Un motore decisionale è un tipo di applicazione per computer basata sul Web che tenta di aiutare l’utente a prendere una decisione in diversi modi. Un caso di utilizzo comune è lo shopping online, in cui un cliente inserisce le sue priorità per un determinato prodotto e il motore decisionale determina quali particolari marche e modelli si adattano maggiormente alle sue preferenze. I motori decisionali possono anche funzionare monitorando le ricerche di un utente nel tempo e utilizzando i dati raccolti per fornire suggerimenti.
I motori decisionali non devono essere confusi con i motori di ricerca. I motori di ricerca sono una posizione centralizzata da cui accedere a diverse informazioni. I motori decisionali, d’altra parte, producono risultati di ricerca personalizzati basati su una serie di criteri.
Invece di essere una base da cui un utente può eseguire ricerche, un modello di motore decisionale tradizionale ha lo scopo di restituire i suoi argomenti come risultati di ricerca da altri motori di ricerca. Ad esempio, un utente può digitare una domanda in un motore di ricerca. Uno dei risultati migliori per questa ricerca sarebbe un argomento rilevante su un motore decisionale.
Una volta su un motore decisionale, all’utente viene presentata una serie di domande, note come albero decisionale, progettate per eliminare le scelte sul percorso per trovare l’opzione più ideale. Se un utente cercava telefoni cellulari, le domande più probabili riguarderebbero il prezzo, le dimensioni, l’operatore telefonico e il desiderio di opzioni come vivavoce, funzionalità web e così via. Sulla base delle risposte a tali domande, la risposta con il punteggio più alto viene infine presentata con una spiegazione di accompagnamento.
Uno dei principali svantaggi di questo modello di motore decisionale è che gli argomenti devono essere creati prima di poter essere utilizzati. Simile a un approccio wiki, tali motori decisionali richiedono la partecipazione dell’utente e dipendono dallo sviluppo della comunità per diventare più efficaci. Anche i motori decisionali che si basano sull’input umano sono soggetti alla soggettività e all’opinione umana.
Una soluzione comune ai pregiudizi negli alberi decisionali è consentire il voto della comunità. Le voci migliori o meno soggettive salgono in cima, mentre le voci più povere vengono sepolte. L’affidabilità del voto per annullare le voci scadenti migliora anche con un maggiore coinvolgimento della comunità, rendendo ancora più critico avere una base di utenti ampia e attiva.
Modelli di motori decisionali più automatizzati sono incorporati nei motori di ricerca più diffusi e funzionano sulla base dell’utilizzo dei dati di ricerca accumulati per suggerire risultati che l’utente potrebbe trovare utili. Invece di fare affidamento sull’input umano, queste raccomandazioni vengono prodotte al volo secondo formule predeterminate. Gli utenti possono migliorare i risultati comunicando al sistema se sono utili o meno.