Aider les gens à trouver ce qu'ils ne savent pas

Communications de l'ACM Vol. 43, No. 8 (août 2000), Pages 58-61 Les systèmes de recommandation aident les utilisateurs à trouver les mots corrects pour une recherche réussie. Imaginez que vous effectuez une tâche tout en interagissant avec un service hébergé sur Internet ou avec un service de reconnaissance vocale automatisé sur un téléphone mobile. Que se passerait-il si, durant votre interaction avec ce service, une machine faisait une recommandation suggérant comment vous pourriez mieux accomplir votre tâche actuelle ? Un problème important lié à la personnalisation concerne la compréhension de la manière dont une machine peut aider un utilisateur individuel en suggérant des recommandations. Lorsque les gens s'engagent dans un comportement de recherche d'information, c'est généralement parce qu'ils espèrent résoudre un problème ou atteindre un objectif pour lequel leur état actuel de connaissance est inadéquat. Cela suggère qu'ils ne savent pas vraiment ce qui pourrait leur être utile et, par conséquent, peuvent ne pas être en mesure de spécifier les caractéristiques saillantes des objets d'information potentiellement utiles. Malheureusement, les systèmes d'information typiques obligent les utilisateurs à spécifier ce qu'ils veulent que le système récupère. De plus, les personnes qui s'engagent dans des systèmes d'information à grande échelle sont généralement peu familières avec les opérations sous-jacentes des systèmes, le vocabulaire que les systèmes utilisent pour décrire les objets d'information dans leurs bases de données, et même la nature des bases de données.