Giving and Following Recommendations on Video-on-Demand Services

This is an empirical paper about giving, receiving and following recommendations on Video-on-Demand (VoD) services, including results on gender-specific differences. Based upon a model for infor-mation behavior on VoD services, we applied an online survey and generated 1,258 valid question-naires from active VoD users. Participants receive recommendations from the systems once a week on average, but they follow them only occasionally. They give actively recommendations to other people sever-al times a month. Users do not receive recommenda-tions from other users as often as from the services (only several times a month); however, they follow those personal recommendations more often. The most important source for receiving personal rec-ommendations is face-to-face communication. Obvi-ously, VoD users follow personal recommendations from other people more than suggestions from algo-rithmically generated recommender systems. Besides, self-determined content selection following intrinsic motivation is important. The findings are of interest for research on digital and social media and for VoD services

Supporting Serendipity through Interactive Recommender Systems in Higher Education

Serendipiteetin käsite viittaa onnekkaisiin sattumuksiin, jossa hyödyllistä tietoa tai muita arvokkaita asioita löydetään yllättäen. Suosittelujärjestelmien tutkimuksessa serendipiteetistä on tullut keskeinen kokemuksellinen tavoite. Ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen kannalta olennainen kysymys siitä, kuinka käyttöliittymäsuunnittelu suosittelujärjestelmissä voisi tukea serendipiteetin kokemusta, on kuitenkin saanut vain vähän huomiota. Tässä työssä tutkitaan, kuinka suosittelijajärjestelmän mahdollistamaa serendipiteetin kokemusta voidaan soveltaa tutkimusartikkelien suositteluihin korkeakouluopetuksen kontekstissa. Erityisesti työ tarkastelee suositusjärjestelmäsovellusten käyttöä kehittyvissä maissa, sillä suurin osa kehittyvissä maissa tehdyistä tutkimuksista on keskittynyt pelkästään järjestelmien toteutukseen. Tässä väitöskirjassa kuvataan suosittelujärjestelmien käyttöliittymien suunnittelua ja kehittämistä, tavoitteena ymmärtää paremmin serendipiteetin kokemuksen tukemista käyttöliittymäratkaisuilla. Tutkimalla näitä järjestelmiä kehittyvässä maassa (Pakistan), tämä väitöskirja asettaa suosittelujärjestelmien käytön vastakkain aikaisempien teollisuusmaissa tehtyjen tutkimusten kanssa, ja siten mahdollistaa suositusjärjestelmien soveltamiseen liittyvien kontekstuaalisten ja kulttuuristen haasteiden tarkastelua. Väitöskirja koostuu viidestä empiirisestä käyttäjätutkimuksesta ja kirjallisuuskatsausartikkelista, ja työ tarjoaa uusia käyttöliittymäideoita, avoimen lähdekoodin ohjelmistoratkaisuja sekä empiirisiä analyyseja suositusjärjestelmiin liittyvistä käyttäjäkokemuksista pakistanilaisessa korkeakoulussa. Onnekkaita löytöjä tarkastellaan liittyen tutkimusartikkelien löytämiseen suositusjärjestelmän avulla. Väitöstyö kattaa sekä konstruktiivista että kokeellista tutkimusta. Väitöskirjan artikkelit esittelevät alkuperäistä tutkimusta, jossa kokeillaan erilaisia käyttöliittymämalleja, pohditaan sidosryhmien vaatimuksia, arvioidaan käyttäjien kokemuksia suositelluista artikkeleista ja esitellään tutkimusta suositusjärjestelmien tehtäväkuormitusanalyysistä.Serendipity is defined as the surprising discovery of useful information or other valuable things. In recommender systems research, serendipity has become an essential experiential goal. However, relevant to Human-Computer Interaction, the question of how the user interfaces of recommender systems could facilitate serendipity has received little attention. This work investigates how recommender system-facilitated serendipity can be applied to research article recommendation processes in the context of higher education. In particular, this work investigates the use of recommender system applications in developing countries as most studies in developing countries have focused solely on implementation, rather than user experiences. This dissertation describes the design and development of several user interfaces for recommender systems in an attempt to improve our understanding of serendipity facilitation with the help of user interfaces. By studying these systems in a developing country, this dissertation contrasts the study of recommender systems in developed countries, examining the contextual and cultural challenges associated with the application of recommender systems. This dissertation consists of five empirical user studies and a literature review article, contributing novel user interface designs, open-source software, and empirical analyses of user experiences related to recommender systems in a Pakistani higher education institution. The fortunate discoveries of recommendations are studied in the context of exploring research articles with the help of a recommender system. This dissertation covers both constructive and experimental research. The articles included in this dissertation present original research experimenting with different user interface designs in recommender systems facilitating serendipity, discuss stakeholder requirements, assess user experiences with recommended articles, and present a study on task load analysis of recommender systems. The key findings of this research are that serendipity of recommendations can be facilitated to users with the user interface. Recommender systems can become an instrumental technology in the higher education research and developing countries can benefit from recommender systems applications in higher education institutions