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Escaping the filterbubble #iak16
Das Dokument behandelt die Rolle von UX in datengetriebenen Personalisierungsprojekten und die Differenzierung zwischen expliziter und impliziter Personalisierung. Es diskutiert Herausforderungen wie Transaktionskosten für Nutzer und die Relevanz von personalisierten Inhalten, sowie die Bedeutung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit in der Benutzererfahrung. Zudem wird auf die ethischen Aspekte von Daten und die Auswirkungen des maschinellen Lernens auf personalisierte Empfehlungen eingegangen.
Escaping the filterbubble #iak16
- 1. Thema Escaping the filterbubble – Die Rolle von UX in datengetriebenen Personalisierungsprojekten Kunde FELD M Autor Hias Wrba Datum 01/06/2016
- 2. Seite 2Escaping thefilter bubble Explizite Personalisierung vs. Implizite Personalisierung 1st party Daten vs. 3rd party Daten Personalisierung braucht keinen Login!
- 3. Seite 3Escaping thefilter bubble Könnse‘ mir was empfehlen?
- 4. Seite 4Escaping thefilter bubble
- 5. Seite 5Escaping thefilter bubble
- 6. Seite 6Escaping thefilter bubble Quelle: http://qz.com/571007/the-magic-that-makes-spotifys-discover-weekly-playlists-so-damn-good/
- 7. Seite 7Escaping thefilter bubble Platzhalter – Antithese Mubi
- 8. Seite 8Escaping thefilter bubble Size of item pool #new published and unpublished items per day Hohe Transaktionskosten für Nutzer Mittlere Transaktionskosten für Nutzer Niedrige Transaktionskosten für Nutzer Potentiale für automatisierte Personalisierung
- 9. Seite 9Escaping thefilter bubble Wie wirkt Personalisierung auf Nutzer?
- 10. Seite 10Escaping thefilter bubble
- 11. Seite 11Escaping thefilter bubble Nee, lass ma! Bitte Kaufen!Bitte Kaufen!Bitte Kaufen! Kauf endlich das Sofa! Kauf endlich das Sofa! Kauf endlich das Sofa! Kauf endlich das Sofa! Kauf endlich das Sofa! Überraschung: Sofa!
- 12. Seite 12Escaping thefilter bubble User Experience Kriterien guter Nutzererfahrungen FELD M: Personalisierung03 User Experience Mentale Modelle
- 13. Seite 13Escaping thefilter bubble Nutzer-basiertes kollaboratives Filtern Item-basiertes kollaboratives Filtern
- 14. Seite 14Escaping thefilter bubble Ich
- 15. Seite 15Escaping thefilter bubble http://graphics.wsj.com/blue-feed-red-feed/#/transgender
- 16. Seite 16Escaping thefilter bubble Serendipität
- 17. Seite 17Escaping thefilter bubble Wer trifft die Entscheidung für wen was relevant ist?
- 18. Seite 18Escaping thefilter bubble „A squirrel dying in front of your house may be more relevant to your interests right now than people dying in Africa.“ Mark Zuckerberg
- 19. Seite 19Escaping thefilter bubble Aspiration vs. Impulse Quinoa oder Schnitzel arte oder RTL II Sport oder Sofa
- 20. Seite 20Escaping thefilter bubble
- 21. Seite 21Escaping thefilter bubble Computer so: NEIN!
- 22. Seite 22Escaping thefilter bubble Predictive Analytics Harte Faktoren Weiche Faktoren Kredithistorie Zahlungsverhalten Höchstkredit Einkommen Konsumverhalten Wohnort Ethnie Beruf Bildung Familienstand Geschlecht Freundeskreis Interessen Alter Politische Ansichten
- 23. Seite 23Escaping thefilter bubble Wenn Maschinen lernen Bildquelle: https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB
- 24. Seite 24Escaping thefilter bubble Kate Crawford DatenethikFOTO VON RE:PUBLICA
- 25. Seite 25Escaping thefilter bubble Technologie Mensch BusinessMensch HumanCenteredDesign
- 26. Seite 26Escaping thefilter bubble „Welcome to UX, I‘ll be your guide!“ Erwartungs- konformität Orientierung auf der Seite muss immer gegeben sein Transparenz An welcher Stelle wird personalisiert? Nach-vollziehbarkeit Auf Basis welcher Daten/welchen Verhaltens wird personalisiert? Steuerbarkeit Welchen Einfluss habe ich als Nutzer? Quelle: buzzfeed.com
- 27. Seite 27Escaping thefilter bubble Und danke! Mathias „Hias“ Wrba hias.wrba@feld-m.de http://www.xing.com/prof/Hias_Wrb a @ScreaminHias http://www.feld-m.de
Hinweis der Redaktion
- #13 Nutzer fühlt sich verfolgt und beobachtet – Sofa ist noch einfach regelbasierte info im Cookie – spannend werden Vorhersagen was gefallen könnte…
- #15 „Wie wir im Internet entmündigt werden“ – Schöne Tradition bescheuerter deutscher Übersetzungen von englischen Buch und Filmtiteln.
- #17 Ernst Haeckel – Gemälde Cylon - The three Princes of Serendip - Serendipity means a "fortunate happenstance" or "pleasant surprise". It was coined by Horace Walpole in 1754
- #20 Guilty Pleasures – Konflikt in uns – Den Mensch kennzeichnet das Streben nach mehr als nur dem was seine Impulse ihm vorschreiben