'UNISINOS - Universidade do Vale do Rio Dos Sinos'
Abstract
Intelligent systems have been used in different types of websites with the intention of creating personalized messages and understanding consumers’ needs more deeply. They are supposed to facilitate the decision-making process, make internet browsing easier and give users a sense of social feeling and personalization. So far, research in the field has focused attention on the positive aspects of using these systems. Little effort has been made, however, to try to recognize and correct situations in which they do not perform so well. This work is the result of an exploratory research destined to understand the broadness of the concept of failure in personalized environments as well as its antecedents and consequents. Based on the critical incident technique, we collected the opinion of 86 subjects in a multicultural environment and used their responses to elaborate a comprehensive framework of recommendation failure considering the different motivations for Internet use. Keywords: personalization, online shopping, recommendation agents, recommendation failure.Sistemas inteligentes têm sido usados em diferentes tipos de websites com a intenção de criar mensagens personalizadas e de entender as necessidades dos consumidores com mais profundidade. Eles supostamente facilitam o processo de tomada de decisão, tornam a navegação mais fácil e dão aos usuários uma sensação de trato social e personalização. Até agora, a pesquisa na área tem focado nos aspectos positivos de usar tais sistemas. Pouco esforço tem sido feito, entretanto, para tentar reconhecer e corrigir situações nas quais eles não apresentam um bom desempenho. Este trabalho é o resultado de uma pesquisa exploratória destinada a entender a amplitude do conceito de falha em ambientes personalizados, assim como seus antecedentes e consequentes. Baseados na técnica do incidente crítico, coletamos a opinião de 86 participantes em um ambiente multicultural e usamos suas respostas para elaborar um framework abrangente para a falha em recomendação, considerando as diferentes motivações para o uso da internet.Palavras-chave: personalização, compra on-line, agentes de recomendação, falha na recomendação
