Efecto de explicaciones sobre la confianza del usuario en sistemas de recomendación sensibles al contexto

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División por tipo de usuario" ] ] ] "textoCompleto" => "IntroducciónLos sistemas de recomendación (SR) han proliferado en los últimos años, por lo que actualmente tenemos presencia de ellos en múltiples dominios que van desde la recomendación de películas hasta el uso en entornos de e-learning, por ejemplo. En todos estos dominios, es necesario evaluar ya sea durante su desarrollo o una vez implementados, para lo cual normalmente se sigue un enfoque de evaluación centrado en el sistema, es decir, analizando cómo funciona el algoritmo de recomendación en relación con las recomendaciones que se emiten. Con este fin, se utilizan métricas cómo precisión, recuerdo, f-measure y MAE (Mean Average Error), sin embargo, con ellas solo se evalúa parcialmente un sistema de recomendación: la eficiencia del algoritmo (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">McNee et al., 2006</a>). Mediante el uso de estas métricas no es posible conocer si el usuario utilizará las recomendaciones en su proceso de toma de decisiones y se omiten aspectos subjetivos relacionados con la experiencia del usuario, como: ¿el usuario sabe por qué se le ofrecen las recomendaciones?, ¿en realidad el usuario confía en ellas?, ¿qué tan complicado fue para el usuario entender las recomendaciones?Debido a ello, surgen enfoques de evaluación centrados en una de las características añadidas a los SR, que es su capacidad para ayudar a los usuarios en el proceso de toma de decisiones y, en consecuencia, mejorar su experiencia. Esto es posible añadiendo explicaciones en la presentación de las recomendaciones.Los SR que han incorporado características de explicación se analizaron y discutieron de múltiples formas (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090">Tintarev y Masthoff, 2015</a>). La mayoría de los SR utilizan explicaciones tradicionales (en forma de texto) o gráficas (mediante histogramas, ratings gráficos, etcétera). Sin embargo, aún es necesario realizar una comparativa entre el impacto generado por distintas formas de explicación, además de observar si estas ejercen el mismo efecto sobre la experiencia del usuario en una subclase de los sistemas de recomendación que basan su proceso de filtrado en la explotación de aquella información que sirva para caracterizar la situación de un ítem recomendable (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005">Abowd et al., 1999</a>), es decir, los sistemas de recomendación sensibles del contexto (SRSC). En este tipo de sistemas las explicaciones se pueden generar considerando la identificación de las condiciones contextuales que influenciaron la recomendación de los ítems (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010">Baltrunas et al., 2012</a>).En este trabajo, se presenta un estudio que aborda el efecto del uso de tres tipos de explicaciones (textuales, mediante, mapas mentales y a través de mapas conceptuales) sobre una componente de la experiencia del usuario: la confianza, en un sistema de recomendación sensible del contexto. Como parte de la experimentación, se empleó un framework de evaluación para SR que permite la incorporación de aspectos subjetivos y relaciones entre condiciones experimentales con distintos factores (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg et al., 2015</a>). Adicionalmente, se expone la forma en que los tipos de explicaciones antes mencionados impactan en el esfuerzo cognitivo y la comprensión de los usuarios, así como su relación con la confianza y la variación de estas tres componentes de la experiencia del usuario de acuerdo con los distintos tipos de usuarios.La organización del trabajo es la siguiente: en la sección 2 se presentan los trabajos relacionados con el uso de explicaciones en sistemas de recomendación, así como con los efectos que estas ejercen sobre la experiencia del usuario, específicamente en el componente de confianza. La sección 3 muestra los detalles del experimento de usuarios y el sistema utilizado en la experimentación. La sección 4 muestra los resultados obtenidos mediante la aplicación del experimento de usuarios. La sección 5 presenta la discusión de los resultados obtenidos y las implicaciones que estos presentan. Finalmente, la sección 6 presenta las conclusiones.Trabajos relacionadosDe acuerdo con el estado del arte, existen trabajos en los que se estudia el efecto de las explicaciones sobre componentes de la experiencia del usuario. Estos estudios se realizan sobre sistemas de recomendación, particularmente Web, cuya estrategia de presentación de ítems recomendados es acompañarlos de una explicación, en la que se expone por qué un ítem determinado se recomienda (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg et al., 2015</a>).Este impacto se estudia en diversas investigaciones y dentro de aquellas que consideran el componente de confianza, se siguen diferentes estrategias de análisis. Por ejemplo, en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">Pu y Chen (2007)</a> se estudia, mediante el análisis a un sistema de recomendación Web, la capacidad de un sistema para explicar de manera textual las recomendaciones, de forma que se reduzca el esfuerzo cognitivo que ejercen los usuarios para comprenderlas, así como la forma en que esto influye en la confianza. En <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">Knijnenburg et al. (2013)</a> se demostró que las explicaciones pueden influir de manera simultánea en la satisfacción y la percepción que el usuario tiene sobre la ayuda recibida. Otra perspectiva interesante es la del estudio que se presenta en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Henriette et al. (2008)</a>, donde se analiza el impacto de las explicaciones en la transparencia, la confianza y la aceptación de un sistema.Por otra parte, el análisis presentado en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Symeonidis et al. (2008)</a> compara la manera en que los estilos de presentación de las explicaciones influyen en los usuarios, lo que se relaciona en este trabajo, donde se estudia la manera en que distintos tipos de explicación influyen en la confianza del usuario. Esto también se relaciona con una investigación centrada en el caso específico de los Sistemas de Recomendación Sensibles al Contexto, donde se identifica que el uso de diferentes estilos de redacción en la generación de explicaciones tipo texto impacta en la experiencia de los usuarios, particularmente en comprensión (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Lim et al., 2009</a>).De acuerdo con el análisis de la literatura, se encontró que el uso de explicaciones en los sistemas de recomendación tradicionales (Web) ejerce un efecto positivo sobre la experiencia del usuario. Sin embargo, el mayor énfasis se presenta sobre explicaciones textuales obviando, de alguna forma, modos alternativos de explicación como los mapas mentales y mapas conceptuales. Son pocos los trabajos enfocados a sistemas de recomendación sensibles al contexto. Aquellos que existen se enfocan en una sola componente de la experiencia del usuario. Este es el caso de los trabajos presentados en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Gasparic y Ricci (2015)</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025">Elahi et al. (2015)</a>, donde se utilizan sistemas de recomendación sensibles al contexto para medir el efecto de los cambios en el diseño de interacción del sistema de recomendación sobre la calidad de las recomendaciones y la satisfacción del usuario, respectivamente.Es así como esta investigación se enfoca en el análisis de distintos tipos de explicación (textual, mapa mental y mapa conceptual) y su efecto en la confianza del usuario dentro del sistema y en sistemas de recomendación sensibles al contexto, considerando una combinación de variables encontradas en la literatura como: comprensión y esfuerzo cognitivo percibido, con el fin de identificar correlación entre ellas.Experimento de usuariosComo se mencionó, los trabajos relacionados indican que el uso de explicaciones en un sistema de recomendación tradicional ejerce una influencia positiva sobre la experiencia del usuario. Tomando esto como base y considerando el desarrollo de procesos experimentales en Ciencias Computacionales presentados por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Wohlin et al. (2012)</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">Jedlitschka et al. (2008)</a>, realizamos un experimento de usuarios descrito por los siguientes elementos:ObjetivoEl objetivo del estudio fue explorar la forma en que el esfuerzo cognitivo, la comprensión y la confianza de los usuarios de un SRSC varían dependiendo de la presentación de explicaciones en forma textual, mediante mapas mentales o usando mapas conceptuales.HipótesisPara cumplir el objetivo anterior, se consideraron las siguientes suposiciones:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005">•Hipótesis Nula 1: Las diferencias entre el uso de una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales para la presentación de explicaciones son nulas para el componente de confianza.