Advances in session-based and session-aware recommendation

As of today, personalized item suggestions provided by an automated recommender system have become a crucial part of many online services, e.g., online shops or media streaming applications, and extensive evidence exists that such systems increase both the user experience as well as the revenue of the providers. In academia, the recommendation problem is often framed as finding suitable items that a user is not yet aware of based on his long-term preference profile. In the real world, however, this problem formulation has a number of problems. Long-term profiles, e.g., are not available for new or anonymous users and recommendations can then only be based on the few most recent interactions in an ongoing usage session. Various approaches to this highly relevant setting of session-based recommendation that recently emerged in the research community were proposed over the recent years. However, in terms of the evaluation procedure, no common standard has been established so far. In this thesis, the author, therefore, proposes a publicly available framework for reproducible research and, furthermore, fairly compares many approaches, of which some were proposed by himself. Extensive experiments and a user study surprisingly showed that comparably simple nearest-neighbor techniques usually outperform recent deep learning models across many domains, datasets, and metrics. Even if long-term preferences are available for the users, recent works indicated that it might still be beneficial to consider the ongoing session, e.g., because a user started the session with a specific intent in mind. The author of this thesis, thus, conducted a systematic statistical analysis to assess what helps recommendations in being effective in such a session-aware scenario. This analysis is based on log data from a fashion retailer and insights were, furthermore, operationalized into novel session-aware recommendation approaches. Matching items of the customer’s ongoing session, reminding him of previously inspected clothes, recommending discounted items, and considering recent trends in the community showed to be particularly effective strategies, not only for item-item recommendation but also in the related scenario of search personalization

Beyond Optimizing for Clicks: Incorporating Editorial Values in News Recommendation

With the uptake of algorithmic personalization in the news domain, news organizations increasingly trust automated systems with previously considered editorial responsibilities, e.g., prioritizing news to readers. In this paper we study an automated news recommender system in the context of a news organization's editorial values. We conduct and present two online studies with a news recommender system, which span one and a half months and involve over 1,200 users. In our first study we explore how our news recommender steers reading behavior in the context of editorial values such as serendipity, dynamism, diversity, and coverage. Next, we present an intervention study where we extend our news recommender to steer our readers to more dynamic reading behavior. We find that (i) our recommender system yields more diverse reading behavior and yields a higher coverage of articles compared to non-personalized editorial rankings, and (ii) we can successfully incorporate dynamism in our recommender system as a re-ranking method, effectively steering our readers to more dynamic articles without hurting our recommender system's accuracy.Comment: To appear in UMAP 202

Rising above liability: the Digital Services Act as a blueprint for the second generation of global internet rules

Twenty-five years ago, in 1998, the United States Congress developed a blueprint for the global regulation of the internet. Section 512 of the Digital Millennium Copyright Act (DMCA) recognized that user-generated content will be crucial to most digital services and offered up-front assurances from liability to some providers subject to conditions. What started as a sectorial conditional immunity system in copyright law was immediately scaled up into an all-encompassing horizontal rulebook in the European Union through the ECommerce Directive (ECD) in 2000—recently updated into the Digital Services Act (DSA). The last two decades have largely validated the DMCA’s conditional immunity as a feasible baseline approach to the regulation of internet communications that power global exchanges of ideas, goods, and services. However, the conditional immunity model has its limits. It was not designed to offer a complex solution for new challenges. The DSA is the first comprehensive attempt to create a second generation of rules for digital services that rely on user-generated content. Unlike previous sectorial initiatives, its approach is sweepingly horizontal. The DSA requires some level participation from both state and non-state institutions for its system of checks and balances to work, and some of its solutions can be “too European.” However, the principles behind the DSA could be useful in other jurisdictions—perhaps even in the United States. The United Kingdom, which is currently developing its own set of post-Brexit rules, continues to build on some of the same principles as the DSA

Twenty years of electronic markets research: looking backwards towards the future

Over the past 20 years the field of electronic markets has seen a considerable proliferation and differentiation. This position paper takes the opportunity of the 21st volume of “Electronic Markets” to look back at important developments and insights, suggesting a framework that captures the multiple facets and indeed empirical breadth and depths of this concept. It comprises three perspectives which include the market environment, governance choices by economic actors as well as the entrepreneurial dynamics of firms who initiate and operate market platforms as their business. In addition, we propose to study the interplay of technological, market, and institutional drivers in order to understand the phenomenon of electronic markets, which is also a precondition for designing electronic markets. Both activities involve more than an economically motivated choice between the discrete alternatives of markets and hierarchies. Rather, electronic markets are configurations across multiple, interdependent dimensions: Technology is an important force in shaping the field, but needs to be complemented by considerations of the competitive environment and the setting of rules in order to ensure efficient and effective plays of the game. Based on this framework, this position paper develops six propositions for the future of electronic markets. Overall, the advantages of intermediated structures, an ongoing technological sophistication, as well as further innovation in market mechanisms and services make electronic markets an ena-bler for many interorganizational value chains. While we are confident that the ingenuity of inventors will yield a flow of innovations, recent economic crises have shed a dark shadow over the sustainability of electronic markets. They call for suitable rules and regulation amenable to economic prosperity and stability to be agreed upon on a broad level

