@inproceedings{ubo_mods_00154819, author = {Kunkel, Johannes and Schwenger, Claudia and Ziegler, Jürgen}, title = {NewsViz: Depicting and Controlling Preference Profiles Using Interactive Treemaps in News Recommender Systems}, booktitle = {UMAP 2020 - Proceedings of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization}, year = {2020}, publisher = {Association for Computing Machinery (ACM)}, address = {New York}, pages = {126–135}, keywords = {treemaps}, abstract = {News articles are increasingly consumed digitally and recommender systems (RS) are widely used to personalize news feeds for their users. Thereby, particular concerns about possible biases arise. When RS filter news articles opaquely, they might "trap" their users in filter bubbles. Additionally, user preferences change frequently in the domain of news, which is challenging for automated RS. We argue that both issues can be mitigated by depicting an interactive version of the user’s preference profile inside an overview of the entire domain of news articles. To this end, we introduce NewsViz, a RS that visualizes the domain space of online news as treemap, which can interactively be manipulated to personalize a feed of suggested news articles. In a user study (N=63), we compared NewsViz to an interface based on sliders. While both prototypes yielded high results in terms of transparency, recommendation quality and user satisfaction, NewsViz outperformed its counterpart in the perceived degree of control. Structural equation modeling allows us to further uncover hitherto underestimated influences between quality aspects of RS. For instance, we found that the degree of overview of the item domain influenced the perceived quality of recommendations.}, isbn = {9781450368612}, doi = {10.1145/3340631.3394869} } @inproceedings{ubo_mods_00154820, author = {Ngo, Thao Phuong and Kunkel, Johannes and Ziegler, Jürgen}, title = {Exploring Mental Models for Transparent and Controllable Recommender Systems: A Qualitative Study}, booktitle = {UMAP 2020 - Proceedings of the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization}, year = {2020}, publisher = {Association for Computing Machinery (ACM)}, address = {New York}, pages = {183–191}, keywords = {transparent AI}, abstract = {While online content is personalized to an increasing degree, eg. using recommender systems (RS), the rationale behind personalization and how users can adjust it typically remains opaque. This was often observed to have negative effects on the user experience and perceived quality of RS. As a result, research increasingly has taken user-centric aspects such as transparency and control of a RS into account, when assessing its quality. However, we argue that too little of this research has investigated the users’ perception and understanding of RS in their entirety. In this paper, we explore the users’ mental models of RS. More specifically, we followed the qualitative grounded theory methodology and conducted 10 semi-structured face-to-face interviews with typical and regular Netflix users. During interviews participants expressed high levels of uncertainty and confusion about the RS in Netflix. Consequently, we found a broad range of different mental models. Nevertheless, we also identified a general structure underlying all of these models, consisting of four steps: data acquisition, inference of user profile, comparison of user profiles or items, and generation of recommendations. Based on our findings, we discuss implications to design more transparent, controllable, and user friendly RS in the future.}, isbn = {9781450368612}, doi = {10.1145/3340631.3394841} } @inproceedings{ubo_mods_00138306, author = {Kunkel, Johannes and Feldkamp, Tamara and Ziegler, Jürgen}, title = {Kartenbasierte Produktraumdarstellung zur Erhöhung von Transparenz und Steuerbarkeit in Empfehlungssystemen}, booktitle = {Mensch und Computer 2019: Tagungsband}, year = {2019}, publisher = {ACM}, address = {New York}, keywords = {Filterblasen}, note = {Poster Abstract}, doi = {10.1145/3340764.3344893}, abstract = {Empfehlungssysteme (ES) werden häufig eingesetzt, um Nutzer bei der Auswahl eines Produkts aus vielen Alternativen zu unterstützen. Während Empfehlungsalgorithmen hinsichtlich ihrer Präzision bereits sehr ausgereift sind, verhindern mangelnde Transparenz der Empfehlungen und