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010">•Hipótesis Alternativa 1: Hay un efecto sobre el componente de confianza por la presentación de explicaciones usando una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015">•Hipótesis Nula 2: Las diferencias entre el uso de una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales para la presentación de explicaciones son nulas para el esfuerzo cognitivo.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020">•Hipótesis Alternativa 2: Hay un efecto sobre el esfuerzo cognitivo por la presentación de explicaciones usando una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025">•Hipótesis Nula 3: Las diferencias entre el uso de una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales para la presentación de explicaciones son nulas para el componente de comprensión.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030">•Hipótesis Alternativa 3: Hay un efecto sobre el componente de comprensión por la presentación de explicaciones usando una modalidad textual, mapas mentales o mapas conceptuales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035">•Hipótesis Nula 4: Los componentes comprensión y esfuerzo cognitivo tienen un efecto nulo sobre el componente de confianza.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040">•Hipótesis Alternativa 4: Hay un efecto sobre el componente de confianza por parte de variaciones en los componentes comprensión y esfuerzo cognitivo.</li></ul>VariablesPara aceptar o rechazar las hipótesis se analizaron tres variables dependientes medidas en una escala ordinal con valores del 1 al 5 de acuerdo con el promedio de intensidad con que se percibía cada componente de EU: la variable ECP para el estudio del esfuerzo cognitivo percibido, la variable Cm para examinar la comprensión, y finalmente la variable Cn para conocer la confianza.DiseñoEl diseño experimental implicó la asignación aleatoria de sujetos a 12 grupos de control, cada uno sometido a una condición de interacción definida por el cruce de dos variables independientes nominales: la variable TU (tipo de usuario), utilizada para indicar el perfil de un individuo mediante uno de tres posibles valores (Estudiante, Profesor o Empresario) y la variable IE (interface de explicación), empleada para indicar el modo en que las explicaciones se presentaron a un individuo mediante uno de tres posibles valores: texto, mapas mentales o mapas conceptuales.Para determinar el tamaño de la muestra de participantes, fue necesario realizar un análisis de poder estadístico. Esto se origina por la necesidad de detectar una magnitud de efectos bien definidos, es decir, se requiere detectar un efecto de determinada magnitud en una muestra considerando que el efecto en realidad está presente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020">Cohen, 1988</a>). Generalmente, en los sistemas de recomendación se presentan efectos de pequeña a mediana magnitud, con diferencias de 0.2 a 0.5 desviaciones estándar, respectivamente (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg, 2015</a>). Para calcular el tamaño de la muestra se consideró 85% de poder estadístico, p-value de 0.05 y una magnitud de efecto de 0.5 con una análisis de tipo A priori. La muestra óptima para el experimento correspondía a 118 sujetos de prueba, de los cuales se contó con la participación de 119. Los participantes no contaban con experiencia en el uso del objeto de experimentación y pertenecen a distintos centros de investigación, empresas e instituciones de educación superior. Solo se permitió participar a usuarios que formaran parte de alguno de los tres perfiles de usuario: estudiantes, profesores y empresarios. Del total de participantes, 33 fueron mujeres y 86 hombres. Respecto al rango de edades, 42 participantes se encontraron entre 18 y 24 años, 39 entre 25 y 30, 31 entre 31 y 40 y 7 mayores a 41 años.Objetos experimentalesComo parte del estudio, los participantes utilizaron un sistema de recomendación organizacional sensible al contexto denominado FindIt! Este sistema se diseñó para clientes móviles y actualmente atiende estudiantes, profesores y empresarios que visitan, por ejemplo, un centro de investigación, institución de educación superior u oficina de gobierno. FindIt! almacena toda la información a procesar en un modelo semántico y como parte de su funcionamiento ofrece recomendaciones sobre personas, objetos de conocimiento, lugares, actividades, eventos, recursos tecnológicos y servicios -basados en competencias organizacionales- que resulten interesantes para ellos. Estas recomendaciones se obtienen considerando las características del perfil de los usuarios y las condiciones contextuales presentes al momento en que llegan a una organización, tales como información temporal, espacial y disponibilidad de los ítems recomendables.Al momento de desplegar las recomendaciones, es posible acceder a una explicación por cada ítem recomendado que puede visualizarse de diferentes formas de acuerdo con las preferencias de los usuarios, esta tiene por objetivo indicar la razón detrás de la recomendación. Para ello, se siguen tres estrategias de acuerdo con los distintos tipos de explicaciones disponibles en el sistema, conforme a lo siguiente:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045">•Explicaciones textuales: Se explota la información almacenada en el modelo semántico para llenar una plantilla de texto explicativo por cada ítem recomendado, posteriormente incorpora diferentes términos y conectores lingüísticos según el tipo de usuario al que se muestre la explicación.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050">•Explicaciones mediante mapas mentales: Se despliegan los ítems recomendados en torno a un nodo central, indicando las interconexiones entre ellos con arcos etiquetados conforme a las relaciones no taxonómicas especificadas en el modelo semántico.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055">•Explicaciones mediante mapas conceptuales: En este esquema se emplean arcos etiquetados para indicar los tipos de ítems recomendados, los cuales se agrupan en torno a un nodo central con una oración descriptiva.</li></ul>En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se pueden observar los distintos tipos de explicación utilizados.<elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia>Instrumento de evaluaciónSe creó un cuestionario para la medición de las variables ECP, Cm y Cn, este se forma por 20 reactivos agrupados en tres categorías que analizan los factores de interés para la investigación. Para validar el cuestionario, las respuestas de los reactivos se sometieron a un Confirmatory Factor Analysis (CFA) con indicadores categóricos, aplicando Weighted Least Squares (WLS) como técnica de estimación. En el resultado de este proceso se obtuvo lo siguiente:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0025"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080">•Respecto al factor esfuerzo cognitivo percibido, 3 reactivos resultaron apropiados para medir la variable ECP, pues se obtuvo un α de 0.76 y un AVE de 0.678. Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">Chen y Pu (2010)</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo: “Tengo que revisar más de una vez la explicación para entender la recomendación”.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060">•De acuerdo con el factor comprensión, 5 reactivos resultaron apropiados para medir la variable Cm, pues se obtuvo un α de 0.87 y un AVE de 0.666. Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Knijnenburg et al. (2012)</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo: “Las explicaciones proporcionadas son claras”.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065">•Asimismo, con el factor Confianza, 5 reactivos resultaron apropiados para medir la variable Cn, pues se obtuvo un α de 0.83 y un AVE de 0.616. Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">Chen y Pu (2010)</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo: “No tengo razones para confiar en el ítem recomendado”.