Eine interaktive Visualisierung argumentativer Erklärungen von Empfehlungen (Master Komedia/Informatik)

Description

Um Nutzer in ihrem Entscheidungsprozess zu unterstützen konnten in der Vergangenheit bereits erste positive Erfahrungen mit Empfehlungssystemen gemacht werden, die argumentative Erklärungen zu empfohlenen Produkten darstellen (Naveed et al., 2018). Entweder kann argumentativ erklärt werden, weshalb bestimmte Produkte empfohlen werden oder weshalb andere Produkte nicht empfohlen werden. Bislang existieren jedoch wenig Erkenntnisse über die Art der Visualisierung solcher argumentativen Ansätze. Eine möglicherweise aussichtsreiche Methode könnte darin bestehen, Erklärungen anhand von Ähnlichkeiten zwischen Nutzern darzustellen, die z.B. vergleichbar mit Erklärungen von Amazon („Nutzer die X kauften, kauften auch Y“) sein könnten.

Diesem Ansatz folgend, soll im Rahmen der hier ausgeschriebenen Abschlussarbeit eine interaktive Web-Anwendung entwickelt werden, die dem Nutzer anhand von Produkteigenschaften Ähnlichkeiten zu anderen Nutzern darstellt und ihn interaktiv seine Ähnlichkeitsnachbarschaft erkunden lässt. Somit entsteht eine direkte Möglichkeit die Empfehlungen des Systems argumentativ nachzuvollziehen, was letztendlich zu einer erhöhten Transparenz und somit Nutzerzufriedenheit sorgt. Eine abschließende summative Evaluierung, soll die implementierte Anwendung auf diese Qualitäten hin überprüfen.

Die Abschlussarbeit richtet sich an Master-Studierende der Angewandten Informatik bzw. Kognitions- und Medienwissenschaften mit Schwerpunkt Informatik. Ein erfolgreicher Besuch der Veranstaltung „Empfehlungssysteme“ ist von Vorteil, wird aber nicht vorausgesetzt. Fortgeschrittene Programmierkenntnisse sind hingegen unbedingt erforderlich.

Interessenten melden sich mit aktuellem Notenspiegel und in englischer Sprache bei Sidra Naveed. Auch wenn die Kommunikation mit der Betreuerin auf Englisch stattfindet, kann die schriftliche Arbeit auf Wunsch in deutscher Sprache verfasst werden.

Literatur

Naveed, S., Donkers, T., & Ziegler, J. (2018). Argumentation-Based Explanations in Recommender Systems: Conceptual Framework and Empirical Results. In : UMAP ’18, Adjunct Publication of the 26th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (pp. 293–298). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/3213586.3225240

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Sidra Naveed

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