論文の概要: Visual or Textual: Effects of Explanation Format and Personal Characteristics on the Perception of Explanations in an Educational Recommender System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.25624v1
• Date: Thu, 26 Mar 2026 16:37:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-27 20:52:48.381829
• Title: Visual or Textual: Effects of Explanation Format and Personal Characteristics on the Perception of Explanations in an Educational Recommender System
• Title（参考訳）: 視覚的・テクスチュアル:教育レコメンダシステムにおける説明書の知覚に及ぼす説明書と個人的特徴の影響
• Authors: Qurat Ul Ain, Mohamed Amine Chatti, Nasim Yazdian Varjani, Farah Kamal, Astrid Rosenthal-von der Pütten,
• Abstract要約: 教育推薦システム(ERS)において、説明形式とPCが協調して知覚制御、透明性、信頼、満足度にどう影響するかを検討する。 その結果、視覚的、シンプルで、インタラクティブで、選択的、分かりやすい視覚化は、PCとは独立して、多くのユーザのERSにおけるコントロール、透明性、適切な信頼、満足度を、ユーザの嗜好とどのようにリンクしているかを明確に、直感的に伝えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3125039212103755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Explanations are central to improving transparency, trust, and user satisfaction in recommender systems (RS), yet it remains unclear how different explanation formats (visual vs. textual) are suited to users with different personal characteristics (PCs). To this end, we report a within-subject user study (n=54) comparing visual and textual explanations and examine how explanation format and PCs jointly influence perceived control, transparency, trust, and satisfaction in an educational recommender system (ERS). Using robust mixed-effects models, we analyze the moderating effects of a wide range of PCs, including Big Five traits, need for cognition, decision making style, visualization familiarity, and technical expertise. Our results show that a well-designed visual, simple, interactive, selective, easy to understand visualization that clearly and intuitively communicates how user preferences are linked to recommendations, fosters perceived control, transparency, appropriate trust, and satisfaction in the ERS for most users, independent of their PCs. Moreover, we derive a set of guidelines to support the effective design of explanations in ERSs.
• Abstract（参考訳）: 説明は、レコメンデータシステム(RS)における透明性、信頼、ユーザ満足度の改善の中心であるが、異なる個人的特性(PC)を持つユーザに対して、どのように異なる説明形式(視覚対テキスト)が適しているかは定かではない。 そこで本研究では,視覚的説明とテキスト的説明を比較検討した内的ユーザスタディ(n=54)を報告し,学習推薦システム(ERS)における理解制御,透明性,信頼,満足感の相違について検討した。 堅牢な混合効果モデルを用いて、ビッグファイブ特性、認知の必要性、意思決定スタイル、可視化的親しみやすさ、技術的専門性など、幅広いPCのモデレーション効果を分析する。 その結果、視覚的、シンプルで、インタラクティブで、選択的で、分かりやすい視覚化が、PCとは独立して、ユーザの嗜好がレコメンデーションにどのようにリンクされているかを明確に、直感的に伝え、コントロール、透明性、適切な信頼、ERSの満足度を向上することを示した。 さらに、ERSにおける説明の効果的な設計を支援するためのガイドラインのセットを導出する。

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