En aquest projecte s'ha dut a terme una recerca teòrica sobre els actuals sistemes de recomanació per a una possible aplicació d'un d'aquests sistemes per al cas pràctic d'una empresa amb voluntat d'invertir en projectes de Responsabilitat Social Corporativa. En concret, la eina que durant aquests mesos s'ha desenvolupat serveix com a suport als departaments de RSC de tot tipus d'empreses. Sovint, les empreses, organitzacions o persones particulars que volen invertir en projectes de Responsabilitat Social es troben una mica perdudes a l'hora d'escollir en quin projecte u ONG dipositar la seva confiança i, sobretot, els seus diners. És d'aquí d'on sorgeix la motivació d'aquest treball, la de proporcionar una eina capaç d'ajudar a les empreses o particulars en aquest pas. S'ha fet èmfasi en la inclusió d'una nova mètrica per als projectes socials u ONGs consistent en la mesura de l'Impacte Social. Tot i que actualment no existeix cap model estandarditzat per un nombre important d'empreses que s'utilitzi per a obtenir aquesta mètrica, en aquest treball s'ha suposat l'existència d'aquest mètode per tal de desenvolupar una aplicació experimental. Els dos tipus de sistemes de recomanació en els quals s'ha indagat són collaborative filtering i content-based filtering, fent més èmfasi en el primer, donat que és un sistema que es basa en la similitud dels usuaris a l'hora d'avaluar els mateixos continguts per a després fer les recomanacions. Per tant, semblava força addient que l'aproximació per a resoldre el problema que aquest treball planteja fos sota aquest enfocament.
In this project, a theoretical research has been carried out on the current state of recommendation systems for a possible application of one of these systems for the case study of a company with a desire to invest in Corporate Social Responsibility projects. Specifically, the tool that has been developed during these months serves to support the CSR departments of all types of companies. Often, companies, organizations or individuals who want to invest in Social Responsibility projects are a little lost when it comes to choosing which project or NGO to place their trust in and, above all, their money. This is where the motivation for this work comes from, to provide a tool that can help companies or individuals in this step. Emphasis has been placed on the inclusion of a new metric for social projects or NGOs consisting of the measurement of the Social Impact. Although currently there is no standardized model used by companies to obtain this metric, this work has assumed that this method exists in order to develop an experimental application. The two types of recommendation systems that have been investigated are collaborative filtering and content-based filtering, with more emphasis on the former, as it is a system that bases its recommendations on the similarity of users when it comes to evaluate same contents. Therefore, it seemed quite appropriate that the approach to solving the problem posed by this work should be under this approach.