</li></ul>Se excluyeron 7 reactivos del análisis debido a que presentaban una baja comunalidad, cargas factoriales cruzadas o correlaciones residuales. Para los factores indicados, los valores de Cronbach's Alpha y Average Variance Extracted (AVE) se mostraron altos (α > 0.70, AVE > 0.50), indicando validez convergente. Aunado a esto, la raíz cuadrada de la AVE fue mayor que el factor de correlación para todos los factores, indicando validez divergente.ProcedimientoPara iniciar la recolección de datos, se pidió a los participantes contestar un formulario básico (nombre, fecha de nacimiento, nivel académico, área de conocimiento y áreas de interés). Una vez hecho esto, se les presentaron las recomendaciones de los ítems que podrían ser de su interés, acompañadas con sus respectivas explicaciones de acuerdo con la condición a la cual se asignaron.En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se puede observar la asignación de sujetos a los grupos de experimentación, además se muestra la especificación de dos conjuntos de estudiantes. El manejar dos grupos de estudiantes tuvo el objetivo de determinar si existe alguna influencia por efecto de la variabilidad entre tipos de ítem, es decir, cada conjunto de usuario estudiante recibirá distintos tipos de ítems.<elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia>Es importante señalar que cada grupo de usuarios recibió recomendaciones de ítems con base en conjunto de tipo de ítems, por ejemplo, el grupo Estudiante recibe recomendaciones de 3 profesores, 3 eventos, 2 objetos de conocimiento y 2 proyectos, mientras que el grupo Estudiante’ recibe recomendaciones de 2 profesores, 3 servicios, 3 proyectos y 2 lugares. Los tipos de ítems que reciben son los mismos, sin embargo, esto no significa que reciban los mismos ítems, ya que estos se adecuan al perfil del usuario.Para dar a cada usuario una experiencia comparable, se limitó el número de recomendaciones a ocho elementos. Al terminar de consultar las recomendaciones, se pidió a los participantes contestar el instrumento de evaluación para plasmar su experiencia sobre la interacción con el sistema.Análisis de resultadosLas <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figuras 2, 3, 4 y 5</a>, muestran la distribución y simetría de los resultados obtenidos tras la aplicación de los cuestionarios y como puede observarse, los valores de las tres variables dependientes analizadas no tuvieron la misma desviación respecto a la media.<elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia>Para buscar correlaciones entre los componentes de la Experiencia del Usuario y las condiciones experimentales, los datos se sometieron a un modelo de ecuaciones estructurales, el cual incluye el modelo de evaluación de los factores y las relaciones estructurales entre los factores y otras variables.El modelo mostrado en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>, se creó considerando el framework descrito en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg et al. (2015)</a> que incluye la interfaz de explicación como el aspecto objetivo del sistema y que presenta las condiciones experimentales: explicación textual, mapa mental y mapa conceptual. De igual manera se consideran características personales del usuario para indicar qué tipo de usuario participó. La inclusión de este último aspecto permite conocer si los efectos analizados varían respecto a los distintos perfiles de usuario de los participantes.<elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia>Asimismo, se incluyen las componentes de la experiencia del usuario sobre las cuales se evaluarán los efectos de las condiciones experimentales: esfuerzo cognitivo, comprensión y confianza. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>, se pueden observar los arcos que indican las magnitudes de los efectos ejercidos y la significancia estadística de cada uno de ellos. El modelo presenta un ajuste correcto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fn0005">1</a> con los datos obtenidos, que fueron los siguientes: p < 0.01; RMSEA = 0.0071; 90% CI: [0.047, 0.092]; CFI = 0.971, TLI = 0.964.Dicho modelo muestra que el uso de explicaciones mediante mapas mentales y mapas conceptuales respecto a las explicaciones textuales, ejerce un efecto negativo sobre el esfuerzo cognitivo percibido por el usuario, excepto en el caso de los profesores, es decir, para la mayoría de los casos se reduce el esfuerzo cognitivo percibido, sin embargo este efecto no es significativo, por lo que la Hipótesis Nula 2 se rechaza.También se puede observar que al utilizar distintos tipos de explicación y de usuario se reduce la comprensión sobre las recomendaciones presentadas a los usuarios. Esto se debe a que, en conjunto, las tres condiciones experimentales ejercen distintos efectos sobre la comprensión, es decir, el efecto de la explicación textual puede aumentar la comprensión de las recomendaciones mientras que el efecto de los mapas conceptuales es decremental, por lo que la Hipótesis Nula 3 se rechaza.Además, en cuanto al esfuerzo cognitivo percibido y la comprensión, se observa una relación significativa entre ellos, es decir, a menor esfuerzo cognitivo, mayor comprensión. Por otro lado, la comprensión influye en la confianza del usuario respecto al sistema, ya que presenta un efecto positivo muy significativo. El efecto que se ejerce sobre la confianza por el esfuerzo cognitivo percibido es, además de no significativo, irrelevante, por lo que la Hipótesis Nula 4 se rechaza parcialmente.Una vez observados los efectos, correlaciones y sus significancias, en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a> se presenta la comparación de la magnitud de los efectos de cada condición experimental (tipos de explicaciones) sobre los factores analizados (esfuerzo cognitivo percibido, comprensión y confianza). Se puede observar que tanto mapas mentales y mapas conceptuales (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a>b-c) reducen significativamente el esfuerzo del usuario para comprender las recomendaciones que el sistema emite. Esto se debe a que ambos presentan relaciones gráficas entre los ítems, lo que permite al usuario ejercer un menor esfuerzo cognitivo para visualizar la utilidad de los mismos con base en otros ítems.<elsevierMultimedia ident="fig0035"></elsevierMultimedia>Por otra parte, la condición experimental que presenta un efecto mayor sobre la comprensión es la explicación textual (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a>a). Sin embargo, también esta condición es la que presenta un mayor esfuerzo cognitivo por parte del usuario. Esto significa que los usuarios tienden a comprender mejor una explicación en forma de texto, pero al hacerlo se requiere aplicar un esfuerzo cognitivo mayor que con el resto de las condiciones, ya que la explicación textual no presenta gráficamente relaciones con otros ítems.En cuanto a la confianza, se puede observar que las explicaciones textuales son aquellas que generan la mayor confianza del usuario con el sistema, por lo que la Hipótesis Nula 1 se rechaza. Esto nos lleva a confirmar la significancia de la relación entre la comprensión y la confianza. Con una nota de precaución, debido a la falta de significancia de algunos resultados (aquellos relacionados a esfuerzo cognitivo percibido), se puede interpretar que ante un incremento de la comprensión de las explicaciones se presentará el mismo efecto sobre la confianza del usuario con el sistema.Con base en la introducción intencional de un segundo grupo de Estudiantes (Estudiantes’), que se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>, se realizó un análisis χ2 sobre los efectos obtenidos de ambos conjuntos sobre los tres factores analizados para determinar si puede existir variabilidad entre tipos de ítem. Con χ2=0.147, valor menor al valor de referencia con 2 grados de libertad χ2=5.99, se concluyó que la heterogeneidad de los ítems recomendados no presenta un efecto significativo sobre los factores analizados.DiscusiónCon los resultados obtenidos se ratifica lo que se muestra en la literatura: el uso de explicaciones incrementa la calidad de la experiencia del usuario. En este trabajo, se comprueba específicamente que el uso de explicaciones incrementa la confianza del usuario en sistemas de recomendación sensibles al contexto y que el tipo de explicación a utilizar dependerá del factor que se desee potenciar. La naturaleza de un SRSC proviene de la ayuda en el proceso de toma de decisiones. A diferencia de los SR tradicionales (Web), un SRSC posee la capacidad de adaptarse al contexto en el cual se encuentra, razón por la cual es posible usarlos como sistemas de guiado, de búsqueda de lugares, etcétera.Respecto a la posibilidad de generalizar los resultados que se obtuvieron con otras poblaciones o situaciones similares, se calculó el tamaño de la muestra probabilística con base en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020">Cohen (1988)</a>, lo que permitió aplicar el principio de transferibilidad (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070">Martínez, 2012</a>) a las siguientes inferencias:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070">•Las explicaciones ejercen un efecto positivo sobre la confianza del usuario en el sistema, además el efecto se encuentra relacionado con el aumento de la comprensión de las recomendaciones que emite el sistema. Debido a ello, se identificó que si se desea reducir el esfuerzo cognitivo percibido por el usuario, se deberá utilizar algún tipo de explicación que muestre gráficamente la relación entre distintos tipos de ítems recomendados, como el caso de los mapas mentales y mapas conceptuales.