Ve lo que quieres ver

La investigación en sistemas recomendadores se ha centrado tradicionalmente en mejorar la precisión predictiva de las recomendaciones mediante el desarrollo de nuevos algoritmos o la incorporación de nuevas fuentes de datos. Sin embargo, varios estudios han demostrado que la precisión no siempre se correlaciona con una mejor experiencia del usuario, lo que ha dado lugar a investigaciones recientes que enfatizan la Interacción Hombre-Computadora para investigar aspectos de la interfaz y características del usuario que influyen en la experiencia del usuario en sistemas recomendadores. Siguiendo esta nueva línea de investigación, este documento presenta SetFusion, una interfaz visual controlable por el usuario para un sistema recomendador híbrido. Nuestro enfoque permite a los usuarios fusionar manualmente y controlar la importancia de las estrategias recomendadoras e inspeccionar los resultados de la fusión utilizando una visualización interactiva de diagramas de Venn. Analizamos los resultados de dos estudios de campo en el contexto de un sistema de recomendación de charlas en conferencias, realizados para investigar el efecto del control del usuario en un recomendador híbrido. El análisis de comportamiento y la evaluación subjetiva indican que la interfaz controlable propuesta tuvo un efecto positivo en la experiencia del usuario.