| Journal: | Ingeniería. Investigación y tecnología |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000410085 |
| ISSN: | 1405-7743 |
| Authors: | Alejandres Sánchez, Hugo Omar1 González Serna, Juan Gabriel1 González Franco, Nimrod1 |
| Institutions: | 1Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Departamento de Ciencias Computacionales, Cuernavaca, Morelos. México |
| Year: | 2016 |
| Season: | Oct-Dic |
| Volumen: | 17 |
| Number: | 4 |
| Pages: | 419-428 |
| Country: | México |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | Las explicaciones en los sistemas de recomendación se han utilizado para mejorar componentes de la experiencia del usuario (EU). Se ha probado que las explicaciones son útiles para mejorar la percepción del usuario respecto a la satisfacción, y para persuadir al usuario de adoptar el sistema de recomendación. Este artículo se enfoca en la evaluación de la confianza del usuario de acuerdo con el sistema y sus relaciones con la comprensión y esfuerzo cognitivo que percibe, mediante el uso de explicaciones en un tipo específico de sistema de recomendación: sensible al contexto. Se realizó un experimento de usuario con un sistema de recomendación organizacional que provee recomendaciones de personas, lugares, eventos, objetos de conocimiento e infraestructura, usando tres tipos de explicación: mapas conceptuales, mapas mentales y explicaciones textuales. Los resultados muestran que, aunque los mapas conceptuales y mentales incrementan la comprensión de las recomendaciones y reducen el esfuerzo cognitivo percibido, las explicaciones textuales mejoran la confianza del usuario respecto al sistema, aun cuando requieren mayor esfuerzo cognitivo para comprenderlas |
| English abstract | Explanations on recommender systems have been used to improve components of user experience. It has been proven that explanations are useful to enhance users’ perception on satisfaction and persuade users to adopt the recommender system. This paper focuses on evaluating user trust and the trade-offs with understandability and cognitive effort by using explanations in a specific type of recommender system: context-aware. We performed an user experiment with an organizational recommender system that gives recommendations of people, places, events, knowledge objects and infrastructure, using three different types of explanations: conceptual maps, mind maps and textual explanation. The results show that although mind and conceptual maps increases users’ understanding of recommendations and decreases cognitive effort, textual explanations improves the users’ trust on the system even when they require much cognitive effort to be understood |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Procesamiento de datos, Ingeniería de sistemas, Tecnología de la información, Usuarios de la información, Estudios de usuario, Sistemas de recomendación, Evaluación de sistemas, Experiencia del usuario, Ecuaciones estructurales, Sensibilidad al contexto |
| Keyword: | Computer science, Data processing, Systems engineering, Information technology, Information users, User studies, Recommender systems, System evaluation, User experience, Structural equations, Context awareness |
| Full text: | Texto completo (Ver HTML) |
