Un motor de decisiones es un tipo de aplicación informática basada en la web que intenta ayudar al usuario a tomar una decisión de varias formas. Un caso de uso común es la compra en línea, donde un cliente ingresa sus prioridades para un producto dado y el motor de decisiones determina qué marcas y modelos particulares se ajustan más a sus preferencias. Los motores de decisión también pueden funcionar rastreando las búsquedas de un usuario a lo largo del tiempo y utilizando los datos recopilados para hacer sugerencias.
Los motores de decisión no deben confundirse con los motores de búsqueda. Los motores de búsqueda son una ubicación centralizada desde la que acceder a información diferente. Los motores de decisión, por otro lado, producen resultados de búsqueda individualizados basados en una serie de criterios.
En lugar de ser una base desde la que un usuario puede ejecutar búsquedas, un modelo de motor de decisión tradicional tiene como objetivo que sus temas regresen como resultados de búsqueda de otros motores de búsqueda. Por ejemplo, un usuario puede escribir una pregunta en un motor de búsqueda. Uno de los principales resultados de esta búsqueda sería un tema relevante en un motor de decisiones.
Una vez en un motor de decisiones, al usuario se le presenta una serie de preguntas, conocidas como árbol de decisiones, diseñadas para eliminar opciones en el camino hacia la búsqueda de la opción más ideal. Si un usuario busca teléfonos móviles, es probable que las preguntas se relacionen con el precio, el tamaño, el operador y el deseo de opciones como altavoz, capacidad web, etc. Con base en las respuestas a tales preguntas, la respuesta mejor clasificada se presenta en última instancia con una explicación adjunta.
Uno de los principales inconvenientes de este modelo de motor de decisiones es que los temas deben crearse antes de que puedan utilizarse. De manera similar a un enfoque wiki, estos motores de decisión requieren la participación de los usuarios y dependen del desarrollo de la comunidad para ser más efectivos. Los motores de decisión que dependen de la participación humana también están sujetos de manera similar a la subjetividad y la opinión humanas.
Una solución común al sesgo en los árboles de decisión es permitir la votación comunitaria. Las entradas mejores o menos subjetivas suben a la cima, mientras que las entradas más pobres quedan enterradas. La confiabilidad de la votación para anular las entradas deficientes también mejora con una mayor participación de la comunidad, lo que hace que sea aún más crítico tener una base de usuarios grande y activa.
Los modelos de motores de decisión más automatizados se incorporan en los motores de búsqueda populares y funcionan sobre la base del uso de datos de búsqueda acumulados para sugerir resultados que el usuario probablemente encontrará útiles. En lugar de depender de la participación humana, estas recomendaciones se producen sobre la marcha de acuerdo con fórmulas predeterminadas. Los usuarios pueden mejorar los resultados indicando al sistema si son útiles o no.