Filtrarea colaborativă este o metodă de procesare a datelor care se bazează pe utilizarea datelor din numeroase surse pentru a dezvolta profiluri ale persoanelor care sunt legate de gusturi și obiceiuri de cheltuieli similare. Această tehnică este utilizată într-un număr de setări diferite. Unele dintre cele mai cunoscute aplicații de filtrare colaborativă pot fi văzute pe Internet, unde este folosit pentru marketing, pentru a prezice gusturile utilizatorilor și pentru a gestiona site-uri care se bazează pe contribuțiile utilizatorilor pentru a funcționa.
Într-un exemplu simplu despre modul în care funcționează filtrarea colaborativă, un site web ar putea dori să creeze un sistem de recomandare pentru emisiunile de televiziune. Utilizatorii site-ului furnizează date atunci când se conectează și listează emisiunile care le plac. Aceste date sunt la rândul lor folosite pentru a identifica utilizatorii cu gusturi similare. Dacă 75% dintre persoanele cărora le place Show A le place Show B, sistemul poate deduce că persoanele cărora le place un spectacol probabil ca și celălalt. Astfel, atunci când un utilizator se conectează și se identifică ca fan al Show A care caută sugestii, sistemul poate recomanda Show B.
Pentru ca filtrarea colaborativă să funcționeze, este nevoie de multe date. Cu cât populația din care sunt extrase datele este mai mare, cu atât datele vor fi mai utile și mai eficiente. Cantitățile mici de date sunt mai probabil să se termine cu rezultate care nu sunt semnificative, cum ar fi conexiuni false care au ca rezultat predicții slabe ale gusturilor. Astfel de sisteme suferă adesea de o problemă de pornire la rece, în care se dezvoltă lent, deoarece baza de date trebuie mai întâi populată. Utilizatorii timpurii pot deveni frustrați de sistem, deoarece face recomandări proaste, deoarece nu are suficiente date.
Filtrarea colaborativă este, de asemenea, utilizată pe scară largă pe site-urile de rețele sociale și pe site-urile care oferă instrumente precum marcarea întreprinderilor, în care utilizatorii partajează și promovează link-uri către site-uri pe care le consideră interesante. Pe măsură ce utilizatorii adaugă la corpul de date din sistem, sistemul poate începe să facă recomandări care sunt concepute pentru a atrage gusturile fiecărui utilizator. De exemplu, un site de marcare socială ar putea genera link-uri aleatorii pe baza link-urilor și a utilizatorilor pentru care cineva și-a exprimat placerea în trecut.
Specialiștii în marketing pot folosi filtrarea colaborativă pentru a oferi utilizatorilor un marketing țintit foarte precis. Acest marketing personalizat poate fi extrem de eficient, deoarece utilizatorii simt că li se adresează personal și, ca urmare, au mai multe șanse să accepte recomandări. Cantitățile mari de date furnizate voluntar pe site-uri web, cum ar fi site-urile de rețele sociale, sunt o marfă fierbinte în rândul marketerilor, care achiziționează date de pe astfel de site-uri pentru a dezvolta campanii personalizate.