p No cruzamento da psicologia social, ciência de dados e moda é Amy Winecoff. p Depois de obter um Ph.D. em psicologia e neurociência aqui na Duke, Winecoff passou um tempo ensinando antes de se mudar para a indústria.

p Hoje, Winecoff trabalha como cientista de dados sênior na True Fit, uma empresa que fornece ferramentas aos varejistas para ajudá-los a decidir quais produtos eles sugerem aos clientes.

p O software da True Fit baseia-se na coleta de dados sobre como as roupas se ajustam às pessoas que as compraram. Com esses dados de tamanho e tipo de roupa, True Fit pode fazer recomendações de tamanho para um consumidor específico que deseja comprar um determinado produto.

p Além de recomendações de tamanho, O True Fit está por trás das recomendações de muitos sites de produtos semelhantes aos que você está navegando ou comprou.

p Embora esses sistemas de recomendação tenham funcionado bem para sites como o Netflix, onde você pode ter assistido muitos filmes e programas diferentes no passado recente que podem ser usados ​​para fazer recomendações, Winecoff aponta que isso pode ser difícil para algo como calças, que as pessoas não costumam comprar a granel.

p Para superar essa barreira, True Fit projetou seu sistema, chamado mecanismo de descoberta, para analisar uma única peça de roupa em cinquenta características diferentes. Com tanta informação, fazer recomendações para estilos semelhantes pode ser mais fácil.

p Contudo, A formação de Winecoff em psicologia social a levou a questionar o quão bem esses algoritmos fazem previsões que estão de acordo com o comportamento humano. Ela argumenta que entender como as pessoas formam suas preferências é parte integrante do projeto de um sistema para fazer recomendações.

p Uma maneira que Winecoff está testando o quão verdadeiras as previsões são para as preferências humanas é empregando estudos psicológicos para obter insights sobre como ajustar as recomendações baseadas em matemática.

p Com o objetivo geral de determinar como os humanos determinam a semelhança nas roupas, Winecoff elaborou um estudo online em que os participantes são apresentados a uma peça de roupa e informados que ela está fora de estoque. Em seguida, eles são apresentados com duas opções e devem escolher uma para substituir o item fora de estoque. Variando um aspecto em cada uma das duas opções, como cores diferentes, padronizar, ou comprimento da saia, Winecoff e seus colegas podem distinguir quais características são mais salientes para uma pessoa ao determinar a similaridade.

p O trabalho de Winecoff ilustra o poder de combinar recomendações algorítmicas com resultados psicológicos sociais, e que a ciência chega a lugares inesperados, como influenciar suas escolhas de compras.