Empfehlungssysteme sind heute alltägliche Werkzeuge, welche Nutzer im Internet unterstützen, aus der immensen Vielfalt von Produkten jene zu finden, die bestmöglich zu den eigenen Präferenzen passen. Werden solche Systeme im universitären Umfeld untersucht, geschieht dies häufig mit Hilfe von Nutzerstudien und Fragebögen. Allerdings ist es in diesen Nutzerstudien für die Probanden zumeist unmöglich, die Produkte tatsächlich zu konsumieren: Stattdessen werden im Falle von Filmen beispielsweise Metadaten und Plot-Beschreibungen angezeigt. Dennoch wird von den Probanden verlangt, in Folge die Qualität der generierten Empfehlungen einzuschätzen und Fragebögen entsprechend auszufüllen. In der Vergangenheit haben wir die Frage untersucht, ob der Konsum der Produkte (bspw. das Hören von Songs oder das Schauen von Filmen) die Einschätzung der Empfehlungen und die resultierenden Antworten auf Fragebogen-Items beeinflussen kann [1]. Hieraus ergeben sich eine Reihe von Anschlussfragen, die in dieser Abschlussarbeit adressiert werden sollen. Dazu zählen:

• der Einfluss von Informationen unterschiedlicher Art (subjektive vs. objektive Beschreibungen) und unterschiedlichen Detailgrades (z.B. nur Metadaten, zusätzliche Beschreibungen, zusätzlicher Trailer),
• die Auswirkungen des Konsums in anderen Domänen, auch im Zusammenhang mit der Domänenkenntnis der Probanden,
• der Einfluss des Produkttyps (Search- vs. Experience-Produkt),
• die Stabilität der Ergebnisse,
• die allgemeine Auswirkung des Einsatzes von Fragebögen, und in diesem Zusammenhang auch, ob Probanden tatsächlich die Qualität der Empfehlungen oder der Produkte bewerten.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen eine oder mehrere Studien konzipiert und durchgeführt werden, die es erlauben, die obigen Fragestellungen (zumindest teilweise) zu beantworten. Hierfür sind Kenntnisse in der Durchführung und Auswertung empirischer Studien unabdingbar.

Auch wenn auf am Lehrstuhl vorhandene Systeme aufgebaut werden kann, sind darüber hinaus grundlegende Programmierkenntnisse wünschenswert, damit ein Empfehlungssystem implementiert werden kann, mit dessen Hilfe sich die Studie durchführen lässt.

Sollten Sie Interesse an dieser Arbeit haben, nehmen Sie bitte Kontakt mit Benedikt Loepp auf (unter Beifügung eines aktuellen Notenspiegels).

[1] Loepp, B., Donkers, T., Kleemann, T., & Ziegler, J. (2018). Impact of item consumption on assessment of recommendations in user studies. In RecSys ’18: Proceedings of the 12th ACM Conference on Recommender Systems (pp. 49–53). New York, NY, USA: ACM.