論文の概要: Impact of Tone-Aware Explanations in Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05061v1
• Date: Wed, 08 May 2024 13:55:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:58:46.736951
• Title: Impact of Tone-Aware Explanations in Recommender Systems
• Title（参考訳）: レコメンダシステムにおけるトーンアウェアの説明の影響
• Authors: Ayano Okoso, Keisuke Otaki, Satoshi Koide, Yukino Baba,
• Abstract要約: 推薦システムでは、ユーザの意思決定プロセスを支援する上で、説明の提示が重要な役割を果たす。 本研究は,3つの側面(知覚効果,ドメイン差,ユーザ属性)からオンラインユーザスタディを通じて説明音の効果について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.774563966512709
• License:
• Abstract: In recommender systems, the presentation of explanations plays a crucial role in supporting users' decision-making processes. Although numerous existing studies have focused on the effects (transparency or persuasiveness) of explanation content, explanation expression is largely overlooked. Tone, such as formal and humorous, is directly linked to expressiveness and is an important element in human communication. However, studies on the impact of tone on explanations within the context of recommender systems are insufficient. Therefore, this study investigates the effect of explanation tones through an online user study from three aspects: perceived effects, domain differences, and user attributes. We create a dataset using a large language model to generate fictional items and explanations with various tones in the domain of movies, hotels, and home products. Collected data analysis reveals different perceived effects of tones depending on the domains. Moreover, user attributes such as age and personality traits are found to influence the impact of tone. This research underscores the critical role of tones in explanations within recommender systems, suggesting that attention to tone can enhance user experience.
• Abstract（参考訳）: 推薦システムでは、ユーザの意思決定プロセスを支援する上で、説明の提示が重要な役割を果たす。 多くの既存研究では、説明内容の効果(透明性や説得力)に焦点が当てられているが、説明表現は概ね見過ごされている。 フォーマルでユーモラスなトーンは表現力に直接結びついており、人間のコミュニケーションにおいて重要な要素である。 しかし、レコメンデーションシステムの文脈における説明に対するトーンの影響についての研究は不十分である。 そこで,本研究では,オンラインユーザ調査による説明音の効果について,知覚効果,ドメイン差,ユーザ属性の3つの側面から検討した。 大規模な言語モデルを用いてデータセットを作成し、映画、ホテル、ホームプロダクトの領域における様々なトーンで架空のアイテムや説明を生成する。 収集したデータ分析により、ドメインによって異なる音の知覚効果が明らかになる。 さらに、年齢や性格特性などのユーザ属性がトーンの影響を左右することがわかった。 本研究は,レコメンデーションシステムにおける説明におけるトーンの重要性を浮き彫りにし,トーンへの注意がユーザエクスペリエンスを高めることを示唆している。

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