar aquele segmento.

Naturalmente que um bom vendedor, ou o dono de uma livraria, aprende com o tempo a “clusterizar” seus clientes, e muito bem diga-se de passagem, enquadrando pessoas dentro de “perfis”. Tal cliente é o estudante de matemática que gosta de livros de ficção. Outra cliente é a dona-de-casa sagitariana que gosta de romances água-com-açúcar. Contudo, vale lembrar alguns aspectos aqui.

• A Amazon lida com muito mais gente que o nosso competente dono de livraria.
• A Amazon faz estas contas e indica produtos relacionados o tempo todo, a cada passo que você dá dentro do site deles. O que significa que a NAVEGAÇÃO do site é modificada DINAMICAMENTE, ou seja, o site se ajusta a cada passo do usuário.
• O algoritmo da Amazon pode encontrar padrões nos perfis de usuários que uma pessoa não encontraria.
• Estudar estes padrões encontrados pelo algoritmo ajudam a conhecer melhor o seu próprio negócio.
• Aplicar este tipo de algoritmo aos mais diversos tipos de dados não é uma coisa incrivelmente difícil ou cara.

Fica meu gigante ponto de interrogação: por que a submarino não me sugere outras coisas que eu gostaria de comprar?