Bringing light into the dark side of digitalization : consequences, antecedents, and mitigation mechanisms

As digital technologies permeate all aspects of our professional and private lives, digitalization causes profound changes for individuals, organizations, and societies. The use of digital technologies makes many activities easier, safer, faster, or more comfortable. In addition to many positive changes, digital technologies are also associated with numerous risks and side effects. The use of digital technologies might come along with severe negative consequences for individuals, organizations, and societies. The negative consequences can be triggered by various antecedents. In addition to identifying the negative consequences of digitalization and their antecedents, it is particularly important to develop appropriate mitigation mechanisms. This dissertation provides novel insights for IS researchers to better understand the negative consequences of using digital technologies. It contains a broad overview of the risks and side effects of digitalization and investigates related antecedents and mitigation mechanisms. To reach this goal, regarding research methods, this dissertation relies on the structured analysis of (scientific) literature and (expert) interviews as well as the analysis and interpretation of empirical data. Chapter 2 contributes to the research on the negative consequences of digitalization. Section 2.1 provides a comprehensive multi-level taxonomy of the risks and side effects of digitalization (RSEDs). Section 2.2 builds on Section 2.1 and is a substantial expansion and improvement of Section 2.1. The iterative taxonomy development process was complemented by four additional cycles. The final taxonomy comprises 11 RSEDs and their 39 subtypes. Both articles show that there is a wide range of risks and side effects of digitalization that need to be explored in more detail in the future. Chapter 3 focuses on the antecedents of digitalizations negative consequences. Section 3.1 sheds light on individuals concerns towards automated decision-making. The concerns are derived from academic literature and semi-structured interviews with potential users of algorithm-based technologies. Section 3.2 focuses on the evaluation of specific mHealth app features by potential users in Germany and Denmark. The study draws on survey data from both countries analyzed using the Kano method. Further, it comprises a quartile-based sample split approach to identify the underlying relationships between users characteristics and their perceptions of the mHealth app features. The results show significant differences between Germans and Danes in the evaluation of the app features and demonstrate which of the user characteristics best explain these differences. Both articles shed light on possible antecedents of negative consequences (i.e., user dissatisfaction, non-use) and thus contribute to a better understanding of the occurrence of negative consequences. Chapter 4 shows exemplary mitigation mechanisms to cope with the negative consequences of digitalization. Section 4.1 takes an organizational perspective and identifies data privacy measures that can be implemented by organizations to protect the personal data of their customers and address their privacy concerns. These measures were evaluated by analyzing data from two independent online surveys with the help of the Kano method. Section 4.2 focuses on an individual perspective by presenting the concept of a privacy bot that contributes to strengthening the digital sovereignty of internet users. With the help of the privacy bot, page-long privacy statements can be checked against previously stored individual data protection preferences. Both articles provide appropriate mitigation mechanisms to cope with users privacy concerns. These two examples show that there are a variety of ways to counter the risks and side effects of digitalization. The research articles included in this dissertation identify various risks and side effects of digitalization that need to be explored in more detail in future research. The two articles on antecedents help to better understand the occurrence of negative consequences of digitalization. The development of appropriate countermeasures, two of which are exemplified in this dissertation, should result in the benefits of digital technologies outweighing their risks.Da digitale Technologien alle Bereiche unseres beruflichen und privaten Lebens durchdringen, bewirkt die Digitalisierung tiefgreifende Veränderungen für Individuen, Organisationen und Gesellschaften. Viele Aktivitäten werden durch den Einsatz