7. Slutsats
7.1 Vidare forskning
Studiens resultat av utvärderingen sammanställdes i åtta designförslag indelad efter de tre kriterierna trovärdighet, enkel användning och risk (Tabell 4). För att användare ska känna trovärdighet till systemet behöver en relation etableras via en chatt, med en naturlig dialog.
Systemet bör även informera användare om systemets logik med tydliggörande text om processen, påminna användare om tidigare given feedback i processen med markeringar och förklara syftet med att användare ska lägga tid på att ge feedback till systemet. För att användare ska uppleva systemet som enkelt ska användare enkelt kunna informera systemet om preferenser genom produktkategorier och förenkla för användare att ge information om deras preferenser med visualisering av produkter och betygsättning. För att användare inte ska uppleva något risktagande ska användare känna kontroll när de svarar på frågor från systemet och de ska känna sig delaktiga i processen, med effektiv betygsättning för att informera systemet om de gillar eller inte gillar produkter. Designförslagen är menade att adresseras av designers som ska designa KRS för att främja en känsla av förtroende. Då det är en känsla som ska uppnås är det viktigt att tänka ur ett etiskt perspektiv i designandet av dessa system för att inte kränka någon.
Resultatet är baserat på studiens metodval och diskussion och har därmed formats efter dessa val. Studiens bidrag är de framtagna designförslagen som kan bidra med ett förtroende hos användare och därmed en vilja att lämna explicit information, för att bemöta kallstart.
Diskussionen som förts runt bidraget indikerar även på att det skulle kunna bidra till en mer hållbar konsumtion då konsumenter kan hitta det de behöver utan att behöva beställa hem produkter i onödan.
7.1 Vidare forskning
Denna studie bidrog till hur en känsla av förtroende kan designas i KRS för att användare ska vilja lämna information till systemet. Fokuset har varit att undersöka hur de nio designelementen lyckades framkalla en känsla av förtroende hos användare till systemet för att sedan presentera åtta designförslag. Fokuset var inte på hur designelementen påverkade rekommendationerna, eftersom systemets algoritmer bakom rekommendationerna inte utvärderades. Vidare forskning hade kunnat undersöka hur dessa designelement faktiskt kan bidra med anpassade rekommendationer med systemets algoritmer eller hur den explicita insamlingen effektivt kan lägga en informationsrik grund för kallstarts-användares användarprofiler.
8. Referenslista
[1] Nielsen, J. (2012). Thinking Aloud: The #1 Usability Tool. Hämtad 2020-03-13 från https://www.nngroup.com/articles/thinking-aloud-the-1-usability-tool/
[2] Datainspektionen. (2020). Dataskyddförordningen GDPR. Hämtad 2020-02-02 från https://www.datainspektionen.se/lagar--regler/dataskyddsforordningen/
Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2005). Personalization technologies: a process-oriented perspective. Communications of the ACM, 48(10), 83-90.
Ahrne, G., & Svensson, P. (2015). Handbok i kvalitativa metoder. Malmö: Liber AB.
Averjanova, O., Ricci, F., & Nguyen, Q. N. (2008). Map-based interaction with a conversational mobile recommender system. The Second International
Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies, 212-218. IEEE.
Bi, K., Ai, Q., Zhang, Y., & Croft, W. B. (2019). Conversational product search based on negative feedback. In Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 359-368.
Brandtzaeg, P. B., & Følstad, A. (2017). Why people use chatbots. In International Conference on Internet Science, 377-392. Springer.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative research in psychology, 3(2), 77-101.
Brennan, S. E. (2010). Conversation and dialogue. To appear in H. Pashler (Ed.), Encyclopedia of the Mind. SAGE Publications.
Casado-Aranda, L. A., Dimoka, A., & Sánchez-Fernández, J. (2019). Consumer processing of online trust signals: a neuroimaging study. Journal of Interactive Marketing, 47, 159-180.
Cassell, J., & Bickmore, T. (2000). External manifestations of trustworthiness in the interface.
Communications of the ACM, 43(12), 50-56.
Chen, L., & Pu, P. (2014). Experiments on user experiences with recommender interfaces.
Behaviour & Information Technology, 33(4), 372-394.
Coleman, P. (2019). In-Depth Interviewing as a Research Method in Healthcare Practice and Education: Value, Limitations and Considerations. International Journal of Caring Sciences, 12(3).
Corritore, C. L., Kracher, B., & Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: concepts, evolving themes, a model. International journal of human-computer studies, 58(6), 737-758.
Featherman, M. S., Miyazaki, A. D., & Sprott, D. E. (2010). Reducing online privacy risk to facilitate e‐service adoption: the influence of perceived ease of use and corporate credibility. Journal of Services Marketing.
Fejes, A, & Thornberg, R. (2014). Handbok i kvalitativ analys (2. uppl.). Stockholm: Liber.
