論文の概要: Investigating Characteristics of Media Recommendation Solicitation in r/ifyoulikeblank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06201v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 14:50:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:51:30.644675
• Title: Investigating Characteristics of Media Recommendation Solicitation in r/ifyoulikeblank
• Title（参考訳）: r/ifyoulikeblankにおけるメディアレコメンデーション・ソリケーションの考察
• Authors: Md Momen Bhuiyan, Donghan Hu, Andrew Jelson, Tanushree Mitra, Sang Won Lee,
• Abstract要約: ユーザがr/ifyoulikeblankに行く理由、レコメンデーションを探す方法、そしてサブレディットのユーザがレコメンデーションリクエストにどう反応するかを調査する。 私たちの仕事は、未来のインテリジェントなレコメンデーターシステム設計を知らせます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.517470851628193
• License:
• Abstract: Despite the existence of search-based recommender systems like Google, Netflix, and Spotify, online users sometimes may turn to crowdsourced recommendations in places like the r/ifyoulikeblank subreddit. In this exploratory study, we probe why users go to r/ifyoulikeblank, how they look for recommendation, and how the subreddit users respond to recommendation requests. To answer, we collected sample posts from r/ifyoulikeblank and analyzed them using a qualitative approach. Our analysis reveals that users come to this subreddit for various reasons, such as exhausting popular search systems, not knowing what or how to search for an item, and thinking crowd have better knowledge than search systems. Examining users query and their description, we found novel information users provide during recommendation seeking using r/ifyoulikeblank. For example, sometimes they ask for artifacts recommendation based on the tools used to create them. Or, sometimes indicating a recommendation seeker's time constraints can help better suit recommendations to their needs. Finally, recommendation responses and interactions revealed patterns of how requesters and responders refine queries and recommendations. Our work informs future intelligent recommender systems design.
• Abstract（参考訳）: Google、Netflix、Spotifyのような検索ベースのレコメンデーションシステムが存在するにもかかわらず、オンラインユーザーはr/ifyoulikeblankサブレディットのような場所でクラウドソースされたレコメンデーションに目を向けることがある。 本稿では,ユーザがr/ifyoulikeblankに行く理由,レコメンデーションを探す方法,サブレディットのユーザがレコメンデーションリクエストにどのように反応するかを調査する。 そこで我々は, r/ifyoulikeblank からサンプルポストを収集し, 定性的アプローチを用いて解析した。 分析の結果,一般的な検索システムを使い果たしたユーザや,商品の検索方法が分からないユーザ,検索システムよりも優れた知識を持つユーザなど,さまざまな理由から,ユーザがこのサブレディットにやってくることが明らかとなった。 r/ifyoulikeblank を用いて,レコメンデーション時にユーザが提示する新規情報について検索し,その記述と照会を行った。 例えば、作成に使用するツールに基づいてアーティファクトレコメンデーションを求める場合もあります。 あるいは、リコメンデーション希望者の時間制限を示すことは、彼らのニーズに合ったリコメンデーションに役立つ。 最後に、レコメンデーションレスポンスとインタラクションは、レコメンデーションとレコメンデーションのリコメンデーションを洗練させるパターンを明らかにした。 私たちの仕事は、未来のインテリジェントなレコメンデーターシステム設計を知らせます。

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