En la intersección de la psicología social, la ciencia de datos y la moda es Amy Winecoff.

Después de obtener un doctorado. en psicología y neurociencia aquí en Duke, Winecoff pasó un tiempo enseñando antes de pasar a la industria.

Hoy dia, Winecoff trabaja como científico de datos senior en True Fit, una empresa que proporciona herramientas a los minoristas para ayudarlos a decidir qué productos sugieren a sus clientes.

El software de True Fit se basa en la recopilación de datos sobre cómo le queda la ropa a las personas que la han comprado. Con estos datos sobre talla y tipo de ropa, True Fit puede hacer recomendaciones de tamaño para un consumidor específico que busca comprar un producto determinado.

Además de las recomendaciones sobre el tamaño, True Fit está detrás de las recomendaciones de muchos sitios de productos similares a los que está navegando o ha comprado.

Si bien se ha demostrado que estos sistemas de recomendación funcionan bien para sitios como Netflix, donde es posible que haya visto muchas películas y programas diferentes en el pasado reciente que se pueden usar para hacer recomendaciones, Winecoff señala que esto puede ser difícil para algo como pantalones, que la gente no suele comprar al por mayor.

Para superar esta barrera, True Fit ha diseñado su sistema, llamado motor Discovery, para analizar una sola pieza de ropa en cincuenta rasgos diferentes. Con tanta información, hacer recomendaciones para estilos similares puede ser más fácil.

Sin embargo, La experiencia de Winecoff en psicología social la ha llevado a cuestionar qué tan bien estos algoritmos hacen predicciones que están en línea con el comportamiento humano. Ella sostiene que comprender cómo las personas forman sus preferencias es una parte integral del diseño de un sistema para hacer recomendaciones.

Una forma en que Winecoff está probando cuán verdaderas son las predicciones para las preferencias humanas es empleando estudios psicológicos para obtener información sobre cómo ajustar las recomendaciones basadas en matemáticas.

Con el objetivo general de determinar cómo los humanos determinan la similitud en la ropa, Winecoff diseñó un estudio en línea en el que a los sujetos se les presenta una prenda de vestir y se les dice que la prenda está agotada. Luego se les presentan dos opciones y deben elegir una para reemplazar el artículo agotado. Al variar un aspecto en cada una de las dos opciones, como un color diferente, patrón, o longitud de la falda, Winecoff y sus colegas pueden distinguir qué rasgos son más destacados para una persona al determinar la similitud.

El trabajo de Winecoff ilustra el poder de combinar recomendaciones algorítmicas con resultados psicológicos sociales, y que la ciencia llega a lugares inesperados, como influir en sus elecciones de compra.