Suosittelujärjestelmien vaikutus kuluttajakäyttäytymiseen suoratoistopalveluissa

Abstract

Suosittelujärjestelmien käyttö on yleistynyt suoratoistopalveluiden laajentuessa eri media-aloilla, ja ne ovat suurina vaikuttajina määrittämässä millaista mediaa kulutamme päivittäin. Suosittelujärjestelmät ovat keskeinen osa suoratoistopalveluiden toimintaa ja ne tarjoavat palveluiden käyttäjille personoituja suosituksia keräämänsä käyttäjädatan perusteella. Tässä kandidaatintutkielmassa pyritään selvittämään, miten suosittelujärjestelmät vaikuttavat kuluttajakäyttäytymiseen suoratoistopalveluissa. Suosittelujärjestelmien yleisyys ja niiden vaikutus, sekä kuluttajakäyttäytymisen ymmärtämisen tärkeys tekevät aiheesta tutkimuksen arvoisen. Tämä kandidaatintutkielma toteutettiin kuvailevana kirjallisuuskatsauksena ja tutkimuskysymykseen pyrittiin vastaamaan käyttämällä lähteinä artikkeleita, tieteellisiä tutkimuksia ja blogitekstejä. Tutkimuksen tulokset osoittavat, että suosittelujärjestelmät vaikuttavat kuluttajien käyttäytymiseen eri tavoin. Ne auttavat käyttäjiä löytämään heitä kiinnostavia sisältöjä helpommin, lisäten heidän kuluttamansa sisällön määrää ja pitäen heidät palvelun parissa pidempiä aikoja. Lisäämällä käyttäjien kuluttaman sisällön määrää ja luomalla asiakastyytyväisyyttä ne voivat myös sitouttaa käyttäjiä palveluihin. Ne voivat vaikuttaa myös käyttäjien kuluttaman sisällön monipuolisuuteen, laajentaen tai supistaen sitä, sekä ne voivat johdattaa käyttäjät kaikukammioon (eng. echo chamber). Suosittelujärjestelmät voivat aiheuttaa myös suoratoistopalveluiden liiallista käyttöä, niiden pidentäessä käyttäjien kuluttamaa aikaa palvelun parissa.

As streaming services become more prevalent, the use of recommendation systems has become widespread across various media industries, and they play a significant role in determining the type of media content we consume daily. Recommendation systems are a central part of the operation of streaming services, providing users with personalized recommendations based on the data they collect from users. This bachelor’s thesis aims to investigate how recommendation systems influence consumer behavior in streaming services. The prevalence and impact of recommendation systems and the importance of understanding consumer behavior make this topic worthy of studying. This bachelor’s thesis was conducted as a descriptive literature review and the research question was addressed using articles, scientific studies, and blog posts as sources. The results of the study indicate that recommender systems influence consumer behavior in various ways. They help users find content that interests them more easily, thereby increasing the amount of content they consume, keeping them engaged with the service for longer periods. They can also affect the diversity of content consumed by users, either expanding or narrowing it, and they may lead users into echo chambers. Furthermore, recommendation systems can contribute to excessive use of streaming services by prolonging users’ time spent on the platform.