Personalisatie met AI: Inspireren in plaats van beperken
“Als je dit boek leuk vond, dan vind je deze ook interessant!” – We kennen het allemaal van Netflix, Spotify en Bol.com. Algoritmes volgen wat we doen, bouwen een profiel op, proberen te voorspellen wat we de volgende keer willen en sturen ons daarmee vaak dezelfde kant op. Maar is dat wel de beste manier? En past deze aanpak bij de rol van bibliotheken?
De valkuil van profielen en filterbubbels
Traditionele aanbevelingssystemen werken met gebruikersprofielen: ze verzamelen data over wat je leest, waar je op klikt en wat je voorkeuren zijn. Op basis daarvan plaatsen ze je in een bepaalde categorie en geven ze je meer van hetzelfde.
📌 Maar mensen zijn veelzijdiger dan hun leesgeschiedenis, immers..
- ✅ Vandaag zoek je een spannende thriller voor op vakantie.
- ✅ Morgen heb je een studieboek nodig.
- ✅ Volgende week wil je een kinderboek cadeau doen.
Een vast gebruikersprofiel kan deze veelzijdigheid niet vangen en creëert een filterbubbel: je krijgt steeds dezelfde soort aanbevelingen en mist de kans om verrast en geïnspireerd te worden.
Waarom bibliotheken een andere aanpak kiezen
Commerciële platforms hebben als doel om gebruikers zo lang mogelijk op hun platform te houden. Bibliotheken hebben een maatschappelijke rol: zij helpen mensen niet alleen met wat ze al kennen, maar ook met nieuwe ontdekkingen en kennisverbreding.
De bibliotheek als plek van serendipiteit
Bibliotheken hebben altijd een unieke rol gespeeld als plekken waar je onverwachte ontdekkingen kunt doen. Het gevoel van door de rekken struinen en een boek vinden dat je niet zocht – maar dat precies bleek te passen.
Dit principe willen we ook in de digitale wereld behouden. Daarom kiest Boekbot voor een fundamenteel andere benadering van AI-personalisatie.
Hoe Boekbot personalisatie anders aanpakt
In plaats van een statisch gebruikersprofiel op te bouwen, werkt Boekbot met gesprekken. Elke chat is een nieuwe kans om je wensen en interesses te verkennen.
- ✅ Je zoekt een boek voor je studie? Boekbot helpt.
- ✅ Je wilt ontspanning? Boekbot geeft andere suggesties.
- ✅ Je vraagt om een cadeau-idee? Je krijgt verrassende opties.
Elke sessie staat op zichzelf – er is geen algoritme dat probeert te voorspellen wat je wilt op basis van eerdere keuzes. In plaats daarvan luistert Boekbot naar wat je nú zoekt en denkt vanuit dat moment met je mee.
Uitdagingen en leerpunten
Natuurlijk brengt deze aanpak nieuwe uitdagingen met zich mee:
- 🤖 Bias in aanbevelingen
Hoe zorgen we voor diversiteit in suggesties? - 📚 Balans in collectie
Moeten alle boeken evenveel kans krijgen? - 💡 Transparantie
Hoe maken we duidelijk hoe aanbevelingen worden gedaan? - 🌍 Inclusiviteit
Hoe zorgen we dat AI aanbevelingen doet die voor alle doelgroepen relevant zijn?
Door deze vragen te onderzoeken en AI slim in te zetten, willen we een betere balans vinden tussen persoonlijke relevantie en open ontdekking.
Samen de toekomst van AI in bibliotheken vormgeven
We staan nog maar aan het begin van deze nieuwe aanpak. Elke dag leren we meer over hoe we AI kunnen inzetten om bibliotheekbezoekers uit te dagen, te verrassen en te inspireren.
We nodigen je uit om met ons mee te denken:
- 💬 Hoe kunnen we ervoor zorgen dat AI mensen helpt om hun horizon te verbreden in plaats van te versmallen?
- 📚 Hoe kunnen we de kracht van serendipiteit behouden in de digitale bibliotheek?