fehlende Interaktionsmöglichkeiten, dass ES ihr volles Potential entfalten. In diesem Beitrag stellen wir eine Methode vor, die einerseits auf verständlichere Empfehlungen und mehr Kontrolle durch den Nutzern abzielt, andererseits aber auch dessen Übersicht über die Produktdomäne adressiert. Dabei dient eine Verteilung aller Produkte auf einer zweidimensionalen Fläche als Basis. Innerhalb können Nutzer ihre Präferenzen ausdrücken, woraufhin das ES mit passenden Empfehlungen reagiert. Um die Empfehlungen zu verändern, können Nutzer ihre Präferenzen anpassen, was in einem kontinuierlichen Feedback-Zyklus zwischen Nutzer und ES resultiert. Die Methode wird zudem an zwei Prototypen demonstriert, welche sie in verschiedenen Produktdomänen und mit unterschiedlichen Formen der Visualisierung und Interaktion umsetzen. Empirische Nutzerstudien zu den Prototypen versprechen ein hohes Potential des Ansatzes Übersicht, Transparenz und Kontrolle in ES zu verbessern.} } @inproceedings{ubo_mods_00138305, author = {Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Dolff, Esther and Ziegler, Jürgen}, title = {LittleMissFits: Ein Game-With-A-Purpose zur Evaluierung subjektiver Verständlichkeit von latenten Faktoren in Empfehlungssystemen}, booktitle = {Mensch und Computer 2019 – Workshopband}, year = {2019}, publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.}, pages = {49–56}, keywords = {Nutzerkontrolle}, doi = {10.18420/muc2019-ws-576}, url = {https://dx.doi.org/10.18420/muc2019-ws-576}, abstract = {Empfehlungssysteme, die mit Hilfe latenter Faktormodelle Empfehlungen generieren, arbeiten äußerst genau und sind entsprechend weit verbreitet. Da die Berechnung der Empfehlungen jedoch auf der statistischen Auswertung von Benutzerbewertungen basiert, gestaltet es sich schwierig, die Empfehlungen dem Nutzer gegenüber zu erklären. Daher werden die Systeme häufig als intransparent wahrgenommen und können oft ihr volles Potential nicht entfalten. Erste Ansätze zeigen allerdings, dass die latenten Faktoren solcher Modelle semantische Eigenschaften der Produkte widerspiegeln. Dabei ist bislang unklar, ob die zum Teil sehr komplexe Parametrisierung, die z.B. die Anzahl der Faktoren festlegt, Auswirkungen auf die semantische Verständlichkeit hat. Da dies sehr von der subjektiven Wahrnehmung abhängt, präsentieren wir mit LittleMissFits ein Online-Spiel, das es erlaubt, mittels Crowd-Sourcing die Konsistenz der latenten Faktoren zu untersuchen. Die Ergebnisse einer Nutzerstudie mit diesem Spiel zeigen, dass eine höhere Anzahl von Faktoren das Modell weniger verständlich erscheinen lässt. Darüber hinaus fanden sich Unterschiede innerhalb der Faktormodelle bezüglich der Verständlichkeit der einzelnen Faktoren. Zusammengenommen stellen die Ergebnisse eine wertvolle Grundlage dar, um künftig die Transparenz entsprechender Empfehlungssysteme zu steigern.} } @inproceedings{ubo_mods_00136811, author = {Kunkel, Johannes and Donkers, Tim and Michael, Lisa and Barbu, Catalin-Mihai and Ziegler, Jürgen}, title = {Let Me Explain: Impact of Personal and Impersonal Explanations on Trust in Recommender Systems}, booktitle = {Proceedings of the 37th International Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’19)}, year = {2019}, publisher = {ACM}, address = {New York}, pages = {487:1–487:12}, isbn = {978-1-4503-5970-2}, doi = {10.1145/3290605.3300717}, url = {https://doi.org/10.1145/3290605.3300717}, abstract = {Trust in a Recommender System (RS) is crucial for its overall success. However, it remains underexplored whether users trust personal recommendation sources (i.e. other humans) more than impersonal sources (i.e. conventional RS), and, if they do, whether the perceived quality of explanation provided account for the difference. We conducted an empirical study in which we compared these two sources of recommendations and explanations. Human advisors were asked to explain movies they recommended in short texts while the RS created explanations based on item similarity. Our experiment comprised two rounds of recommending. Over both rounds the quality of explanations provided by users was assessed higher than the quality of the system’s explanations. Moreover, explanation quality significantly influenced perceived recommendation quality as well as trust in the recommendation source. Consequently, we suggest that RS should provide richer explanations in order to increase their perceived recommendation quality and trustworthiness.