escaping the filterbubble #iak16
Post on 26-Jan-2017
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Thema
Escaping the filter bubble – Die Rolle von UX in datengetriebenen Personalisierungsprojekten
KundeFELD M
AutorHias Wrba
Datum01/06/2016
Seite 2 Escaping the filter bubble
Explizite Personalisierungvs.
Implizite Personalisierung
1st party Daten vs.
3rd party Daten
Personalisierungbraucht keinen
Login!
Seite 3 Escaping the filter bubble
Könnse‘ mir was empfehlen?
Seite 4 Escaping the filter bubble
Seite 5 Escaping the filter bubble
Seite 6 Escaping the filter bubble
Quelle: http://qz.com/571007/the-magic-that-makes-spotifys-discover-weekly-playlists-so-damn-good/
Seite 7 Escaping the filter bubble
Platzhalter – Antithese Mubi
Seite 8 Escaping the filter bubble
Size of item pool
#new published and unpublished items per day
Hohe Transaktionskosten für NutzerMittlere Transaktionskosten für NutzerNiedrige Transaktionskosten für Nutzer
Potentiale für automatisiertePersonalisierung
Seite 9 Escaping the filter bubble
Wie wirkt Personalisierung auf Nutzer?
Seite 10 Escaping the filter bubble
Seite 11 Escaping the filter 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!
Seite 12 Escaping the filter bubble FELD M: Personalisierung
User ExperienceKriterien guter Nutzererfahrungen
03 User Experience
Mentale Modelle
Seite 13 Escaping the filter bubble
Nutzer-basiertes kollaboratives Filtern
Item-basiertes kollaboratives Filtern
Seite 14 Escaping the filter bubble
Ich
Seite 15 Escaping the filter bubble
http://graphics.wsj.com/blue-feed-red-feed/#/transgender
Seite 16 Escaping the filter bubble
Serendipität
Seite 17 Escaping the filter bubble
Wer trifft die Entscheidung für wen was relevant ist?
Seite 18 Escaping the filter 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
Seite 19 Escaping the filter bubble
Aspiration vs. Impulse
Quinoa oder Schnitzel
arte oder RTL II
Sport oder Sofa
Seite 20 Escaping the filter bubble
Seite 21 Escaping the filter bubble
Computer so: NEIN!
Seite 22 Escaping the filter bubble
Predictive Analytics
Harte Faktoren Weiche Faktoren
Kredithistorie
Zahlungsverhalten
Höchstkredit
Einkommen
Konsumverhalten
Wohnort
Ethnie
Beruf
BildungFamilienstand
Geschlecht
Freundeskreis
Interessen
Alter
PolitischeAnsichten
Seite 23 Escaping the filter bubble
Wenn Maschinen lernen
Bildquelle: https://photos.google.com/share/AF1QipPX0SCl7OzWilt9LnuQliattX4OUCj_8EP65_cTVnBmS1jnYgsGQAieQUc1VQWdgQ?key=aVBxWjhwSzg2RjJWLWRuVFBBZEN1d205bUdEMnhB
Seite 24 Escaping the filter bubble
Kate CrawfordDatenethik
FOTO VON RE:PUBLICA
Seite 25 Escaping the filter bubble
Technologie
Mensch BusinessMenschHumanCenteredDesign
Seite 26 Escaping the filter bubble „Welcome to UX,I‘ll be your guide!“
Erwartungs-konformität
Orientierung auf der Seite muss immer gegeben
sein
TransparenzAn welcher Stelle wird
personalisiert?
Nach-vollziehbarkeit
Auf Basis welcher Daten/welchen Verhaltens wird personalisiert?
SteuerbarkeitWelchen Einfluss habe ich
als Nutzer?
Quelle: buzzfeed.com
Seite 27 Escaping the filter bubble
Und danke!
Mathias „Hias“ Wrba
hias.wrba@feld-m.dehttp://www.xing.com/prof/Hias_Wrba@ScreaminHiashttp://www.feld-m.de
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