</li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075">•Si se busca aumentar la confianza del usuario en el sistema sin importar el esfuerzo cognitivo que esto implique al usuario, es necesario utilizar una explicación textual de las recomendaciones. Sin embargo, hay que enfatizar que si bien el efecto es positivo sobre la confianza, aún no se ha comprobado su interacción con otras componentes de la experiencia del usuario.</li></ul>Dado que el sistema de prueba FindIt! contaba con heterogeneidad de ítems, fue importante demostrar que esta característica no presenta influencia alguna sobre el resto de los factores evaluados. Los resultados del análisis χ2 muestran que la heterogeneidad de ítems no ejerce efecto significativo sobre el esfuerzo cognitivo, la comprensión o incluso la confianza del usuario respecto al sistema.El modelo utilizado para el análisis de los datos es útil considerando escenarios donde se requiera evaluar componentes de la experiencia del usuario, como confianza y satisfacción, mediante la modificación de la interfaz de usuario del sistema de recomendación. Consideramos que el modelo puede mejorarse mediante la selección de nuevas componentes de la experiencia del usuario. Sin embargo, será necesario verificar su influencia sobre el resto de las variables definidas previamente. Se trata de observar si los efectos de las explicaciones sobre la confianza permanecen en relación con nuevos factores. La característica de sensibilidad al contexto es muy importante. Se requiere que los sistemas de recomendación, sobre los cuales se aplique el modelo propuesto, cuenten con alguna característica como personalización con base en tiempo, ubicación o perfil del usuario, entre otras.Finalmente, con los resultados obtenidos es posible crear una serie de recomendaciones para los diseñadores/programadores de sistemas de recomendación sensibles al contexto para la mejora de la experiencia del usuario.ConclusionesTradicionalmente, el paradigma de evaluación de los sistemas de recomendación se centra en el algoritmo de recomendación. Este artículo presenta un estudio que utilizó un paradigma centrado en el usuario, donde se ha realizado poco trabajo. De esta forma, se aporta al estado del arte de la evaluación de sistemas de recomendación, mediante la descripción del proceso de evaluación de la confianza del usuario, así como su relación con la comprensión y el esfuerzo cognitivo mediante el uso de explicaciones, en un tipo específico de sistema de recomendación: sensible al contexto. Los resultados muestran que las explicaciones textuales ayudan a incrementar la confianza del usuario hacia el sistema, aun cuando implique un esfuerzo mayor para interpretarlas. Por otro lado, si lo que se desea es reducir el esfuerzo que ejerce el usuario para entender las explicaciones, es necesario utilizar explicaciones gráficas mediante mapas mentales o conceptuales." 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Es maestro en ciencias de la computación por el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (CENIDET), México. Es profesor-investigador de la División Académica de Tecnologías de la Información de la Universidad Tecnológica Emiliano Zapata del Estado de Morelos. Entre sus líneas de especialización se encuentran la evaluación de la experiencia del usuario, Web semántica y sistemas de recomendación semánticos sensibles al contexto." ] 1 => array:2 [ "identificador" => "vt0010" "biografia" => "Juan Gabriel González-Serna. Es doctor en ciencias computacionales por el Centro de Investigación en Computación (CIC) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), México. Miembro del Sistema Estatal de Investigadores (SEI) en Morelos, México. Es profesor-investigador del área de Sistemas Distribuidos en CENIDET. 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Se ha probado que las explicaciones son útiles para mejorar la percepción del usuario respecto a la satisfacción, y para persuadir al usuario de adoptar el sistema de recomendación. Este artículo se enfoca en la evaluación de la confianza del usuario de acuerdo con el sistema y sus relaciones con la comprensión y esfuerzo cognitivo que percibe, mediante el uso de explicaciones en un tipo específico de sistema de recomendación: sensible al contexto. Se realizó un experimento de usuario con un sistema de recomendación organizacional que provee recomendaciones de personas, lugares, eventos, objetos de conocimiento e infraestructura, usando tres tipos de explicación: mapas conceptuales, mapas mentales y explicaciones textuales. Los resultados muestran que, aunque los mapas conceptuales y mentales incrementan la comprensión de las recomendaciones y reducen el esfuerzo cognitivo percibido, las explicaciones textuales mejoran la confianza del usuario respecto al sistema, aun cuando requieren mayor esfuerzo cognitivo para comprenderlas." ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "Explanations on recommender systems have been used to improve components of user experience. It has been proven that explanations are useful to enhance users’ perception on satisfaction and persuade users to adopt the recommender system. This paper focuses on evaluating user trust and the trade-offs with understandability and cognitive effort by using explanations in a specific type of recommender system: context-aware. We performed an user experiment with an organizational recommender system that gives recommendations of people, places, events, knowledge objects and infrastructure, using three different types of explanations: conceptual maps, mind maps and textual explanation. The results show that although mind and conceptual maps increases users’ understanding of recommendations and decreases cognitive effort, textual explanations improves the users’ trust on the system even when they require much cognitive effort to be understood." ] ] "NotaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "etiqueta" => "1" "nota" => "En <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0040">Hu y Bentler (1999)</a> se proponen los valores mínimos de los parámetros estadísticos para un ajuste correcto del modelo: CFI > 0.96, TLI > 0.95, RMSEA < 0.05 y el límite superior de 90% CI por debajo de 0.10." 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Effect of Explanations on Users’ Trust in Context-Aware Recommender Systems

Alejandres-Sánchez Hugo Omar, González-Serna Juan Gabriel, González-Franco Nimrod

Departamento de Ciencias Computacionales Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

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recuerdo&#44; f-measure y MAE &#40;Mean Average Error&#41;&#44; sin embargo&#44; con ellas solo se eval&#250;a parcialmente un sistema de recomendaci&#243;n&#58; la eficiencia del algoritmo &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0075">McNee <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 2006</a>&#41;&#46; Mediante el uso de estas m&#233;tricas no es posible conocer si el usuario utilizar&#225; las recomendaciones en su proceso de toma de decisiones y se omiten aspectos subjetivos relacionados con la experiencia del usuario&#44; como&#58; &#191;el usuario sabe por qu&#233; se le ofrecen las recomendaciones&#63;&#44; &#191;en realidad el usuario conf&#237;a en ellas&#63;&#44; &#191;qu&#233; tan complicado fue para el usuario entender las recomendaciones&#63;</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Debido a ello&#44; surgen enfoques de evaluaci&#243;n centrados en una de las caracter&#237;sticas a&#241;adidas a los SR&#44; que es su capacidad para ayudar a los usuarios en el proceso de toma de decisiones y&#44; en consecuencia&#44; mejorar su experiencia&#46; Esto es posible a&#241;adiendo explicaciones en la presentaci&#243;n de las recomendaciones&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los SR que han incorporado caracter&#237;sticas de explicaci&#243;n se analizaron y discutieron de m&#250;ltiples formas &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090">Tintarev y Masthoff&#44; 2015</a>&#41;&#46; La mayor&#237;a de los SR utilizan explicaciones tradicionales &#40;en forma de texto&#41; o gr&#225;ficas &#40;mediante histogramas&#44; ratings