} } @inproceedings{Kunkel.2019b, author = {Kunkel, Johannes and Ziegler, Jürgen}, title = {Visualizing Item Spaces to Increase Transparency and Control in Recommender Systems}, booktitle = {AI and HCI Workshop at CHI’19}, year = {2019} } @inproceedings{ubo_mods_00117943, author = {Kizina, Anna and Kunkel, Johannes and Ziegler, Jürgen}, title = {Ein kollaboratives Task-Management-System mit spielerischen Elementen}, booktitle = {Mensch und Computer 2018: Workshopband}, year = {2018}, publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.}, address = {Bonn}, keywords = {Kollaboration}, issn = {2510-2672}, doi = {10.18420/muc2018-ws03-0477} } @inproceedings{ubo_mods_00115227, author = {Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Ziegler, Jürgen}, title = {Understanding Latent Factors Using a GWAP}, booktitle = {Proceedings of the Late-Breaking Results track part of the Twelfth ACM Conference on Recommender Systems (RecSys ’18)}, year = {2018}, keywords = {Game with a Purpose}, url = {https://arxiv.org/abs/1808.10260}, abstract = {Recommender systems relying on latent factor models often appear as black boxes to their users. Semantic descriptions for the factors might help to mitigate this problem. Achieving this automatically is, however, a non-straightforward task due to the models’ statistical nature. We present an output-agreement game that represents factors by means of sample items and motivates players to create such descriptions. A user study shows that the collected output actually reflects real-world characteristics of the factors.} } @inproceedings{ubo_mods_00114940, author = {Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Ziegler, Jürgen}, title = {Ein Online-Spiel zur Benennung latenter Faktoren in Empfehlungssystemen}, booktitle = {Mensch und Computer 2018 – Tagungsband}, year = {2018}, publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.}, keywords = {Games with a Purpose}, abstract = {Empfehlungssysteme, die auf latenten Faktormodellen basieren, sind dafür bekannt sehr genaue Vorschläge zu generieren. Häufig werden diese Systeme jedoch von Nutzern als intransparent wahrgenommen. Semantische Beschreibungen der latenten Faktoren könnten helfen, dieses Problem zu lindern. Solche Beschreibungen automatisch zu ermitteln gestaltet sich allerdings aufgrund der statistischen Herleitung der Faktoren aus numerischen Bewertungsdaten als schwierig. In diesem Beitrag stellen wir ein Output-Agreement-Spiel vor, das Spieler dazu motiviert, anhand repräsentativer Produkte Beschreibungen zu den Faktoren zu erstellen. Eine durchgeführte Nutzerstudie zeigt, dass das Spiel viel Spaß bereitet und die erhobenen Beschreibungen realweltliche Eigenschaften der Faktoren widerspiegeln.}, doi = {10.18420/muc2018-mci-0108}, url = {https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/16729} } @inproceedings{ubo_mods_00106122, author = {Kunkel, Johannes and Donkers, Tim and Barbu, Catalin-Mihai and Ziegler, Jürgen}, booktitle = {2nd Workshop on Theory-Informed User Modeling for Tailoring and Personalizing Interfaces (HUMANIZE)}, title = {Trust-Related Effects of Expertise and Similarity Cues in Human-Generated Recommendations}, year = {2018}, keywords = {Structural Equation Modeling}, url = {http://ceur-ws.org/Vol-2068/humanize5.pdf}, abstract = {A user’s trust in recommendations plays a central role in the acceptance or rejection of a recommendation. One factor that influences trust is the source of the recommendations. In this paper we describe an empirical study that investigates the trust-related influence of social presence arising in two scenarios: human-generated recommendations and automated recommending. We further compare visual cues indicating the expertise of a human recommendation source and its similarity with the target user, and evaluate their influence on trust. Our analysis indicates that even subtle visual cues can signal expertise and similarity effectively, thus influencing a user’s trust in recommendations. These findings suggest that automated recommender systems could benefit from the inclusion of social components–especially when conveying characteristics of the recommendation source. Thus, more informative and persuasive recommendation interfaces may be designed using such a mixed approach.