MovieLens
ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಒಂದು ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಮುದಾಯವಾಗಿದ್ದು, ಸದಸ್ಯರ ಚಲನಚಿತ್ರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳ ಸಹಯೋಗದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವರ ಚಲನಚಿತ್ರ ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸುಮಾರು 8500 ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಸುಮಾರು 11 ಮಿಲಿಯನ್ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಶೋಧನಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಮಿನ್ನೇಸೋಟ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗದ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವಾದ ಗ್ರೂಪ್ಲೆನ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ 1997ರಲ್ಲಿ ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿತು. ಹಿಸ್ಟರಿ ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಗ್ರೂಪ್ ಲೆನ್ಸ್ ರಚಿಸಿದ ಮೊದಲ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. 1996ರ ಮೇ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರೂಪ್ ಲೆನ್ಸ್ ನೆಟ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ಸ್ ಎಂಬ ವಾಣಿಜ್ಯ ಉದ್ಯಮವನ್ನು ರಚಿಸಿತು, ಇದು ಇ! ಸೇರಿದಂತೆ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿತು. ಆನ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು Amazon.com. ಇ! ಆನ್ಲೈನ್ Moviefinder.com ಗಾಗಿ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೆಟ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಷನ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, Amazon.com ಗ್ರಾಹಕ ಖರೀದಿಗಳಿಗಾಗಿ ತನ್ನ ಆರಂಭಿಕ ಶಿಫಾರಸು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಕಂಪನಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. 1997ರಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು ತಾಣವಾದ eachmovie.org ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದಾಗ, ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಸಂಶೋಧಕರು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಬಳಸಲು ತಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಅನಾಮಧೇಯ ರೇಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದರು. ಬ್ರೆಂಟ್ ಡಹ್ಲೆನ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಹರ್ಲಾಕರ್ ನೇತೃತ್ವದ ಗ್ರೂಪ್ಲೆನ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನಾ ತಂಡವು ಈ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಸ ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸು ತಾಣವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು, ಅದನ್ನು ಅವರು ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರು. ಅದರ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ, ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ಬಹಳ ಗೋಚರವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆಃ ಅದರ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮಾಲ್ಕಮ್ ಗ್ಲ್ಯಾಡ್ವೆಲ್ ಅವರ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕರ್ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎಬಿಸಿ ನೈಟ್ಲೈನ್ನ ಪೂರ್ಣ ಸಂಚಿಕೆಯ ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮಿಚಿಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮಿನ್ನೇಸೋಟ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಪಿಟ್ಸ್ಬರ್ಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗದ ಅಧ್ಯಯನ, "ಆನ್ಲೈನ್ ಸಮುದಾಯಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು" ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಸಂಶೋಧನಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. 2015ರ ವಸಂತ ಋತುವಿನಲ್ಲಿ, "ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್" ಗಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟವು ಗೂಗಲ್ ಬುಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ 2,750 ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ ಸ್ಕಾಲರ್ನಲ್ಲಿ 7,580 ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು. ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ತನ್ನ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಚಲನಚಿತ್ರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳಂತಹ ಜಾಲತಾಣದ ಬಳಕೆದಾರರು ಒದಗಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸೈಟ್ ಐಟಂ-ಐಟಂ, ಬಳಕೆದಾರ-ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಿದ ಎಸ್. ವಿ. ಡಿ. ಯಂತಹ ಸಹಕಾರಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವಿವಿಧ ಶಿಫಾರಸು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕೋಲ್ಡ್-ಸ್ಟಾರ್ಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ಆದ್ಯತೆಯ ವಿವರಣಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಅವರು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದನ್ನು ಎಷ್ಟು ಆನಂದಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕೇಳುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಢ ಹಾಸ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು, ವರ್ಸಸ್ ರೊಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಕಾಮಿಡಿಗಳು). ಈ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ದಾಖಲಿಸಲಾದ ಆದ್ಯತೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರು ಜಾಲತಾಣದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಮೊದಲೇ, ಆರಂಭಿಕ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಚಲನಚಿತ್ರವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರು ಹೇಗೆ ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚು ರೇಟ್ ಮಾಡುವ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನೀಡಲಾದ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ಚಲನಚಿತ್ರ ಅಭಿರುಚಿಯ ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ನ ರೇಟಿಂಗ್ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕ ವಿಧಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಶೇಕಡಾ 20 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಚಲನಚಿತ್ರಗಳು ಕಡಿಮೆ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಚಂದಾದಾರರು ಅವುಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲಿನ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಲನಚಿತ್ರ ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು "ಸೀಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್" ಎಂದು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಾರದು. ಚಲನಚಿತ್ರದ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಪ್ರತಿ ಚಲನಚಿತ್ರದ ನಟರು ಮತ್ತು ನಿರ್ದೇಶಕರ ಪಟ್ಟಿಯಂತಹ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ರೇಟ್ ಮಾಡಬಹುದು (ಮೆಟಾಡೇಟಾದ ಒಂದು ರೂಪ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ", "ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ" ಅಥವಾ "ಕ್ಯಾಂಪಿ"), ಇದನ್ನು ಚಲನಚಿತ್ರ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. 