Heald, D. A. (2006). Transparency as an instrumental value. In C. Hood, & D. Heald (Eds.), Transparency: The Key to Better Governance?: Proceedings of the British Academy 135, 59-73. Oxford: Oxford University Press.
Hevner, A. R. (2007). A three cycle view of design science research. Scandinavian journal of information systems, 19(2), 4.
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75-106.
Hoff, K., & Bashir, M. (2013). A theoretical model for trust in automated systems. In CHI'13 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, 115-120.
Jugovac, M., & Jannach, D. (2017). Interacting with recommenders—overview and research directions. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systemsn (TiiS), 7(3), 1-46.
as filters, prototypes as manifestations of design ideas. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 15(2), 7:1-7:27. doi:10.1145/1375761.1375762
Lu, B., Fan, W., & Zhou, M. (2016). Social presence, trust, and social commerce purchase intention: An empirical research. Computers in Human Behavior, 56, 225-237.
Masthoff, J. (2011). Group recommender systems: Combining individual models. In Recommender systems handbook, 677-702. Springer, Boston, MA.
Paikari, E., & Van Der Hoek, A. (2018). A framework for understanding chatbots and their future. In 2018 IEEE/ACM 11th International Workshop on Cooperative and Human Aspects of Software Engineering (CHASE), 13-16. IEEE.
Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International journal of electronic commerce, 7(3), 101-134.
Pu, P., Chen, L., & Hu, R. (2012). Evaluating recommender systems from the user’s
perspective: survey of the state of the art. User Modeling and User-Adapted Interaction, 22(4-5), 317-355.
Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook.
In Recommender systems handbook, 1-35. Springer, Boston, MA.
Saldaña, J. (2015). The coding manual for qualitative researchers. Sage.
Shimazu, H. (2002). ExpertClerk: A Conversational Case-Based Reasoning Tool
forDeveloping Salesclerk Agents in E-Commerce Webshops. Artificial Intelligence Review, 18(3-4), 223-244.
Sinha, B. B., & Dhanalakshmi, R. (2019). Evolution of recommender system over the time.
Soft Computing, 23(23), 12169-12188.
Sinha, R., & Swearingen, K. (2002). The role of transparency in recommender systems. In CHI'02 extended abstracts on Human factors in computing systems, 830-831.
Sulikowski, P., Zdziebko, T., Turzyński, D., & Kańtoch, E. (2018). Human-website interaction monitoring in recommender systems. Procedia Computer Science, (126), 1587-1596.
Sun, Y., & Zhang, Y. (2018). Conversational recommender system. In The 41st International ACM SIGIR Conference on Research & Development in Information Retrieval, 235-244.
Swearingen, K., & Sinha, R. (2002). Interaction design for recommender systems. In Designing Interactive Systems 6(12), 312-334.
Tanjim-Al-Akib, M., Ashik, L. K., & Chowdhury, K. (2016). User-modeling and
recommendation based on mouse-tracking for e-commerce websites. In 2016 19th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT), 517-523. IEEE.
Tracy, S. J. (2010). Qualitative quality: Eight “big-tent” criteria for excellent qualitative research. Qualitative inquiry, 16 (10), 837-851.
Vetenskapsrådet (2002). Forskningsetiska principer inom humanistisk-samhällsvetenskaplig forskning. Stockholm: Vetenskapsrådet.
Verbert, K., Parra, D., Brusilovsky, P., & Duval, E. (2013). Visualizing recommendations to support exploration, transparency and controllability. In Proceedings of the 2013 international conference on Intelligent user interfaces, 351-362. ACM.
Victor, P., Cornelis, C., Teredesai, A. M., & De Cock, M. (2008). Whom should I trust? The impact of key figures on cold start recommendations. In Proceedings of the 2008 ACM symposium on Applied computing, 2014-2018.
Wärnestål, P. (2005). User evaluation of a conversational recommender system. In
Proceedings of the 4th IJCAI Workshop on Knowledge and Reasoning in Practical Dialogue Systems, 32-39.
Zhang, Y., Chen, X., Ai, Q., Yang, L., & Croft, W. B. (2018). Towards conversational search
and recommendation: System ask, user respond. In Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, 177-186.
Zhang, J., Jones, N., & Pu, P. (2008). A visual interface for critiquing-based recommender systems. In Proceedings of the 9th ACM conference on Electronic commerce, 230-239.
Zhao, R., Benbasat, I., & Cavusoglu, H. (2019). Transparency in Advice-Giving Systems: A Framework and a Research Model for Transparency Provision. In IUI Workshops.
Zhao, X., Gu, T., Liu, J., & Tian, B. (2018). The Marketing Effects of Recommender Systems in a B2C E-commerce Context: A Review and Future Directions. Marketing.
