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MoReSys – Entwicklung eines Frameworks zur Verbesserung von mobile Empfehlungen

Name der Teilnehmerin: Béatrice Lamche

Beschreibung des IT-Forschungsprojekts: Ziel des Forschungsprojekts ist die Nutzerfreundlichkeit von mobilen Empfehlungssystemen zu verbessern.
Mobile Empfehlungssysteme spielen eine immer wichtigere Rolle für den Zugriff auf Informationen. Durch ständig neue technologische Entwicklungen in diesem Bereich nimmt die Anzahl an Informationsdiensten und der damit verbundenen Benachrichtigungen stetig zu. Für den mobilen Nutzer wird es deshalb immer schwieriger die relevanten Informationen zu filtern und Entscheidungen zu treffen.
Empfehlungstechniken können dabei helfen, die Nutzerfreundlichkeit eines mobilen Systems zu erhöhen. Sogenannte „Persuasive Recommender Systems“ zielen zudem darauf ab, den Nutzer zu einer besseren Lebensweise zu verhelfen, beispielsweise indem Empfehlungen erteilt werden, die zu einer Verbesserung der Gesundheit oder zu einem nachhaltigeren Umgang mit der Umwelt führen.

Viele Forschungsarbeiten haben sich bereits mit Desktop-basierten Empfehlungssystemen auseinandergesetzt. Insbesondere im Bereich der Mensch-Computer Interaktion weisen mobile Empfehlungssysteme jedoch eine Vielzahl weiterer Herausforderungen auf, die noch nicht hinreichend erforscht wurden.
Die erste Herausforderung ist das Entlocken der Nutzerpräferenzen, bedingt durch die geringe Bildschirmgröße und die kleinen Eingabetasten bei Mobiltelefonen und Tablets. Zweitens ist es für mobile Nutzer oftmals schwierig konkrete Suchanfragen zu formulieren, da zu Beginn eines Empfehlungsprozesses das präferierte Produkt noch nicht bekannt ist und der Nutzer Inspiration für die Entscheidungsfindung benötigt. Die dritte Herausforderung betrifft die Mobilität des Nutzers. Dadurch, dass sich der Nutzer im Freien bewegt, ist die Aufmerksamkeitsspanne gering und es kann zu Netzwerkkonnektivitäts-Problemen führen. Im Rahmen dieses Forschungsprojekts soll deshalb untersucht werden, inwieweit verschiedene Formen von mobilem Kontext und Interaktionstechniken genutzt werden können um die Genauigkeit eines Empfehlungssystems sowie die Nutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Nur so kann die Akzeptanz eines Empfehlungssystems gewährleistet werden. Als Empfehlungsszenario für das Forschungsprojekt wird ein exploratives Szenario gewählt, da es sich hierbei um eine Situation handelt, in der die Präferenzen und Bedürfnisse des Nutzers zu Beginn unbekannt sind und ein solches System, welches sich stetig den Nutzerpräferenzen anpasst, bisher eine unerforschte Domäne darstellt.

Software Campus-Partner: TU München, Siemens AG

Umsetzungszeitraum: 01.01.2015 – 31.12.2015

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