Come dice il sottotitolo del sito: “Hunch helps you make decisions and gets smarter the more you use it“, Hunch si propone come un servizio che aiuta le persone a prendere le decisioni!! Un obiettivo un po’ ambizioso, ma vi tranquillizzo subito dicendo che (ovviamente) non compie alcuna magia ne risolve tutti i dubbi o le scelte che dobbiamo fare, però devo ammettere che se provate a fare qualche ricerca trovate dei risultati interessanti (o quantomeno divertenti !). Le domande a cui si propone di trovare una rispota sono del tipo: “Dove dovrei andare in vacanza questa estate?”, “Che tipo di università potrei fare?”, “È bene che io inviti a cena quella mia amica?”, …

Non è un vero e proprio motore di ricerca, o almeno non come siamo abituati a pensarlo. Lanciato da Caterina Fake, la co-fondatrice di Flickr, Hunch è un motore di ricerca motivazionale: l’esempio online che più gli si avvicina è Yahoo Answers, dove si possono porre dei quesiti e aspettare che siano gli altri utenti a darci la risposta migliore. In questo caso la risposta viene affidata all’algoritmo decisionale, un sistema non statico ma che evolve nel tempo, il quale è basato su una serie di schemi ad albero per contribuire a prendere decisioni su “qualsiasi argomento” (le virgolette sono d’obbligo ). Tale algoritmo mira ad arrivare alla soluzione raccogliendo prima alcune informazioni sull’utente che esegue la richiesta: una volta arrivati ad una risposta è possibile scegliere tra una rosa di 3 o 5 risultati, leggere le recensioni degli altri iscritti e correggere o modificare le decisioni, in un sistema molto simile ad un wiki.

Per arrivare alla formula attuale ci sono voluti 12 mesi di lavoro sull’algoritmo, creato dai ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) di Boston che hanno provato ad andare oltre le formule dei motori di ricerca classici come Google. Le risposte generalmente si avvicinano ai desideri di chi la pone. Anzi, è più precisa e consona se le domande personali cui si risponde sono molte. Hunch infatti prevede di indagare sui nostri bisogni e sui nostri gusti, per andare a consigliare quale modello, quale tecnologia, quale soluzione è più adatta alla nostra persona.