digitaler Technologien einfacher, sicherer, schneller oder bequemer. Neben vielen positiven Veränderungen sind digitale Technologien aber auch mit zahlreichen Risiken und Nebenwirkungen verbunden. Der Einsatz digitaler Technologien kann mit schwerwiegenden negativen Folgen für Individuen, Organisationen und Gesellschaften einhergehen. Diese negativen Folgen können durch verschiedene Einflussfaktoren ausgelöst werden. Zusätzlich zur Identifizierung der negativen Folgen der Digitalisierung und ihrer Ursachen ist es besonders wichtig, geeignete Schutzmaßnahmen zu entwickeln. Diese Dissertation liefert neue Erkenntnisse für IS-Forscher:innen, um die negativen Folgen der Nutzung digitaler Technologien besser zu verstehen. Sie enthält einen breiten Überblick über die Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung und untersucht die damit verbundenen Ursachen und Schutzmaßnahmen. Um dieses Ziel zu erreichen, stützt sich die Dissertation forschungsmethodisch auf die strukturierte Analyse von (wissenschaftlicher) Literatur und (Expert:innen-)Interviews sowie auf die Auswertung und Interpretation empirischer Daten. Kapitel 2 leistet einen Beitrag zur Forschung über die negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 2.1 liefert eine umfassende mehrstufige Taxonomie der Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung (RSEDs). Abschnitt 2.2 baut auf Abschnitt 2.1 auf und ist eine wesentliche Erweiterung und Verbesserung von Abschnitt 2.1. Der iterative Taxonomieentwicklungsprozess wurde durch vier weitere Zyklen ergänzt. Die endgültige Taxonomie umfasst 11 RSED und 39 Untertypen. Beide Artikel zeigen, dass es ein breites Spektrum an Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung gibt, das in Zukunft noch genauer erforscht werden muss. Kapitel 3 befasst sich mit den Ursachen der negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 3.1 beleuchtet die Bedenken von Individuen gegenüber automatisierten Entscheidungen. Die Bedenken wurden aus wissenschaftlicher Literatur und halbstrukturierten Interviews mit potenziellen Nutzer:innen algorithmusbasierter Technologien abgeleitet. Abschnitt 3.2 konzentriert sich auf die Bewertung spezifischer Funktionen von mHealth-Apps durch potenzielle Nutzer in Deutschland und Dänemark. Die Studie basiert auf Umfragedaten aus beiden Ländern, die mit der Kano-Methode analysiert wurden. Darüber hinaus umfasst sie einen quartil-basierten Stichproben-Split-Ansatz, um die zugrundeliegenden Beziehungen zwischen den Merkmalen der Nutzer (z.B. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes) und ihrer Wahrnehmung der Funktionen von mHealth-Apps zu ermitteln. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede zwischen Deutschen und Dänen bei der Bewertung der App-Funktionen und zeigen, welche der Nutzermerkmale diese Unterschiede am besten erklären. Beide Artikel beleuchten mögliche Ursachen negativer Folgen (z.B. Unzufriedenheit der Nutzer, Nichtnutzung) und tragen so zu einem besseren Verständnis des Auftretens negativer Folgen bei. Kapitel 4 zeigt beispielhafte Schutzmaßnahmen zur Bewältigung der negativen Folgen der Digitalisierung. Abschnitt 4.1 nimmt eine organisationale Perspektive ein und identifiziert Datenschutzmaßnahmen, die von Unternehmen umgesetzt werden können, um die personenbezogenen Daten ihrer Kund:innen zu schützen und deren Datenschutzbedenken zu berücksichtigen. Diese Maßnahmen wurden durch die Analyse von Daten aus zwei unabhängigen Online-Umfragen mit Hilfe der Kano-Methode evaluiert. In Abschnitt 4.2 wird eine individuelle Perspektive eingenommen, indem das Konzept eines Privacy Bots vorgestellt wird, der zur Stärkung der digitalen Souveränität von Internetnutzer:innen beiträgt. Mithilfe des Privacy Bots können seitenlange Datenschutzerklärungen mit zuvor gespeicherten individuellen Datenschutzpräferenzen abgeglichen werden. Beide Artikel beschreiben geeignete Schutzmaßnahmen, um den Datenschutzbedenken der Nutzer:innen gerecht zu werden. Diese beiden Beispiele zeigen, dass es eine Vielzahl von Möglichkeiten gibt, den Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung zu begegnen. Die in dieser Dissertation enthaltenen Forschungsartikel zeigen verschiedene Risiken und Nebenwirkungen der Digitalisierung auf, die in der zukünftigen Forschung noch genauer untersucht werden müssen. Die beiden Artikel zu den Ursachen helfen, das Auftreten von negativen Konsequenzen der Digitalisierung besser zu verstehen. Die Entwicklung geeigneter Schutzmaßnahmen, von denen zwei in dieser Dissertation beispielhaft vorgestellt werden, sollte dazu führen, dass die Vorteile der digitalen Technologien ihre Risiken überwiegen

Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens: Personalisierung im E-Commerce – zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens

Personalisierung ist ein wichtiger Bereich des Internet Marketings, zu dem es wenige experimentelle Untersuchungen mit großen Teilnehmerzahlen gibt. Für den erfolgreichen Einsatz von Empfehlungsverfahren sind umfangreiche Daten über das Käuferverhalten erforderlich. Diesen Problemstellungen nimmt sich die vorliegende Arbeit an. In ihr wird das Shop-übergreifende individuelle Käuferverhalten von bis zu 126.000 Newsletter-Empfängern eines deutschen Online-Bonussystems sowohl mittels ausgewählter Data-Mining-Methoden als auch experimentell untersucht. Dafür werden Prototypen eines Data-Mining-Systems, einer A/B-Test-Software-Komponente und einer Empfehlungssystem-Komponente entwickelt und im Rahmen des Data Minings und durch Online-Feldexperimente evaluiert. Dabei kann für die genannte Nutzergruppe in einem Experiment bereits mit einem einfachen Empfehlungsverfahren gezeigt werden, dass zum einen die Shop-übergreifenden individuellen Verhaltensdaten des Online-Bonus-Systems für die Erzeugung von Empfehlungen geeignet sind, und zum anderen, dass die dadurch erzeugten Empfehlungen zu signifikant mehr Bestellungen als bei der besten Empfehlung auf Basis durchschnittlichen Käuferverhaltens führten. In weiteren Experimenten im Rahmen der Evaluierung der A/B-Test-Komponente konnte gezeigt werden, dass absolute Rabattangebote nur dann zu signifikant mehr Bestellungen führten als relative Rabatt-Angebote, wenn sie mit einer Handlungsaufforderung verbunden waren. Die Arbeit ordnet sich damit in die Forschung zur Beeinflussung des Käuferverhaltens durch Personalisierung und durch unterschiedliche Rabatt-Darstellungen ein und trägt die genannten Ergebnisse und Artefakte bei.:1 Inhalt 1 Einleitung 1 1.1 Stand der Forschung 3 1.2 Forschungsbedarf 6 1.3 Forschungskonzept 8 1.4 Verwendete Methoden 11 1.5 Aufbau der Arbeit 11 2 Theoretische und konzeptionelle Grundlagen 13 2.1 Internethandel, E-Commerce und E-Business 13 2.2 Marketing, Konsumenten- und Käuferverhalten 16 2.2.1 Käuferverhalten bei Rabatt-Angeboten 20 2.3 Internet Marketing 21 2.3.1 Erfolgskontrolle im Internet Marketing 24 2.3.2 Ausgewählte Disziplinen des Internet Marketings 27 2.3.2.1 Affiliate Marketing 28 2.3.2.2 Online-Cashback-Systeme 35 2.3.2.3 E-Mail-Marketing 38 2.4 Personalisierung im Internet Marketing 56 2.4.1 Empfehlungssysteme 59 2.4.2 Bewertung von Empfehlungssystemen 59 2.4.3 Architektur von Empfehlungssystemen 60 2.4.4 Empfehlungssystem-Kategorien 62 2.4.4.1 Hybride Empfehlungssysteme 67 2.4.5 Techniken für Empfehlungsverfahren 69 2.5 Wissensaufbereitung und -entdeckung 89 2.5.1 Datenerhebungsverfahren 89 2.5.1.1 Datenqualität 91 2.5.1.2 Datensicherheit und Datenschutz 92 2.5.2 Knowledge Discovery und Data Mining 94 2.5.2.1 Der Data-Mining-Prozess 96 2.5.2.2 Data-Mining-Problemtypen 98 2.5.2.3 Das Data-Mining-System 100 2.5.3 Das Experiment als Erhebungsdesign 106 2.5.3.1 Anforderungen und Gütekriterien 111 2.5.3.2 Online-Feldexperimente im Marketing 117 2.5.3.3 Auswertungsverfahren 120 2.5.3.4 Theoretische Grundlagen des A/B-Testverfahrens 121 3 Vorgehen 126 3.1 Forschungsdesign 126 3.1.1.1 Ziele und Anforderungen der