पारदर्शी और नियंत्रित अनुशंसा प्रणालियों के लिए मानसिक मॉडलों की खोज: एक गुणात्मक अध्ययन

जबकि ऑनलाइन सामग्री को एक बढ़ती हुई डिग्री तक व्यक्तिगत बनाया जा रहा है, जैसे कि अनुशंसा प्रणालियों (RS) का उपयोग करते हुए, व्यक्तिगतकरण के पीछे का तर्क और उपयोगकर्ता इसे कैसे समायोजित कर सकते हैं सामान्यतः अस्पष्ट रहता है। यह अक्सर उपयोगकर्ता अनुभव और RS की समझी गई गुणवत्ता पर नकारात्मक प्रभाव डालने के लिए देखा गया। परिणामस्वरूप, शोध ने RS की गुणवत्ता का आकलन करते समय पारदर्शिता और नियंत्रण जैसे उपयोगकर्ता-केंद्रित पहलुओं को ध्यान में लेना शुरू कर दिया है। हालांकि, हम यह तर्क करते हैं कि इस शोध में बहुत कम इस बात की जांच की गई है कि उपयोगकर्ताओं की RS की संपूर्णता के बारे में धारणा और समझ क्या है। इस पेपर में, हम उपयोगकर्ताओं के RS के मानसिक मॉडलों का अन्वेषण करते हैं। विशेष रूप से, हमने गुणात्मक ग्राउंडेड थ्योरी पद्धति का पालन किया और सामान्य और नियमित Netflix उपयोगकर्ताओं के साथ 10 अर्ध-संरचित आमने-सामने के साक्षात्कार किए। साक्षात्कार के दौरान प्रतिभागियों ने Netflix में RS के बारे में उच्च स्तर की अनिश्चितता और भ्रम व्यक्त किया। परिणामस्वरूप, हमें विभिन्न मानसिक मॉडलों की एक विस्तृत श्रृंखला मिली। फिर भी, हमने इन सभी मॉडलों के पीछे एक सामान्य संरचना की पहचान की, जिसमें चार चरण शामिल हैं: डेटा अधिग्रहण, उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल का अनुमान, उपयोगकर्ता प्रोफाइल या वस्तुओं की तुलना, और अनुशंसाएँ उत्पन्न करना। हमारे निष्कर्षों के आधार पर, हम भविष्य में अधिक पारदर्शी, नियंत्रित और उपयोगकर्ता के अनुकूल RS डिजाइन करने के लिए निहितार्थ पर चर्चा करते हैं.