gr&#225;ficos&#44; etc&#233;tera&#41;&#46; Sin embargo&#44; a&#250;n es necesario realizar una comparativa entre el impacto generado por distintas formas de explicaci&#243;n&#44; adem&#225;s de observar si estas ejercen el mismo efecto sobre la experiencia del usuario en una subclase de los sistemas de recomendaci&#243;n que basan su proceso de filtrado en la explotaci&#243;n de aquella informaci&#243;n que sirva para caracterizar la situaci&#243;n de un &#237;tem recomendable &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0005">Abowd <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 1999</a>&#41;&#44; es decir&#44; los sistemas de recomendaci&#243;n sensibles del contexto &#40;SRSC&#41;&#46; En este tipo de sistemas las explicaciones se pueden generar considerando la identificaci&#243;n de las condiciones contextuales que influenciaron la recomendaci&#243;n de los &#237;tems &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0010">Baltrunas <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 2012</a>&#41;&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En este trabajo&#44; se presenta un estudio que aborda el efecto del uso de tres tipos de explicaciones &#40;textuales&#44; mediante&#44; mapas mentales y a trav&#233;s de mapas conceptuales&#41; sobre una componente de la experiencia del usuario&#58; la confianza&#44; en un sistema de recomendaci&#243;n sensible del contexto&#46; Como parte de la experimentaci&#243;n&#44; se emple&#243; un <span class="elsevierStyleItalic">framework</span> de evaluaci&#243;n para SR que permite la incorporaci&#243;n de aspectos subjetivos y relaciones entre condiciones experimentales con distintos factores &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 2015</a>&#41;&#46; Adicionalmente&#44; se expone la forma en que los tipos de explicaciones antes mencionados impactan en el esfuerzo cognitivo y la comprensi&#243;n de los usuarios&#44; as&#237; como su relaci&#243;n con la confianza y la variaci&#243;n de estas tres componentes de la experiencia del usuario de acuerdo con los distintos tipos de usuarios&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La organizaci&#243;n del trabajo es la siguiente&#58; en la secci&#243;n 2 se presentan los trabajos relacionados con el uso de explicaciones en sistemas de recomendaci&#243;n&#44; as&#237; como con los efectos que estas ejercen sobre la experiencia del usuario&#44; espec&#237;ficamente en el componente de confianza&#46; La secci&#243;n 3 muestra los detalles del experimento de usuarios y el sistema utilizado en la experimentaci&#243;n&#46; La secci&#243;n 4 muestra los resultados obtenidos mediante la aplicaci&#243;n del experimento de usuarios&#46; La secci&#243;n 5 presenta la discusi&#243;n de los resultados obtenidos y las implicaciones que estos presentan&#46; Finalmente&#44; la secci&#243;n 6 presenta las conclusiones&#46;</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Trabajos relacionados</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con el estado del arte&#44; existen trabajos en los que se estudia el efecto de las explicaciones sobre componentes de la experiencia del usuario&#46; Estos estudios se realizan sobre sistemas de recomendaci&#243;n&#44; particularmente Web&#44; cuya estrategia de presentaci&#243;n de &#237;tems recomendados es acompa&#241;arlos de una explicaci&#243;n&#44; en la que se expone por qu&#233; un &#237;tem determinado se recomienda &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 2015</a>&#41;&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este impacto se estudia en diversas investigaciones y dentro de aquellas que consideran el componente de confianza&#44; se siguen diferentes estrategias de an&#225;lisis&#46; Por ejemplo&#44; en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0080">Pu y Chen &#40;2007&#41;</a> se estudia&#44; mediante el an&#225;lisis a un sistema de recomendaci&#243;n Web&#44; la capacidad de un sistema para explicar de manera textual las recomendaciones&#44; de forma que se reduzca el esfuerzo cognitivo que ejercen los usuarios para comprenderlas&#44; as&#237; como la forma en que esto influye en la confianza&#46; En <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0055">Knijnenburg <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2013&#41;</a> se demostr&#243; que las explicaciones pueden influir de manera simult&#225;nea en la satisfacci&#243;n y la percepci&#243;n que el usuario tiene sobre la ayuda recibida&#46; Otra perspectiva interesante es la del estudio que se presenta en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0035">Henriette <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2008&#41;</a>&#44; donde se analiza el impacto de las explicaciones en la transparencia&#44; la confianza y la aceptaci&#243;n de un sistema&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; el an&#225;lisis presentado en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0085">Symeonidis <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2008&#41;</a> compara la manera en que los estilos de presentaci&#243;n de las explicaciones influyen en los usuarios&#44; lo que se relaciona en este trabajo&#44; donde se estudia la manera en que distintos tipos de explicaci&#243;n influyen en la confianza del usuario&#46; Esto tambi&#233;n se relaciona con una investigaci&#243;n centrada en el caso espec&#237;fico de los Sistemas de Recomendaci&#243;n Sensibles al Contexto&#44; donde se identifica que el uso de diferentes estilos de redacci&#243;n en la generaci&#243;n de explicaciones tipo texto impacta en la experiencia de los usuarios&#44; particularmente en comprensi&#243;n &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0065">Lim <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46;&#44; 2009</a>&#41;&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con el an&#225;lisis de la literatura&#44; se encontr&#243; que el uso de explicaciones en los sistemas de recomendaci&#243;n tradicionales &#40;Web&#41; ejerce un efecto positivo sobre la experiencia del usuario&#46; Sin embargo&#44; el mayor &#233;nfasis se presenta sobre explicaciones textuales obviando&#44; de alguna forma&#44; modos alternativos de explicaci&#243;n como los mapas mentales y mapas conceptuales&#46; Son pocos los trabajos enfocados a sistemas de recomendaci&#243;n sensibles al contexto&#46; Aquellos que existen se enfocan en una sola componente de la experiencia del usuario&#46; Este es el caso de los trabajos presentados en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030">Gasparic y Ricci &#40;2015&#41;</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0025">Elahi <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2015&#41;</a>&#44; donde se utilizan sistemas de recomendaci&#243;n sensibles al contexto para medir el efecto de los cambios en el dise&#241;o de interacci&#243;n del sistema de recomendaci&#243;n sobre la calidad de las recomendaciones y la satisfacci&#243;n del usuario&#44; respectivamente&#46;</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es as&#237; como esta investigaci&#243;n se enfoca en el an&#225;lisis de distintos tipos de explicaci&#243;n &#40;textual&#44; mapa mental y mapa conceptual&#41; y su efecto en la confianza del usuario dentro del sistema y en sistemas de recomendaci&#243;n sensibles al contexto&#44; considerando una combinaci&#243;n de variables encontradas en la literatura como&#58; comprensi&#243;n y esfuerzo cognitivo percibido&#44; con el fin de identificar correlaci&#243;n entre ellas&#46;</p></span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0035">Experimento de usuarios</span><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como se mencion&#243;&#44; los trabajos relacionados indican que el uso de explicaciones en un sistema de recomendaci&#243;n tradicional ejerce una influencia positiva sobre la experiencia del usuario&#46; Tomando esto como base y considerando el desarrollo de procesos experimentales en Ciencias Computacionales presentados por <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095">Wohlin <span class="elsevierStyleItalic">et al&#46;</span> &#40;2012&#41;</a> y <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045">Jedlitschka <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2008&#41;</a>&#44; realizamos un experimento de usuarios descrito por los siguientes elementos&#58;</p><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Objetivo</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo del estudio fue explorar la forma en que el esfuerzo cognitivo&#44; la comprensi&#243;n y la confianza de los usuarios de un SRSC var&#237;an dependiendo de la presentaci&#243;n de explicaciones en forma textual&#44; mediante mapas mentales o usando mapas