Andasa GmbH 128 3.1.1.2 Ziele und Anforderungen des Instituts für Angewandte Informatik 129 3.1.2 Design des Informationssystems 130 3.1.2.1 Der Designprozess 131 3.1.3 Konzeption des Software-Systems 133 3.1.4 Evaluation 134 3.2 Datenanalyse 135 3.2.1 Datenbeschaffung 135 3.2.2 Datenaufbereitung 136 3.2.3 Auswahl geeigneter Data-Mining-Methoden 137 3.2.3.1 Auswahl-Kriterien 137 3.2.3.2 Methodenauswahl 140 3.2.4 Erläuterung ausgewählter Data-Mining-Methoden 156 3.2.4.1 Bayes’sche Netze 156 3.2.4.2 Clustering 158 3.2.4.3 Diskriminanzanalyse 158 3.2.4.4 Korrelationsanalyse 159 3.2.4.5 Online Analytical Processing (OLAP) 159 3.2.5 Auswahl geeigneter Data-Mining-Werkzeuge 165 3.2.5.1 Auswahlprozess 165 3.2.5.2 Kriterien 166 3.2.5.3 Werkzeuge zur statistischen Analyse und Visualisierung 168 3.2.5.4 Werkzeuge für Clustering und Diskriminanzanalyse 168 3.2.5.5 Werkzeuge für Online Analytical Processing 169 3.2.5.6 Werkzeuge für Bayes’sche Netze 169 3.3 Untersuchungsdesign 171 3.3.1 Online-Marketing-Instrumente bei Andasa 172 3.3.2 Stimulus-Auswahl 174 3.3.3 Entwurf des Experimentaldesigns 175 4 Umsetzung 180 4.1 Architektur und prototypische Implementation 180 4.1.1 Das Data-Mining-System 180 4.1.2 Der ETL-Prozess 181 4.1.2.1 Datenerhebung 183 4.1.2.2 Datenbereinigung 184 4.1.3 Die A/B-Testumgebung 185 4.1.4 Das Empfehlungssystem 189 4.1.5 Usability-Evaluation 196 4.2 Data Mining 199 4.2.1 Statistische Analyse 200 4.2.2 Anwendung ausgewählter Data-Mining-Methoden 206 4.2.2.1 Clustering 208 4.2.2.2 Klassifikation 213 4.2.2.3 Modellierung als Bayes’sche Netze 214 4.2.3 Ergebnisse und Evaluation 221 4.3 Feldexperimente mit Newslettern 222 4.3.1 Eckdaten der Tests 223 4.3.2 Beispiel-Experimente 224 4.3.3 A/B-Tests Rabattdarstellungen 226 4.3.3.1 Öffnungsrate Prozente vs. Euro 226 4.3.3.2 Klickrate Prozente vs. Euro 227 4.3.3.3 Conversion-Rate Prozente vs. Euro 229 4.3.4 A/B-Test zur Personalisierung 230 4.3.4.1 Auswahl des Empfehlungsverfahrens 230 4.3.4.2 Definition der Kontrollgruppe 231 4.3.4.3 Operative Durchführung 231 4.3.4.4 Auswertung 232 4.3.5 Ergebnisse und Evaluation 236 5 Zusammenfassung und Ausblick 239 6 Anhang 243 6.1 Anhang A Usability-Evaluation 243 6.1.1 Methoden der Usability-Evaluierung 246 6.1.1.1 Usability-Tests und lautes Denken 246 6.1.1.2 Benutzerbefragung 248 6.1.1.3 Feldstudien und Partizipation 250 6.1.1.4 Expertenorientierte (Inspektions-)Methoden 251 6.1.1.5 Formal-analytische Verfahren 252 6.1.1.6 Quantitative Fragebogen 252 6.1.1.7 Verfahrensmodell 259 6.1.1.8 Auswertung 262 6.1.2 Fragebögen 263 6.2 Anhang B Zeitreihenanalyse 281 6.2.1 Klassische Komponentenmodelle 281 6.2.2 Stochastische Prozesse 282 6.2.3 Fourier-Analyse-Methoden (Spektralanalyse) 283 6.3 Anhang C Daten und Programme 286 6.3.1 Technische Daten 286 6.3.1.1 Data Warehouse / Data Mining Server 286 6.3.2 Programm- und Skriptcodes 287 6.3.2.1 R- Skripte 287 6.3.2.2 SQL – Skripte 296 6.3.2.3 C# Code MostRecentLinkInvocationsShopRecommender.cs 314 6.3.3 Daten A/B-Tests 317 6.3.3.1 Übersicht Newsletter 317 6.3.3.2 Mengengerüst Aussendungen 319 6.3.3.3 Shopaufrufe und Besteller 319 6.3.3.4 Darstellungen der Newsletter-Varianten 320 6.3.4 Daten Personalisierung 335 6.4 Abbildungsverzeichnis 338 6.5 Tabellenverzeichnis 343 6.6 Literaturverzeichnis 34