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

Uutisten tulkinta vaaliautoritaarisessa regiimissä : venäläiset TV:n katsojat ja Venäjän ja Ukrainan välinen sota

This dissertation focuses on how Russian TV viewers make sense of the news in the context of the Russia-Ukraine conflict. It is based on focus groups with TV viewers and borrows the conceptual apparatus of political communication, psychology, and political science to analyze three separate domains of news processing under an electoral authoritarian regime: the formation of political opinions based on television news, the use of heuristics to evaluate the credibility of TV news, and the use of a range of information sources, both offline and online, in a high-choice media environment. Based on the existing literature, this study relies on the premise that citizens under authoritarian regimes lack incentives, cognitive tools, and opportunities to substantively process news and investigates how these three features are reflected in the political psychology and news processing of TV viewers. First, this study contributes to the literature on news processing under electoral authoritarian regimes. While scholars have identified numerous factors which affect how citizens (dis)trust news in authoritarian contexts, the role of political engagement in news processing is rarely taken into account in the analysis of electoral authoritarian regimes. My findings suggest that crucially affects how citizens make sense of the news. I find that a minority of focus group participants are politically engaged and rely on consistent political schemas to make sense of the news and demonstrate signs of consistency bias. Most participants are politically disengaged. They rely on the ideas which are more accessible in memory, contain both criticism and approval of state policies, and support the authoritarian equilibrium by being unable to articulate consistent opinions. Second, this study contributes to a better understanding of the functioning of low-information rationality under an electoral authoritarian regime. Scholars assume that in dealing with the news and political information, TV viewers rely on a wide variety of heuristics which are drawn from both daily life and the political environment. However, the literature on how citizens use heuristics outside democratic contexts is limited. I find that in dealing with the news, TV viewers prefer to rely on common sense and cultural stereotypes because political and media institutions under an electoral authoritarian regime are not seen as independent and authoritative. Finally, the study contributes to a better understanding of how the development of high-choice media environments affects news processing outside of democratic contexts. I find that politically engaged participants often find information which fits their pre-existing preferences demonstrating signs of selective exposure. Participants who are less politically engaged participants rely on TV news in combination with news aggregators to simplify information search. Since Russian news aggregators include information which is not different from TV news, this synchronization verifies the credibility of TV news. While the original concept of the personalized filter bubble is based on the complex interaction between individuals’ preferences and algorithms, I identify the orchestrated filter bubble effect which is based on the agenda of state-controlled television. Imposed in top-down fashion by the state, this filter bubble effect is used to reinforce the messages of the state-controlled television rather than citizens’ individual preferences under an electoral authoritarian regime.Tämä väitöskirjatutkimus tarkastelee venäläisten TV-uutisten vastaanottoa Venäjän ja Ukrainan välisen konfliktin kontekstissa. Tutkimusaineistoni koostuu fokusryhmähaastatteluista, joita analysoin poliittisen kommunikaation, psykologian ja politiikan tutkimuksen teorioita yhdistävän konseptuaalisen apparaatin avulla. Analyysini keskittyy kolmeen erilliseen vastaanoton alueeseen, jotka ovat 1) poliittisen mielipiteen muodostuminen TV-uutisten pohjalta, 2) heuristiset mallit TV-uutisten uskottavuuden arvioinnissa ja 3) eri tietolähteiden