conceptuales&#46;</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Hip&#243;tesis</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para cumplir el objetivo anterior&#44; se consideraron las siguientes suposiciones&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Nula 1&#58; Las diferencias entre el uso de una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales para la presentaci&#243;n de explicaciones son nulas para el componente de confianza&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Alternativa 1&#58; Hay un efecto sobre el componente de confianza por la presentaci&#243;n de explicaciones usando una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Nula 2&#58; Las diferencias entre el uso de una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales para la presentaci&#243;n de explicaciones son nulas para el esfuerzo cognitivo&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Alternativa 2&#58; Hay un efecto sobre el esfuerzo cognitivo por la presentaci&#243;n de explicaciones usando una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Nula 3&#58; Las diferencias entre el uso de una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales para la presentaci&#243;n de explicaciones son nulas para el componente de comprensi&#243;n&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Alternativa 3&#58; Hay un efecto sobre el componente de comprensi&#243;n por la presentaci&#243;n de explicaciones usando una modalidad textual&#44; mapas mentales o mapas conceptuales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Nula 4&#58; Los componentes comprensi&#243;n y esfuerzo cognitivo tienen un efecto nulo sobre el componente de confianza&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Hip&#243;tesis Alternativa 4&#58; Hay un efecto sobre el componente de confianza por parte de variaciones en los componentes comprensi&#243;n y esfuerzo cognitivo&#46;</p></li></ul></p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Variables</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para aceptar o rechazar las hip&#243;tesis se analizaron tres variables dependientes medidas en una escala ordinal con valores del 1 al 5 de acuerdo con el promedio de intensidad con que se percib&#237;a cada componente de EU&#58; la variable ECP para el estudio del esfuerzo cognitivo percibido&#44; la variable Cm para examinar la comprensi&#243;n&#44; y finalmente la variable Cn para conocer la confianza&#46;</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Dise&#241;o</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El dise&#241;o experimental implic&#243; la asignaci&#243;n aleatoria de sujetos a 12 grupos de control&#44; cada uno sometido a una condici&#243;n de interacci&#243;n definida por el cruce de dos variables independientes nominales&#58; la variable TU &#40;<span class="elsevierStyleItalic">tipo de usuario</span>&#41;&#44; utilizada para indicar el perfil de un individuo mediante uno de tres posibles valores &#40;Estudiante&#44; Profesor o Empresario&#41; y la variable IE &#40;<span class="elsevierStyleItalic">interface de explicaci&#243;n</span>&#41;&#44; empleada para indicar el modo en que las explicaciones se presentaron a un individuo mediante uno de tres posibles valores&#58; texto&#44; mapas mentales o mapas conceptuales&#46;</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para determinar el tama&#241;o de la muestra de participantes&#44; fue necesario realizar un an&#225;lisis de poder estad&#237;stico&#46; Esto se origina por la necesidad de detectar una magnitud de efectos bien definidos&#44; es decir&#44; se requiere detectar un efecto de determinada magnitud en una muestra considerando que el efecto en realidad est&#225; presente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020">Cohen&#44; 1988</a>&#41;&#46; Generalmente&#44; en los sistemas de recomendaci&#243;n se presentan efectos de peque&#241;a a mediana magnitud&#44; con diferencias de 0&#46;2 a 0&#46;5 desviaciones est&#225;ndar&#44; respectivamente &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg&#44; 2015</a>&#41;&#46; Para calcular el tama&#241;o de la muestra se consider&#243; 85&#37; de poder estad&#237;stico&#44; p-value de 0&#46;05 y una magnitud de efecto de 0&#46;5 con una an&#225;lisis de tipo A priori&#46; La muestra &#243;ptima para el experimento correspond&#237;a a 118 sujetos de prueba&#44; de los cuales se cont&#243; con la participaci&#243;n de 119&#46; Los participantes no contaban con experiencia en el uso del objeto de experimentaci&#243;n y pertenecen a distintos centros de investigaci&#243;n&#44; empresas e instituciones de educaci&#243;n superior&#46; Solo se permiti&#243; participar a usuarios que formaran parte de alguno de los tres perfiles de usuario&#58; estudiantes&#44; profesores y empresarios&#46; Del total de participantes&#44; 33 fueron mujeres y 86 hombres&#46; Respecto al rango de edades&#44; 42 participantes se encontraron entre 18 y 24 a&#241;os&#44; 39 entre 25 y 30&#44; 31 entre 31 y 40 y 7 mayores a 41 a&#241;os&#46;</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Objetos experimentales</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como parte del estudio&#44; los participantes utilizaron un sistema de recomendaci&#243;n organizacional sensible al contexto denominado FindIt&#33; Este sistema se dise&#241;&#243; para clientes m&#243;viles y actualmente atiende estudiantes&#44; profesores y empresarios que visitan&#44; por ejemplo&#44; un centro de investigaci&#243;n&#44; instituci&#243;n de educaci&#243;n superior u oficina de gobierno&#46; FindIt&#33; almacena toda la informaci&#243;n a procesar en un modelo sem&#225;ntico y como parte de su funcionamiento ofrece recomendaciones sobre personas&#44; objetos de conocimiento&#44; lugares&#44; actividades&#44; eventos&#44; recursos tecnol&#243;gicos y servicios -basados en competencias organizacionales- que resulten interesantes para ellos&#46; Estas recomendaciones se obtienen considerando las caracter&#237;sticas del perfil de los usuarios y las condiciones contextuales presentes al momento en que llegan a una organizaci&#243;n&#44; tales como informaci&#243;n temporal&#44; espacial y disponibilidad de los &#237;tems recomendables&#46;</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al momento de desplegar las recomendaciones&#44; es posible acceder a una explicaci&#243;n por cada &#237;tem recomendado que puede visualizarse de diferentes formas de acuerdo con las preferencias de los usuarios&#44; esta tiene por objetivo indicar la raz&#243;n detr&#225;s de la recomendaci&#243;n&#46; Para ello&#44; se siguen tres estrategias de acuerdo con los distintos tipos de explicaciones disponibles en el sistema&#44; conforme a lo siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0010"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Explicaciones textuales&#58; Se explota la informaci&#243;n almacenada en el modelo sem&#225;ntico para llenar una plantilla de texto explicativo por cada &#237;tem recomendado&#44; posteriormente incorpora diferentes t&#233;rminos y conectores ling&#252;&#237;sticos seg&#250;n el tipo de usuario al que se muestre la explicaci&#243;n&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Explicaciones mediante mapas mentales&#58; Se despliegan los &#237;tems recomendados en torno a un nodo central&#44; indicando las interconexiones entre ellos con arcos etiquetados conforme a las relaciones no taxon&#243;micas especificadas en el modelo sem&#225;ntico&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0055"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Explicaciones mediante mapas conceptuales&#58; En este esquema se emplean arcos etiquetados para indicar los tipos de &#237;tems recomendados&#44; los cuales se agrupan en torno a un nodo central con una oraci&#243;n descriptiva&#46;</p></li></ul></p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se pueden observar los distintos tipos de explicaci&#243;n utilizados&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Instrumento de evaluaci&#243;n</span><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se cre&#243; un cuestionario para la medici&#243;n de las variables ECP&#44; Cm y Cn&#44; este se forma por 20 reactivos agrupados en tres categor&#237;as que analizan los factores de inter&#233;s para la investigaci&#243;n&#46; Para validar el cuestionario&#44; las respuestas de los reactivos se sometieron a un <span class="elsevierStyleItalic">Confirmatory Factor Analysis</span> &#40;CFA&#41; con indicadores categ&#243;ricos&#44; aplicando <span class="elsevierStyleItalic">Weighted Least Squares</span> &#40;WLS&#41; como t&#233;cnica de estimaci&#243;n&#46; En el resultado de este proceso se obtuvo lo siguiente&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0025"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0080"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto