La tecnología de personalización puede conducir a mejores experiencias, ya que permite que las aplicaciones personalicen su contenido para cada usuario individual. Pero también puede afectar la privacidad del usuario. Una compañía llamada Canopy quiere cambiar eso. Ha desarrollado un motor de personalización que funciona sin requerir que los usuarios inicien sesión o incluso proporcionen un correo electrónico. En cambio, utiliza una combinación de aprendizaje automático en el dispositivo y privacidad diferencial para ofrecer una experiencia personalizada a los usuarios de una aplicación. Ahora está demostrando cómo funciona esto con el lanzamiento de la aplicación de lectura de noticias, Tonic.
La nueva aplicación está diseñada para ser completamente privada, mientras que también aprende lo que te gusta con el tiempo, para ofrecer una experiencia personalizada. Pero a diferencia de otros motores de personalización, toda la interacción sin procesar y los datos de comportamiento permanecen en su propio dispositivo. Eso significa que la empresa en sí misma nunca lo ve, ni ningún proveedor de contenido o socio con el que trabaje, dice.
Como Canopy explica:
En cambio, lo que enviamos a través de una conexión cifrada a nuestro servidor es una versión diferencialmente privada de su interacción personal y modelo de comportamiento. El modelo local de usted que va a Canopy nunca tiene una conexión directa con las cosas con las que ha interactuado, sino que representa un conjunto agregado de preferencias de personas como usted. Es una diferencia crucial para nuestro enfoque: incluso en el peor de los casos en que falla el cifrado, o cuando se piratean nuestros servidores, nadie podría hacer nada con los modelos privados porque no representan a ninguna persona.
Otro gran diferenciador es que Tonic te da el control sobre tu propia configuración de personalización. Esto no es típico. Si alguna vez usó una aplicación con tecnología de personalización, probablemente haya habido un punto en el que le recomendaron una canción, un video o un artículo de noticias, por ejemplo, que parecía estar completamente equivocado y no era representativo de algo que realmente me gusta. Pero es posible que haya perdido la razón por la que se recomendó, porque la mayoría de las aplicaciones no detallan este tipo de información.
Tonic, por otro lado, le permite ver, cambiar e incluso restablecer su configuración de personalización cuando lo desee.
Mientras que Tonic está destinado principalmente a demostrar su motor en acción, Canopy's El objetivo principal es licenciar la tecnología: la aplicación en sí misma tiene varias otras características que hacen que valga la pena echarle un vistazo.
La compañía emplea un equipo editorial humano para ayudar a seleccionar el contenido de noticias de la aplicación, para asegurarse de que no esté ofreciendo mucho ruido, como clickbait o "odio-lecturas". También evita noticias de última hora y "tomas calientes", dice, como no está diseñado para ser una aplicación que use para rastrear las últimas noticias con urgencia.
En cambio, Tonic extrae de una diversidad de fuentes con su enfoque principal en brindarle una selección curada y personalizada de lecturas diarias para informar e inspirar. Y en el espíritu del bienestar digital, es una lista finita de artículos, no un sinfín de noticias.
"Hicimos Tonic porque estábamos cansados de tener que renunciar a nuestro ser digital para obtener excelentes recomendaciones, y porque queríamos crear una alternativa a las fuentes infinitas optimizadas para un máximo compromiso, noticias de última hora e indignación", explica la compañía en su anuncio. del lanzamiento de la aplicación.
La llegada de la tecnología llega en un momento en que se está investigando la gran tecnología por descuido con los datos del usuario, y hay una mayor atención en la privacidad del usuario en general. Apple, por ejemplo, ha hecho de su respeto por la privacidad del usuario un punto de venta clave para su hardware y software.
La startup con sede en Nueva York fue fundada por Brian Whitman, ex fundador de The Echo Nest y ex científico principal de Spotify. El equipo también incluye varios ex ejecutivos de Spotify, Instagram, Google y New York Times. Está financiado por Matrix Partners y otros inversores de Spotify, WeWork, Splice, MIT Media Lab, Keybase y más por una suma de $ 4.5 millones de dólares.
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