Que ler cando hai tanto para escoller? Nos últimos tempos están saíndo ao mercado moitas e moi boas propostas no campo da recomendación de libros e da lectura social, en forma de apps móbiles e plataformas online que pouco a pouco iremos coñecendo a través da páxina da biblioteca. Todos estes servizos tratan de ofrecer unha solución para un problema fundamental que se nos presenta na actualidade: como escoller as nosas lecturas entre a enorme avalancha de títulos que existen. Unha oferta que se ten multiplicado exponencialmente nos últimos anos co fenómeno da auto publicación en Internet. En principio, poderiamos pensar que canto máis ampla sexa a oferta literaria moito mellor, pero entre os aspectos negativos que ten unha oferta abrumadora destaca o de complicar a selección de novas lecturas que lle podan interesar realmente a cada lector. Porque cada quen ten os seus gustos. Lector que pode caer na tentación – tan frecuente – de optar polos bestsellers, os libros de moda, os escaparates promocionados ou o primeiro que lle caia na man, cando seguramente existan na trastenda ducias de títulos que colmarían as súas expectativas de lectura.
Entre as diferentes propostas que se están dando na actualidade, poderiamos identificar tres grandes grupos de servizos de recomendación. O primeiro, os servizos baseados en recomendacións por algoritmos: o usuario crea un perfil, sinala determinados intereses, lecturas previas ou libros que lle resultan interesantes, e o servizo recoméndalle posibles lecturas futuras, botando man de grandes bases de datos construídas previamente grazas aos datos aportados por outros lectores. Cantos máis datos existan, mellor será o servizo, abríndose un gran campo de acción para o fenómeno do big data aplicado á recomendación de lecturas. Así funcionan plataformas como Texstum ou What Should I Reed Next ou a propia Amazon books.
Recomendacións baseadas en algoritmos, en comunidades de lectores ou en expertos: as posibilidades se multiplican.
O segundo grupo son os servizos baseados en recomendacións de pares: o usuario crea un perfil nunha rede social de lectura, e o servizo recoméndalle en función das lecturas preferidas por perfís semellantes dentro da comunidade de lectores. Como no caso anterior, canto máis datos existan (neste caso, cantos máis membros teña a rede social máis lecturas teñan compartido), máis fiables serán as recomendacións de lectura. A maior parte dos servizos existentes na actualidade responden a este perfil, con tantas posibilidades como a imaxinación o permita. Entre este segundo grupo de servizos destacan as españolas Quelibroleo e El Placer de le lectura (con case medio millón de usuarios), ou LibraryThing.
E o terceiro gran grupo, que nos últimos tempos está gañando moito terreo, confórmano os servizos baseados nas recomendacións de expertos. Neste caso serán un conxunto de expertos na materia os que recomenden libros aos lectores. Recupérase así a función tradicional da profesión do libreiro: o libreiro sabe de que vai o tema. Sen embargo, como é lóxico, non soamente poderán ser expertos libreiros os que nos podan recomendar os libros, senón influencers de calquera condición: escritores, artistas, músicos, políticos… O factor de personalización para o usuario vería dado en función dos influencers que escolla: poden interesarnos os libros que nos recomende Antonio Muñoz Molina ou Kim Kardashian, aí xa cada un o que prefira. Este tipo de servizos, entre os cales poderiamos destacar Librotea ou Alexi, tamén soen ofrecer a posibilidade de participar nunha comunidade social, e de converternos nós mesmos en influencers aportando a nosa experiencia como lectores.
O mellor, como sempre, é testear entre varias opcións dispoñibles e ir facendo probas. Se entre as recomendacións que nos propoñan localizamos varios títulos que xa temos lido e nos gustaron, haberá que pensar que estamos usando un servizo con posibilidades de quedarse entre os nosos favoritos.
Biblioteca do Porriño 