1997ರ ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ ವೇಳೆಗೆ, ಜಾಲತಾಣವು 50,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ತಲುಪಿತ್ತು. ಅಕ್ರಾನ್ ಬೀಕನ್ ಜರ್ನಲ್ಸ್ ಪೌಲಾ ಶ್ಲೀಸ್ ಈ ಜಾಲತಾಣವನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಆಕೆಯ ಚಲನಚಿತ್ರ ಅಭಿರುಚಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೊಸ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಜಾಲತಾಣವು ಎಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಆಕೆಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯವಾಯಿತು. ಚಲನಚಿತ್ರದ ಶಿಫಾರಸುಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಹೊರಗೆ, ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಸ್ಕರ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ ಬೈ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಬಳಸಿದೆ. 2004 ರಲ್ಲಿ, ಕಾರ್ನೆಗೀ ಮೆಲಾನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮಿಚಿಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಮಿನ್ನೇಸೋಟ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಪಿಟ್ಸ್ಬರ್ಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರ ಸಹಯೋಗದ ಅಧ್ಯಯನವು ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ರೊಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಗುರಿ-ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ತತ್ವಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿತು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿತು. ಕಡಿಮೆ ಕೊಡುಗೆಯು ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಡರು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಲನಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರೇಟ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದರು. ಅಧ್ಯಯನವು ಎರಡು ಕ್ಷೇತ್ರ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿತು; ಒಂದು ಇಮೇಲ್ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ಅದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವರ ಕೊಡುಗೆಗಳ ಅನನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅವರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿತು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕೊಡುಗೆಗಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಥವಾ ಗುಂಪು ಗುರಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನೀಡಿತು. ಮೊದಲ ಪ್ರಯೋಗವು, ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಸಮುದಾಯದ ಸಂಚಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಅನನ್ಯತೆಯನ್ನು ನೆನಪಿಸಿದಾಗ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಇದು ಅವರ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಏನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಕಲುಗಳಲ್ಲ ಎಂದು ಯೋಚಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರ ಊಹೆಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ರೇಟಿಂಗ್ನಿಂದ ಅವರು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಯೋಜನ ಅಥವಾ ಅವರು ರೇಟ್ ಮಾಡುವಾಗ ಇತರರು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿಸಿದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಅವರು ಅನನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಲಾಭದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿಲ್ಲ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸವಾಲಿನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರು ಸಹ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂದು ಎರಡನೇ ಪ್ರಯೋಗವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ ಮತ್ತು ಗುಂಪಿನ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅವರ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಅಗತ್ಯವೆಂದು ನಂಬಲು ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಗುಂಪು-ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಕೊಡುಗೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಲೋಫಿಂಗ್ನ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದಾಗಿ ಹಿಮ್ಮುಖವು ನಿಜವೆಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಭವಿಷ್ಯ ನುಡಿದಿದ್ದಾರೆ. ಗುಂಪು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರಕರಣಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಗೋಲು ತೊಂದರೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಕೊಡುಗೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವು, ಲಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಥಮ್ನ ಗೋಲು-ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಈ ಹಿಂದೆ ಊಹಿಸಿದಂತೆ, ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಷ್ಟದ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಿ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ದುರ್ಬಲ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು. ಮಿನ್ನೇಸೋಟ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಮಾನವ-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂವಹನ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಸ್ ಗ್ರೂಪ್ಲೆನ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್, ಸಂಶೋಧನಾ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಮೂವೀಲೆನ್ಸ್ ಜಾಲತಾಣದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ರೇಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವು 26,000,000 ರೇಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 2,70,000 ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ 45,000 ಚಲನಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ 750,000 ಟ್ಯಾಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು 1,100 ಟ್ಯಾಗ್ಗಳಲ್ಲಿ (ಕೊನೆಯದಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಿದ 8/2017) 12 ದಶಲಕ್ಷ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಟ್ಯಾಗ್ ಜೀನೋಮ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅನೇಕ ರೀತಿಯ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲಿಯು ಮತ್ತು ಇತರರು. ದೊಡ್ಡ-ಮಟ್ಟದ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಧಾರಿತ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಾಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮೂವಿಲೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರೂಪ್ಲೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನ ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಅಂತರ್ಜಾಲದ ಮೂಲಕ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಆನ್ಲೈನ್ ಚಲನಚಿತ್ರ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಮೇರಿಕನ್ ಚಲನಚಿತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆ ಜಾಲತಾಣಗಳು