käyttö, käsittäen sekä internetin että perinteisen median, mediaympäristössä, jota määrittää valittavissa olevien uutislähteiden suuri määrä. Aiempaan tutkimukseen perustuen työn lähtöolettama on, että autoritäärinen poliittinen järjestelmä ei tarjoa kansalaisille kannustimia, mahdollisuuksia tai tue heidän kognitiivisia kykyjään prosessoida uutisia kriittisesti. Tätä lähtöolettamaa vasten väitöskirjani tutkii, kuinka yllä mainitut kolme uutisten vastaanoton aluetta heijastuvat venäläisten TV:n katsojien poliittiseen psykologiaan ja sitä kautta uutisten vastaanottoon Venäjällä. Työni edistää ensinnäkin uutisten vastaanottoa autoritaarisissa yhteiskunnissa käsittelevää tutkimuskirjallisuutta. Vaikka aiemmat tutkimukset ovat tunnistaneet useita autoritaariseen poliittiseen järjestelmään liittyviä tekijöitä, jotka määrittävät kansalaisten uutisia kohtaan kokemaa (epä)luottamusta, otetaan poliittisen aktiivisuuden (engagement) rooli uutisten prosessoinnissa harvoin huomioon. Tutkimukseni kuitenkin osoittaa, että poliittisella aktiivisuudella (onko katsoja poliittisesti tiedostava vai ei) on merkittävä rooli siinä, kuinka TV:n katsojat Venäjällä muodostavat merkityksiä TV-uutisten perusteella. Tutkimuksessani vähemmistö fokusryhmiin osallistuneista henkilöistä on poliittisesti tiedostavia, ja he turvautuvat yhdenmukaisiin poliittisiin skeemoihin tulkitessaan TV-uutisten sisältöä ja näin ollen antavat merkkejä nk. yhdenmukaisuuden periaatteesta (consistency bias) eli taipumuksesta tulkita informaatiota omien uskomusten mukaisesti. Suurin osa tutkimukseen osallistuneista fokusryhmähaastateltavista on poliittisesti passiivisia. Uutisen vastaanotossa he tukeutuvat muistinvaraisiin ideoihin, jotka sisältävät niin valtion politiikkaa tukevia kuin vastustavia näkökantoja. Heidän kykenemättömyytensä artikuloida johdonmukaisia mielipiteitä ylläpitää autoritaarista järjestelmää. Toiseksi tutkimukseni lisää ymmärrystä siitä, kuinka matalan informaation rationaliteetti (low-information rationality), eli taipumus prosessoida tietoa oikopolkujen ja yksinkertaistusten kautta, toimii autoritaarisessa järjestelmässä. Aiempi tutkimus olettaa, että käsitellessään uutisia ja poliittista informaatiota TV:n katsojat tukeutuvat laajaan valikoimaan heuristisia malleja eli informaation prosessointia nopeuttavia mentaalisia strategioita, jotka voivat liittyä niin arkielämään kuin myös ympäröivään poliittiseen todellisuuteen. Sitä, kuinka kansalaiset näitä erilaisia heuristisia malleja käyttävät ei kuitenkaan ole tutkittu laajasti demokratioiden ulkopuolella. Tutkimukseni osoittaa, että uutisten vastaanotossa venäläiset televisionkatsojat suosivat arkipäättelyä ja kulttuurisia stereotypioita, koska autoritaarisessa yhteiskunnassa media- ja poliittisia instituutioita ei pidetä riippumattomina tai luotettavina toimijoina. Lopuksi tutkimukseni lisää ymmärrystä siitä, kuinka valittavissa olevien tietolähteiden suuri määrä vaikuttaa uutisten vastaanottoon demokraattisten järjestelmien ulkopuolella. Tutkimukseni osoittaa, että poliittisesti aktiiviset haastateltavat löytävät mieltymyksiään vastaavaa informaatiota, mikä on merkki selektiivisestä altistumisesta. Ne tutkimukseen osallistuneet henkilöt, jotka eivät olleet poliittisesti aktiivisia yhdistelevät TV-uutisiin uutisaggregaattien kautta saamaansa informaatiota yksinkertaistaakseen informaation etsintää. Koska venäläisten uutisaggregaattien tarjoama informaatio ei eroa TV-uutisten tarjonnasta, vahvistavat ne TV-uutisten uskottavuutta televisionkatsojien silmissä muodostaen omanlaisensa informaatiokuplan. Vaikka yleisesti ottaen personoidun informaatiokuplan ajatus perustuu internetin käyttäjien henkilökohtaisten mieltymysten ja automatisoitujen algoritmien vuorovaikutukselle esittelen tässä tutkimuksessa paremmin autoritaarisen regiimin kontekstiin sopivan ”orkestroidun informaatiokuplaefektin” (orchestrated information bubble effect), joka perustuu valtion kontrolloiman television uutisagendaan. Koska tämä informaatiokuplaefekti toimii valtion säätelemänä ja ylhäältä annettuna suhteessa mediankuluttajiin, on sen tarkoitus vahvistaa ja uusintaa valtion kontrolloiman television välittämiä viestejä kansalaisten omien mieltymysten sijaan

