Rekommendationssystem som är kopplade till sociala nätverk använder ofta sociala förklaringar (t.ex. "X, Y och 2 vänner som denna") för att stödja rekommendationerna. Vi presenterar en studie av effekterna av dessa sociala förklaringar i ett sammanhang med musikrekommendationer. Vi börjar med ett experiment med 237 användare, där vi visar förklaringar med varierande nivåer av social information och analyserar deras effekt på användarnas beslut. Vi skiljer mellan två viktiga beslut: sannolikheten för att kolla in den rekommenderade konstnären, och den faktiska betyg av konstnären baserat på att lyssna på flera låtar. Vi finner att förklaringarna har en viss inverkan på sannolikheten, men det finns föga samband mellan sannolikheten och den faktiska (lyssnande) bedömningen för samma konstnär. Utifrån dessa insikter presenterar vi en generativ probabilistisk modell som förklarar samspelet mellan förklaringar och bakgrundsinformation om musikpreferenser, och hur det leder till en slutlig sannolikhetsbedömning för en artist. Med hänsyn till konsekvenserna av förklaringar diskuterar vi ett allmänt rekommendationsramverk som modellerar externa informationsfaktorer i rekommendationsgränssnittet, utöver de inneboende användarnas preferenser.
Sharma och Cosley REF genomförde användarstudier för att undersöka effekten av sociala förklaringar, t.ex. "X, Y och 2 andra vänner som denna ". Men den otillfredsställande rekommendationens kvalitet begränsar nyttan av att ge förklaringar från första början.
Do social explanations work?: studying and modeling the effects of social explanations in recommender systems
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}