al factor <span class="elsevierStyleItalic">esfuerzo cognitivo percibido</span>&#44; 3 reactivos resultaron apropiados para medir la variable ECP&#44; pues se obtuvo un &#945; de 0&#46;76 y un AVE de 0&#46;678&#46; Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">Chen y Pu &#40;2010&#41;</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo&#58; &#8220;Tengo que revisar m&#225;s de una vez la explicaci&#243;n para entender la recomendaci&#243;n&#8221;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0060"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con el factor <span class="elsevierStyleItalic">comprensi&#243;n</span>&#44; 5 reactivos resultaron apropiados para medir la variable Cm&#44; pues se obtuvo un &#945; de 0&#46;87 y un AVE de 0&#46;666&#46; Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050">Knijnenburg <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2012&#41;</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo&#58; &#8220;Las explicaciones proporcionadas son claras&#8221;&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0065"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; con el factor <span class="elsevierStyleItalic">Confianza</span>&#44; 5 reactivos resultaron apropiados para medir la variable Cn&#44; pues se obtuvo un &#945; de 0&#46;83 y un AVE de 0&#46;616&#46; Estos reactivos se adaptaron de <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0015">Chen y Pu &#40;2010&#41;</a> y corresponden a afirmaciones cortas del tipo&#58; &#8220;No tengo razones para confiar en el &#237;tem recomendado&#8221;&#46;</p></li></ul></p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se excluyeron 7 reactivos del an&#225;lisis debido a que presentaban una baja comunalidad&#44; cargas factoriales cruzadas o correlaciones residuales&#46; Para los factores indicados&#44; los valores de Cronbach&#39;s Alpha y <span class="elsevierStyleItalic">Average Variance Extracted</span> &#40;AVE&#41; se mostraron altos &#40;&#945; &#62; 0&#46;70&#44; AVE &#62; 0&#46;50&#41;&#44; indicando validez convergente&#46; Aunado a esto&#44; la ra&#237;z cuadrada de la AVE fue mayor que el factor de correlaci&#243;n para todos los factores&#44; indicando validez divergente&#46;</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Procedimiento</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para iniciar la recolecci&#243;n de datos&#44; se pidi&#243; a los participantes contestar un formulario b&#225;sico &#40;nombre&#44; fecha de nacimiento&#44; nivel acad&#233;mico&#44; &#225;rea de conocimiento y &#225;reas de inter&#233;s&#41;&#46; Una vez hecho esto&#44; se les presentaron las recomendaciones de los &#237;tems que podr&#237;an ser de su inter&#233;s&#44; acompa&#241;adas con sus respectivas explicaciones de acuerdo con la condici&#243;n a la cual se asignaron&#46;</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> se puede observar la asignaci&#243;n de sujetos a los grupos de experimentaci&#243;n&#44; adem&#225;s se muestra la especificaci&#243;n de dos conjuntos de estudiantes&#46; El manejar dos grupos de estudiantes tuvo el objetivo de determinar si existe alguna influencia por efecto de la variabilidad entre tipos de &#237;tem&#44; es decir&#44; cada conjunto de usuario estudiante recibir&#225; distintos tipos de &#237;tems&#46;</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es importante se&#241;alar que cada grupo de usuarios recibi&#243; recomendaciones de &#237;tems con base en conjunto de tipo de &#237;tems&#44; por ejemplo&#44; el grupo Estudiante recibe recomendaciones de 3 profesores&#44; 3 eventos&#44; 2 objetos de conocimiento y 2 proyectos&#44; mientras que el grupo Estudiante&#8217; recibe recomendaciones de 2 profesores&#44; 3 servicios&#44; 3 proyectos y 2 lugares&#46; Los tipos de &#237;tems que reciben son los mismos&#44; sin embargo&#44; esto no significa que reciban los mismos &#237;tems&#44; ya que estos se adecuan al perfil del usuario&#46;</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para dar a cada usuario una experiencia comparable&#44; se limit&#243; el n&#250;mero de recomendaciones a ocho elementos&#46; Al terminar de consultar las recomendaciones&#44; se pidi&#243; a los participantes contestar el instrumento de evaluaci&#243;n para plasmar su experiencia sobre la interacci&#243;n con el sistema&#46;</p></span></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">An&#225;lisis de resultados</span><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0010">figuras 2&#44; 3&#44; 4 y 5</a>&#44; muestran la distribuci&#243;n y simetr&#237;a de los resultados obtenidos tras la aplicaci&#243;n de los cuestionarios y como puede observarse&#44; los valores de las tres variables dependientes analizadas no tuvieron la misma desviaci&#243;n respecto a la media&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0020"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0025"></elsevierMultimedia><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para buscar correlaciones entre los componentes de la Experiencia del Usuario y las condiciones experimentales&#44; los datos se sometieron a un modelo de ecuaciones estructurales&#44; el cual incluye el modelo de evaluaci&#243;n de los factores y las relaciones estructurales entre los factores y otras variables&#46;</p><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo mostrado en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>&#44; se cre&#243; considerando el <span class="elsevierStyleItalic">framework</span> descrito en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0060">Knijnenburg <span class="elsevierStyleItalic">et al</span>&#46; &#40;2015&#41;</a> que incluye la interfaz de explicaci&#243;n como el aspecto objetivo del sistema y que presenta las condiciones experimentales&#58; explicaci&#243;n textual&#44; mapa mental y mapa conceptual&#46; De igual manera se consideran caracter&#237;sticas personales del usuario para indicar qu&#233; tipo de usuario particip&#243;&#46; La inclusi&#243;n de este &#250;ltimo aspecto permite conocer si los efectos analizados var&#237;an respecto a los distintos perfiles de usuario de los participantes&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0030"></elsevierMultimedia><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Asimismo&#44; se incluyen las componentes de la experiencia del usuario sobre las cuales se evaluar&#225;n los efectos de las condiciones experimentales&#58; esfuerzo cognitivo&#44; comprensi&#243;n y confianza&#46; En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0030">figura 6</a>&#44; se pueden observar los arcos que indican las magnitudes de los efectos ejercidos y la significancia estad&#237;stica de cada uno de ellos&#46; El modelo presenta un ajuste correcto<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fn0005"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> con los datos obtenidos&#44; que fueron los siguientes&#58; p &#60; 0&#46;01&#59; RMSEA &#61; 0&#46;0071&#59; 90&#37; CI&#58; &#91;0&#46;047&#44; 0&#46;092&#93;&#59; CFI &#61; 0&#46;971&#44; TLI &#61; 0&#46;964&#46;</p><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dicho modelo muestra que el uso de explicaciones mediante mapas mentales y mapas conceptuales respecto a las explicaciones textuales&#44; ejerce un efecto negativo sobre el esfuerzo cognitivo percibido por el usuario&#44; excepto en el caso de los profesores&#44; es decir&#44; para la mayor&#237;a de los casos se reduce el esfuerzo cognitivo percibido&#44; sin embargo este efecto no es significativo&#44; por lo que la Hip&#243;tesis Nula 2 se rechaza&#46;</p><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tambi&#233;n se puede observar que al utilizar distintos tipos de explicaci&#243;n y de usuario se reduce la comprensi&#243;n sobre las recomendaciones presentadas a los usuarios&#46; Esto se debe a que&#44; en conjunto&#44; las tres condiciones experimentales ejercen distintos efectos sobre la comprensi&#243;n&#44; es decir&#44; el efecto de la explicaci&#243;n textual puede aumentar la comprensi&#243;n de las recomendaciones mientras que el efecto de los mapas conceptuales es decremental&#44; por lo que la Hip&#243;tesis Nula 3 se rechaza&#46;</p><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Adem&#225;s&#44; en cuanto al esfuerzo cognitivo percibido y la comprensi&#243;n&#44; se observa una relaci&#243;n significativa entre ellos&#44; es decir&#44; a menor esfuerzo cognitivo&#44; mayor comprensi&#243;n&#46; Por otro lado&#44; la comprensi&#243;n influye en la confianza del usuario respecto al sistema&#44; ya que presenta un efecto positivo muy significativo&#46; El efecto que se ejerce sobre la confianza por el esfuerzo cognitivo percibido es&#44; adem&#225;s de no