9. Bilagor
Bilaga A - Scenario och uppgifter
Scenario:
Föreställ dig att du har blivit tipsad om en e-butik du inte tidigare hört om och väljer att gå in för att se utbudet. Du har precis fått slut på ditt schampo hemma som du inte var så nöjd med och blir sugen på att testa ett nytt. När du är inne på den nya e-butiken vet du inte riktigt vart du ska söka eller efter vad. Du väljer därför att ta hjälp av rekommendations-chatten.
Paus med frågor Uppgifter:
1. Du har förstått av din frisör att du har torrt hår och behöver ett vårdande schampo.
2. Du gillar de två första produkterna baserat på deras beskrivning, men inte den sista.
3. Schampot för 50 kr fångar din uppmärksamhet så du väljer att klicka på “läs mer”.
Bilaga B - Intervjuguide
Paus-frågor:
• Var det något du reagerade på att systemet frågade om? Vad/varför?
• Var det något du inte ville dela med dig av? Vad/varför?
• Vilka tankar fick du kopplat till att lägga in din adress?
Intro frågor:
Hur gammal är du?
Hur ofta handlar du i e-butiker?
Har du besökt denna webbsida innan? (sidan prototypen ska implementeras i) Risk
Designelement: Frågor och svar. Mål: Lär känna användare.
• Var det något systemet frågade om som kändes oklart? Varför/varför inte?
• Var det något du reagerade på att systemet frågade om? Vad/varför?
• Var det något du inte ville dela med dig av? Vad/varför?
• Kände du att du kunde ge tillräckligt med feedback till systemet? Varför/varför inte?
• Upplevde du att systemet efterfrågade för mycket eller för lite information av dig?
Varför/varför inte?
• Hur upplevde du din delaktighet i sökandet efter en produkt?
• Upplevde du det som att systemet lärde känna dig? Hur/varför inte?
• Vad tror du att systemet fick för bild av dig?
o Tror du att bilden av dig är rättvis? Varför/varför inte?
Designelement: Tumme upp/ner. Mål: Effektiv betygsättning.
• Förstår du vad tummarna har för syfte? Vad?
• Uppfattade du det som att du kunde styra över rekommendationsprocessen eller hade systemet all kontroll? Varför/varför inte?
Enkel användning
Designelement: Produktkategorier. Mål: Användare ska kunna informera om vilka produktegenskaper som föredras
• Hjälpte systemet dig med att ange dina behov/preferenser? Hur/ varför inte?
• Hur upplevde du det att informera om dina preferenser genom kategorier?
Designelement: Slutna frågor. Mål: Minska ansträngningen att svara på frågor
• Hur upplevde du det att svara på systemets frågor?
• Hur upplevde du dialogens flyt under processen?
Designelement: Visualisering av produkter med betygsättning. Mål: Underlätta för användare att ange preferenser
• Vad tycker du om processen för att ge feedback till systemet? Varför/varför inte?
• Vilken bild fick du av produkterna som presenterades för dig?
• Hur upplevde du presentationen av rekommendationerna visuellt? Varför/varför inte?
• Ser du någon fördel/nackdel med att få se bilder på rekommendationerna?
Varför/varför inte?
Trovärdighet
Designelement: Chatt. Mål: Möjliggör för användare att konversera med systemet
• Hur upplevde du att konversera med systemet via en chatt?
• Hur uppfattade du systemets expertis? Varför?
• Vad anser du att möjligheten att kunna konversera med systemet gav dig?
Designelement: Tydliggörande text om processen. Mål: Skapa förståelse för vad rekommendationerna byggs på
• Uppfattade du varför du skulle konversera med systemet? Varför/varför inte?
• Uppfattar du systemet som ärligt, vad fick dig att känna det/inte känna det?
• Vilka schampon blev du presenterad för? Varför tror du det?
• Hur upplever du att rekommendationerna anpassas efter dina preferenser?
Designelement: Ifylld feedback. Mål: Påminn om användares inkludering och preferenser från tidigare interaktioner
• Övertygade systemet dig om att du hade hittat rätt produkt? Hur/varför inte?
• Upplevde du att systemet förstod vad du letade efter? Hur/varför inte?
• Upplevde du att systemet tog hänsyn till dina preferenser? Hur/varför inte?
Designelement: Informativ text om feedbacks fördelar. Mål: Informera om fördelarna med feedback för att motivera användare att ge feedback
• Kände du att systemet ville hjälpa dig att hitta det du sökte? Hur/varför inte?
• Förstår du varför du skulle ge feedback till systemet? Hur/varför inte?
Avslutande frågor:
• Vad gjorde att du kände/inte kände att ditt mål blev uppnått?
• Har du använt något liknande rekommendationssystem?
o Hur påverkade det din uppfattning isåfall?
• Hur skulle du formulera din allmänna åsikt om detta system till en kompis?
• Är det något du vill tillägga?
Besöksadress: Kristian IV:s väg 3 Postadress: Box 823, 301 18 Halmstad Telefon: 035-16 71 00
Kajsa Haugen Rebecca Sälg