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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Interfaz de usuario en un televisor con categorías de películas organizadas por género, año y contenido no visto, junto a dispositivos de almacenamiento externo.
Las listas inteligentes permiten clasificar automáticamente la colección de películas por metadatos como el género o el año de estreno directamente desde el almacenamiento local.

Así funcionan las listas inteligentes de Kodi: organiza tu biblioteca multimedia y ahorra espacio en disco

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Kodi incluye una función llamada listas inteligentes que permite reorganizar toda una biblioteca multimedia sin mover, copiar ni duplicar un solo archivo. El sistema crea colecciones dinámicas a partir de reglas, como el género, el año de estreno o el estado de visionado, aplicadas sobre los metadatos que Kodi ya tiene indexados en la biblioteca. Así, una misma película puede aparecer en varias listas a la vez sin ocupar más espacio en el servidor.

La propuesta resuelve un problema habitual entre quienes alojan su propio contenido: la colección crece deprisa y el sistema de archivos tradicional se queda corto enseguida. La gestión por carpetas obliga a fijar una única ubicación para cada película, lo que limita después cómo consumimos ese mismo contenido. Las listas inteligentes de Kodi resuelven el problema aplicando filtros sobre los metadatos que ya tenemos guardados en la biblioteca.

Las carpetas se quedan cortas en una biblioteca de Kodi

Organizar por carpetas de películas y series funciona bien mientras no queramos clasificar el contenido por un criterio distinto al tipo de archivo. En cuanto intentamos cruzar categorías (género, década, pendientes de ver), las carpetas se quedan cortas, porque cada archivo solo puede vivir en un sitio a la vez.

Por ejemplo, si guardamos una película en la carpeta de ciencia ficción, no podrá aparecer al mismo tiempo en la de los años ochenta ni en la de películas para volver a ver. Crear carpetas adicionales para resolver esto obliga a duplicar los archivos y gastar almacenamiento sin necesidad real. La estructura convencional de carpetas nos empuja a tomar decisiones organizativas que no siempre reflejan cómo consumimos el contenido en el día a día, y la solución pasa por generar varias vistas de la misma colección sin tocar un solo archivo físico.

Las listas inteligentes crean colecciones por reglas

Las listas inteligentes de Kodi permiten crear colecciones dinámicas basadas en reglas en lugar de rutas físicas. En vez de ordenar manualmente las películas en carpetas adicionales, podemos pedirle al reproductor que las agrupe por género, año de estreno, número de reproducciones o cualquier otra propiedad que tenga indexada en la biblioteca. Los archivos, mientras tanto, permanecen exactamente donde los dejamos la primera vez.

Una misma película puede aparecer en varias listas al mismo tiempo sin que eso suponga copiar nada. Si añadimos un título nuevo que cumpla las condiciones, aparecerá automáticamente en la colección correspondiente, sin que tengamos que mantener nada a mano. Para una biblioteca con cientos de títulos, el ahorro de espacio es evidente: ya no hace falta guardar copias idénticas del mismo archivo en varias carpetas para cubrir cada forma de consumirlo. El cambio supone una importante forma de organizar el contenido: «usarlas ha cambiado de verdad cómo se organiza el material multimedia, porque, francamente, hace todo el trabajo por mí».

Crear una lista inteligente en Kodi, paso a paso

El proceso usa la skin por defecto Estuary, así que las rutas de menú que describimos aquí coinciden con las vuestras si no habéis cambiado de interfaz. Es un procedimiento sencillo, aunque navegarlo con el mando de la tele puede resultar tedioso.

  1. Desde la pantalla de inicio, ir a Vídeos, después a Listas de reproducción y, por último, a Nueva lista inteligente.
  2. Seleccionar Películas como tipo de contenido y asignar un nombre a la lista.
  3. Pulsar en «Nueva regla…» para abrir la ventana de reglas.
  4. En la opción «Match items where», cambiar Título por Género.
  5. Cambiar el operador Contiene por Es.
  6. Pulsar Examinar, abrir la ventana de géneros y elegir Terror o el que prefiramos (se pueden marcar varios a la vez).
  7. Pulsar OK para fijar la regla.

