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Wie gut verstehen Nutzer*innen YouTubes Empfehlungen? (CSCW2020)

Am Montag haben Oscar Alvarado (KU Leuven) und Hendrik Heuer (ifib) ihren Artikel "Middle-Aged Video Consumers' Beliefs About Algorithmic Recommendations on YouTube" auf der 23. ACM-Konferenz zum Thema Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW) vorgestellt. Diese Konferenz ist eine der wichtigsten Konferenzen im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion.

 

Der Artikel präsentiert neue Erkenntnisse darüber, wie Nutzer*innen mittleren Alters sich das Empfehlungssystem auf YouTube vorstellen. Der Artikel erklärt, wie die Vorstellungen genutzt werden können, um die Empfehlungen verständlich zu erklären. Dies ist wichtig, da Milliarden Nutzer*innen regelmäßig YouTube nutzen. 70 % der Videos, die auf YouTube konsumiert werden, werden dabei von YouTubes Empfehlungssystem ausgewählt.

 

Eine Zusammenfassung des Artikels ist auf YouTube zu finden:

 

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Für den Artikel, der kostenfrei über ArXiv abgerufen werden kann, haben Hendrik Heuer und Andreas Breiter vom ifib mit Oscar Alvarado, Vero Vanden Abeele und Katrien Verbert der belgischen KU Leuven kooperiert. Der Artikel zeichnet sich insbesondere dadurch aus, dass Menschen aus Deutschland, Belgien und Costa Rica befragt wurden.

 

Der Artikel ist Teil von Hendrik Heuers Doktorarbeit "Users & Machine Learning-based Curation Systems", die er im September erfolgreich abgeschlossen hat. Die Arbeit wurde von Andreas Breiter (Universität Bremen) und Elena Glassman (Harvard University) betreut.

 

Hendrik Heuers Doktorarbeit ist ebenfalls kostenfrei über die Staats- und Universitätsbibliothek Bremen abrufbar.