Human-Centered Technologies for Inclusive Collection and Analysis of Public-Generated Data

The meteoric rise in the popularity of public engagement platforms such as social media, customer review websites, and public input solicitation efforts strives for establishing an inclusive environment for the public to share their thoughts, ideas, opinions, and experiences. Many decisions made at a personal, local, or national scale are often fueled by data generated by the public. As such, inclusive collection, analysis, sensemaking, and utilization of pubic-generated data are crucial to support the exercise of successful decision-making processes. However, people often struggle to engage, participate, and share their opinions due to inaccessibility, the rigidity of traditional public engagement methods, and the lack of options to provide opinions while avoiding potential confrontations. Concurrently, data analysts and decision-makers grapple with the challenges of analyzing, sensemaking, and making informed decisions based on public-generated data, which includes high dimensionality, ambiguity present in human language, and a lack of tools and techniques catered to their needs. Novel technological interventions are therefore necessary to enable the public to share their input without barriers and allow decision-makers to capture, forage, peruse, and sublimate public-generated data into concrete and actionable insights. The goal of this dissertation is to demonstrate how human-centered approaches involve the stakeholders in the design, development, and evaluation of tools and techniques that can lead to inclusive, effective, and efficient approaches to public-generated data collection and analysis to support informed decision-making. To that end, in this dissertation, I first addressed the challenges of empowering the public to share their opinions by exploring two major opinion-sharing avenues --- social media and public consultation. To learn more about people\u27s social media experiences and challenges, I built two technology probes and conducted a qualitative exploratory study with 16 participants. This study is followed up by exploring the challenges of inclusive participation during public consultations such as town halls. Based on a formative study with 66 participants and 20 organizers, I designed and developed CommunityClick to enable reticent share their opinions silently and anonymously during town halls. Equipped with the knowledge and experiences from these works, I designed, developed, and evaluated technologies and methods to facilitate and accelerate informed data-driven decision-making based on increased public-generated data. Based on interviews with 14 analysts and decision-makers in the civic domain, I built a visual analytics system CommunityClick that can facilitate public input analysis by surfacing hidden insights, people\u27s reflections, and priorities. Leveraging the lessons learned during this work, I created a visual text analytics system that supports serendipitous discovery and balanced analysis of textual data to help make informed decisions. In this work, I contribute an understanding of how people collect and analyze public-generated data to fuel their decisions when they have increased exposure to alternative avenues for opinion-sharing. Through a series of human-centered studies, I highlight the challenges that inhibit inclusivity in opinion sharing and shortcomings of existing methods that prevent decision-makers to account for comprehensive public input that includes marginalized or unpopular opinions. To address these challenges, I designed, developed, and evaluated a collection of interactive systems including CommunityClick, CommunityPulse, and Serendyze. Through a rigorous set of evaluation strategies which include creativity sessions, controlled lab studies, in-the-wild deployment, and field experiments, I involved stakeholders to assess the effectiveness and utility of the built systems. Through the empirical evidence from these studies, I demonstrate how alternative designs for social media could enhance people\u27s social media experiences and enable them to make new connections with others to share opinions. In addition, I show how CommunityClick can be utilized to enable reticent attendees during public consultation to share their opinions while avoiding unwanted confrontation and allowing organizers to capture and account for silent feedback. I highlight how CommunityPulse allowed analysts and decision-makers to examine public input from multiple angles for an accelerated analysis and more informed decision-making. Furthermore, I demonstrate how supporting serendipitous discovery and balanced analysis using Serendyze can lead to more informed data-driven decision-making. I conclude the dissertation with a discussion on future avenues to expand this research including the facilitation of multi-user collaborative analysis, integration of multi-modal signals in the analysis of public-generated data, and potential adoption strategies for decision-support systems designed for inclusive collection and analysis of public-generated data

Transdisciplinary AI Observatory -- Retrospective Analyses and Future-Oriented Contradistinctions

In the last years, AI safety gained international recognition in the light of heterogeneous safety-critical and ethical issues that risk overshadowing the broad beneficial impacts of AI. In this context, the implementation of AI observatory endeavors represents one key research direction. This paper motivates the need for an inherently transdisciplinary AI observatory approach integrating diverse retrospective and counterfactual views. We delineate aims and limitations while providing hands-on-advice utilizing concrete practical examples. Distinguishing between unintentionally and intentionally triggered AI risks with diverse socio-psycho-technological impacts, we exemplify a retrospective descriptive analysis followed by a retrospective counterfactual risk analysis. Building on these AI observatory tools, we present near-term transdisciplinary guidelines for AI safety. As further contribution, we discuss differentiated and tailored long-term directions through the lens of two disparate modern AI safety paradigms. For simplicity, we refer to these two different paradigms with the terms artificial stupidity (AS) and eternal creativity (EC) respectively. While both AS and EC acknowledge the need for a hybrid cognitive-affective approach to AI safety and overlap with regard to many short-term considerations, they differ fundamentally in the nature of multiple envisaged long-term solution patterns. By compiling relevant underlying contradistinctions, we aim to provide future-oriented incentives for constructive dialectics in practical and theoretical AI safety research