} } @inproceedings{ubo_mods_00092173, author = {Biefang, Kai and Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Ziegler, Jürgen}, chapter = {}, title = {Eine Sandbox zur physisch-virtuellen Exploration von Ausgrabungsstätten}, year = {2017}, publisher = {Gesellschaft für Informatik}, keywords = {Archäologie}, doi = {10.18420/muc2017-demo-0300}, url = {https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/3248}, abstract = {In diesem Beitrag stellen wir die Archäologische Sandbox vor: Ein Tangible User Interface (TUI) mit dem archäologische Ausgrabungsstätten und dort gefundene Artefakte exploriert werden können. Das System zielt auf den Einsatz in Museen ab, die ihren Besuchern den Zusammenhang von ausgestellten Exponaten und der Ausgrabungsstätte näherbringen möchten, an der diese gefunden wurden. Den Kern des TUIs bildet eine mit Sand gefüllte Box, auf dessen Oberfläche eine geografische Karte projiziert wird. Durch das Graben im Sand an der richtigen Stelle werden Informationen zu an diesem Ort gefundenen Ausstellungsstücken abgerufen. Eine durchgeführte qualitative Interviewstudie bestätigt die intuitive Bedienbarkeit und die intrinsisch motivierenden Interaktionsmöglichkeiten des Systems.}, booktitle = {Mensch und Computer 2017 – Workshopband} } @inproceedings{ubo:80745, author = {Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Ziegler, Jürgen}, chapter = {}, title = {A 3D Item Space Visualization for Presenting and Manipulating User Preferences in Collaborative Filtering}, year = {2017}, publisher = {ACM}, address = {New York, NY, USA}, pages = {3–15}, keywords = {3D Visualizations}, doi = {10.1145/3025171.3025189}, url = {https://dl.acm.org/doi/10.1145/3025171.3025189?cid=87958660357}, abstract = {While conventional Recommender Systems perform well in automatically generating personalized suggestions, it is often difficult for users to understand why certain items are recommended and which parts of the item space are covered by the recommendations. Also, the available means to influence the process of generating results are usually very limited. To alleviate these problems, we suggest a 3D map-based visualization of the entire item space in which we position and present sample items along with recommendations. The map is produced by mapping latent factors obtained from Collaborative Filtering data onto a 2D surface through Multidimensional Scaling. Then, areas that contain items relevant with respect to the current user’s preferences are shown as elevations on the map, areas of low interest as valleys. In addition to the presentation of his or her preferences, the user may interactively manipulate the underlying profile by raising or lowering parts of the landscape, also at cold-start. Each change may lead to an immediate update of the recommendations. Using a demonstrator, we conducted a user study that, among others, yielded promising results regarding the usefulness of our approach.}, booktitle = {Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI ’17)} } @inproceedings{ubo:57124, author = {Kunkel, Johannes and Loepp, Benedikt and Ziegler, Jürgen}, chapter = {}, title = {3D-Visualisierung zur Eingabe von Präferenzen in Empfehlungssystemen}, year = {2015}, pages = {123–132}, publisher = {De Gruyter Oldenbourg}, address = {Berlin}, abstract = {In diesem Beitrag stellen wir ein interaktives Empfehlungssystem vor, bei dem Nutzer ihre Präferenzen in einer dreidimensionalen Visualisierung des Produktraums eingeben können. Die Darstellung in Form einer Landschaft spiegelt dabei das Profil des aktuellen Nutzers wider, und ermöglicht diesem sowohl in Kaltstartsituationen als auch bei der späteren Anpassung eines existierenden Profils interaktiv seine Präferenzen anzugeben. Die Methode basiert auf den von allen Nutzern abgegebenen Bewertungen und benötigt kein inhaltliches Wissen über die Produkte. Die durchgeführte Nutzerstudie zeigt, dass die Visualisierung nachvollziehbar und hilfreich erscheint. Bezüglich der Eingabe von Präferenzen durch Modellierung der Landschaft ergaben sich ebenfalls vielversprechende Ergebnisse, u. a. auch im Hinblick auf User Experience und Empfehlungsqualität.}, doi = {10.1515/9783110443929-014}, url = {http://dx.doi.org/10.1515/9783110443929-014}, booktitle = {Mensch und Computer 2015 – Tagungsband} }