Käyttäjäkokemus sosiaalisen median suosittelujärjestelmistä

Abstract

Tämä kirjallisuuskatsauksena toteutettu kandidaatin tutkielma analysoi suosittelujärjestelmiä, sosiaalista mediaa ja käyttäjäkokemusta tutkimalla suosittelujärjestelmien vaikutuksia käyttäjäkokemukseen sosiaalisessa mediassa sekä näiden sosiaalisuutta. Suosittelujärjestelmät ovat informaatioteknologiaa ja asiakastietoja yhdisteleviä järjestelmiä, jotka pyrkivät helpottamaan esimerkiksi markkinointia ja myyntiä verkossa suosittelemalla kohteita asiakkaille. Sosiaalisessa mediassa suosittelun kohteena voivat olla käyttäjälle mieluisat ryhmät, sivustot tai henkilöt. Tutkielmassa esitetään suosittelulle neljä eri tyyliä; sisältölähtöinen, yhteistyölähtöinen, sosiaalinen verkostopohjainen sekä hybridi. Sosiaalisessa mediassa luodaan ja ylläpidetään sosiaalisia suhteita ja verkostoja verkkopohjaisessa palvelussa. Sille ominaista on käyttäjien välinen vuorovaikutus ja tietojen jakaminen. Käyttäjäkokemus on käyttäjälle järjestelmän käyttöä ennen, sen aikana ja jälkeen muodostuva kokonaiskuva käyttötilanteesta, eli vuorovaikutuksesta järjestelmän kanssa. Suosittelujärjestelmien käyttäjäkokemukseen vaikuttavat järjestelmän objektiiviset puolet, eli järjestelmä itsessään, sekä subjektiiviset puolet, eli käyttäjän näkemys järjestelmästä, ja se voidaan jakaa järjestelmä-, prosessi- ja tuloslähtöisiin osiin. Käyttäjäkokemus on dynaamista ja riippuvaista käyttäjän ennakkoasenteista sekä mielentilasta, mutta suosittelujärjestelmät voivat itse vaikuttaa niistä muodostuvaan käyttäjäkokemukseen omien kykyjensä avulla. Tutkielmassa esitetään suosittelutyylin ja esillepanon vaikuttavan käyttäjän havaitsemaan laatuun ja kokemaan hyötyyn järjestelmästä. Jokaisen suosittelutyylin huomataan omaavan sosiaalisia piirteitä. Nämä piirteet ja niiden myötä järjestelmän vaikutukset käyttäjäkokemuksen voimistuvat mitä enemmän siirrytään sisältölähtöisestä kohti hybridiä suosittelua. Lopussa huomioidaan ja ehdotetaan mahdollisia suuntia lisä- ja jatkotutkimuksille. Näitä ovat käytännön osalta kyselynä tai muuten toteutettu tutkimus suosittelujärjestelmien käyttäjäkokemuksesta ja teorian puolelta suosittelujärjestelmien tarkempi tarkastelu niin käyttäjäkokemuksen kuin sosiaalisen median osalta.

User experience of recommender systems in social media.

This Bachelors thesis was done as a literary review and it analyses recommender systems, social media and user experience by studying the effects of recommender systems to user experience in social media as well as their social aspects. Recommender systems are systems that combine information technology and customer data to ease marketing and sales online by recommending products to the client. In social media the recommended product can be a group, page or person of interest to the client. This thesis presents four ways to produce the recommendation; content-based, collaborative, social network-based and hybrid. Social media refers to a web-based service used to create and maintain social relationships and networks. It typically involves interaction and trade between users. User experience is the whole experience the user forms from the interaction before, during and after using a system. In the user experience of recommender systems the experience is affected by the systems objective aspects, i.e. the system itself, and subjective aspects, i.e. the users’ view of the systems, and can be divided into system-, process- and outcome-related parts. User experience is dynamic and dependent on the bias and state of mind of the user but recommender systems can influence this via their own abilities. This thesis claims that the style of recommendation and the presentation of those recommendations have an effect on the perceived quality and usability of the system for the user. It is pointed out that every style of recommendation has social characteristics and that those characteristics and with them the effects on user experience get more noticeable the more the system moves from content based towards hybrid approach. In the end are highlighted and pointed out potential directions for additional and further research. These include in practice a survey or otherwise carried out research on the user experience of recommender systems and in theory a more detailed research on recommender systems in the context both user experience and social media.