Antes de confirmar la lista con un último OK, la ventana ofrece algunas opciones adicionales: podemos limitar el número de elementos (algo que solo tiene sentido si buscamos un top 10 o un top 20), ordenar el contenido por año, título, valoración, duración o fecha de añadido, y dejar la opción «Group by» en su valor por defecto. Hecho esto, la lista queda creada y empieza a rellenarse sola con cualquier película que cumpla la regla.

¿Se pueden combinar varias reglas en una lista?

Un único filtro ya es útil, pero combinar condiciones es donde las listas inteligentes de Kodi ganan de verdad. Para editar una ya creada basta con resaltarla, abrir el menú contextual y elegir Editar; si la estamos montando desde cero, añadimos la regla extra con la opción «Nueva regla…».

kodi en el Linux libreelec
Software multimedia Kodi incluido en Homebrew para Apple Mac. Foto: Softzone.

Para quedarnos solo con el terror que aún no hemos visto, añadimos una segunda regla sobre Playcount, el contador de reproducciones: mantenemos el operador Es e introducimos el valor 0. Kodi usa ese contador para saber qué hemos reproducido ya, así que un cero identifica lo pendiente.

Al sumar esta segunda condición, Kodi pregunta si la lista debe cumplir todas las reglas o cualquiera de ellas. Elegir «todas» exige que la película cumpla los dos requisitos a la vez, de modo que el resultado es una colección de terror pendiente de ver. Elegir «cualquiera» mete en el mismo saco todo el terror junto con cualquier otra cosa no vista, lo que rompe el propósito de la lista. Entender esta diferencia es lo que permite construir colecciones cada vez más específicas sin tocar una sola carpeta, y que encima se actualicen solas según el historial de visionado.

Qué pasa si los metadatos están mal indexados

Las reglas de las listas inteligentes leen las propiedades que Kodi tiene guardadas sobre cada título, no el nombre de la carpeta ni el del archivo. Si el género, el año de estreno o cualquier otro dato aparece mal indexado, esa película no se incluirá en la lista inteligente aunque debería hacerlo, por mucho que la regla esté bien configurada. Esta dependencia de los metadatos es el principal punto débil del sistema, porque ninguna regla puede compensar una ficha incompleta.

Kodi no puede inferir datos que nunca se identificaron correctamente: solo evalúa lo que ya tiene guardado. Por eso, antes de dar una lista por buena, merece la pena revisar la ficha de los títulos que hayamos añadido a mano y probarla con un puñado de películas conocidas para comprobar que aparecen donde toca. Hecho ese repaso, las listas inteligentes funcionan como una capa de organización completa que convive con la estructura de carpetas original sin necesidad de tocarla.

Preguntas frecuentes

¿Las listas inteligentes de Kodi duplican archivos o gastan espacio?
No. Son reglas que Kodi aplica sobre su biblioteca; los archivos siguen en su ubicación original y no se copian ni se mueven.
¿Una misma película puede estar en varias listas inteligentes?
Sí, porque la pertenencia a la lista depende de las reglas y no de la carpeta, así que una película puede cumplir varias condiciones a la vez.
¿Qué criterios se pueden usar además del género?
Kodi permite filtrar por año de estreno, número de reproducciones, duración, fecha de añadido y otras propiedades de la biblioteca.
¿Si cambio de skin se pierden mis listas inteligentes?
No, la función es independiente de la skin, así que las listas siguen existiendo aunque el acceso a ellas cambie de sitio o esté oculto.
¿Las listas inteligentes sirven también para series o música?
Sí, al crear la lista se puede elegir el tipo de contenido (Películas, Series, Música, etc.) para aplicar las reglas solo a ese formato.