significativo&#44; irrelevante&#44; por lo que la Hip&#243;tesis Nula 4 se rechaza parcialmente&#46;</p><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una vez observados los efectos&#44; correlaciones y sus significancias&#44; en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a> se presenta la comparaci&#243;n de la magnitud de los efectos de cada condici&#243;n experimental &#40;tipos de explicaciones&#41; sobre los factores analizados &#40;esfuerzo cognitivo percibido&#44; comprensi&#243;n y confianza&#41;&#46; Se puede observar que tanto mapas mentales y mapas conceptuales &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a>b-c&#41; reducen significativamente el esfuerzo del usuario para comprender las recomendaciones que el sistema emite&#46; Esto se debe a que ambos presentan relaciones gr&#225;ficas entre los &#237;tems&#44; lo que permite al usuario ejercer un menor esfuerzo cognitivo para visualizar la utilidad de los mismos con base en otros &#237;tems&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0035"></elsevierMultimedia><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por otra parte&#44; la condici&#243;n experimental que presenta un efecto mayor sobre la comprensi&#243;n es la explicaci&#243;n textual &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0035">figura 7</a>a&#41;&#46; Sin embargo&#44; tambi&#233;n esta condici&#243;n es la que presenta un mayor esfuerzo cognitivo por parte del usuario&#46; Esto significa que los usuarios tienden a comprender mejor una explicaci&#243;n en forma de texto&#44; pero al hacerlo se requiere aplicar un esfuerzo cognitivo mayor que con el resto de las condiciones&#44; ya que la explicaci&#243;n textual no presenta gr&#225;ficamente relaciones con otros &#237;tems&#46;</p><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a la confianza&#44; se puede observar que las explicaciones textuales son aquellas que generan la mayor confianza del usuario con el sistema&#44; por lo que la Hip&#243;tesis Nula 1 se rechaza&#46; Esto nos lleva a confirmar la significancia de la relaci&#243;n entre la comprensi&#243;n y la confianza&#46; Con una nota de precauci&#243;n&#44; debido a la falta de significancia de algunos resultados &#40;aquellos relacionados a esfuerzo cognitivo percibido&#41;&#44; se puede interpretar que ante un incremento de la comprensi&#243;n de las explicaciones se presentar&#225; el mismo efecto sobre la confianza del usuario con el sistema&#46;</p><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con base en la introducci&#243;n intencional de un segundo grupo de Estudiantes &#40;Estudiantes&#8217;&#41;&#44; que se presenta en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>&#44; se realiz&#243; un an&#225;lisis &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span> sobre los efectos obtenidos de ambos conjuntos sobre los tres factores analizados para determinar si puede existir variabilidad entre tipos de &#237;tem&#46; Con &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#61;0&#46;147&#44; valor menor al valor de referencia con 2 grados de libertad &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#61;5&#46;99&#44; se concluy&#243; que la heterogeneidad de los &#237;tems recomendados no presenta un efecto significativo sobre los factores analizados&#46;</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Discusi&#243;n</span><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Con los resultados obtenidos se ratifica lo que se muestra en la literatura&#58; el uso de explicaciones incrementa la calidad de la experiencia del usuario&#46; En este trabajo&#44; se comprueba espec&#237;ficamente que el uso de explicaciones incrementa la confianza del usuario en sistemas de recomendaci&#243;n sensibles al contexto y que el tipo de explicaci&#243;n a utilizar depender&#225; del factor que se desee potenciar&#46; La naturaleza de un SRSC proviene de la ayuda en el proceso de toma de decisiones&#46; A diferencia de los SR tradicionales &#40;Web&#41;&#44; un SRSC posee la capacidad de adaptarse al contexto en el cual se encuentra&#44; raz&#243;n por la cual es posible usarlos como sistemas de guiado&#44; de b&#250;squeda de lugares&#44; etc&#233;tera&#46;</p><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Respecto a la posibilidad de generalizar los resultados que se obtuvieron con otras poblaciones o situaciones similares&#44; se calcul&#243; el tama&#241;o de la muestra probabil&#237;stica con base en <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0020">Cohen &#40;1988&#41;</a>&#44; lo que permiti&#243; aplicar el principio de transferibilidad &#40;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0070">Mart&#237;nez&#44; 2012</a>&#41; a las siguientes inferencias&#58;<ul class="elsevierStyleList" id="lis0020"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0070"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las explicaciones ejercen un efecto positivo sobre la confianza del usuario en el sistema&#44; adem&#225;s el efecto se encuentra relacionado con el aumento de la comprensi&#243;n de las recomendaciones que emite el sistema&#46; Debido a ello&#44; se identific&#243; que si se desea reducir el esfuerzo cognitivo percibido por el usuario&#44; se deber&#225; utilizar alg&#250;n tipo de explicaci&#243;n que muestre gr&#225;ficamente la relaci&#243;n entre distintos tipos de &#237;tems recomendados&#44; como el caso de los mapas mentales y mapas conceptuales&#46;</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0075"><span class="elsevierStyleLabel">&#8226;</span><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Si se busca aumentar la confianza del usuario en el sistema sin importar el esfuerzo cognitivo que esto implique al usuario&#44; es necesario utilizar una explicaci&#243;n textual de las recomendaciones&#46; Sin embargo&#44; hay que enfatizar que si bien el efecto es positivo sobre la confianza&#44; a&#250;n no se ha comprobado su interacci&#243;n con otras componentes de la experiencia del usuario&#46;</p></li></ul></p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dado que el sistema de prueba FindIt&#33; contaba con heterogeneidad de &#237;tems&#44; fue importante demostrar que esta caracter&#237;stica no presenta influencia alguna sobre el resto de los factores evaluados&#46; Los resultados del an&#225;lisis &#967;<span class="elsevierStyleSup">2</span> muestran que la heterogeneidad de &#237;tems no ejerce efecto significativo sobre el esfuerzo cognitivo&#44; la comprensi&#243;n o incluso la confianza del usuario respecto al sistema&#46;</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El modelo utilizado para el an&#225;lisis de los datos es &#250;til considerando escenarios donde se requiera evaluar componentes de la experiencia del usuario&#44; como confianza y satisfacci&#243;n&#44; mediante la modificaci&#243;n de la interfaz de usuario del sistema de recomendaci&#243;n&#46; Consideramos que el modelo puede mejorarse mediante la selecci&#243;n de nuevas componentes de la experiencia del usuario&#46; Sin embargo&#44; ser&#225; necesario verificar su influencia sobre el resto de las variables definidas previamente&#46; Se trata de observar si los efectos de las explicaciones sobre la confianza permanecen en relaci&#243;n con nuevos factores&#46; La caracter&#237;stica de sensibilidad al contexto es muy importante&#46; Se requiere que los sistemas de recomendaci&#243;n&#44; sobre los cuales se aplique el modelo propuesto&#44; cuenten con alguna caracter&#237;stica como personalizaci&#243;n con base en tiempo&#44; ubicaci&#243;n o perfil del usuario&#44; entre otras&#46;</p><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Finalmente&#44; con los resultados obtenidos es posible crear una serie de recomendaciones para los dise&#241;adores&#47;programadores de sistemas de recomendaci&#243;n sensibles al contexto para la mejora de la experiencia del usuario&#46;</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Conclusiones</span><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tradicionalmente&#44; el paradigma de evaluaci&#243;n de los sistemas de recomendaci&#243;n se centra en el algoritmo de recomendaci&#243;n&#46; Este art&#237;culo presenta un estudio que utiliz&#243; un paradigma centrado en el usuario&#44; donde se ha realizado poco trabajo&#46; De esta forma&#44; se aporta al estado del arte de la evaluaci&#243;n de sistemas de recomendaci&#243;n&#44; mediante la descripci&#243;n del proceso de evaluaci&#243;n de la confianza del usuario&#44; as&#237; como su relaci&#243;n con la comprensi&#243;n y el esfuerzo cognitivo mediante el uso de explicaciones&#44; en un tipo espec&#237;fico de sistema de recomendaci&#243;n&#58; sensible al contexto&#46; Los resultados muestran que las explicaciones textuales ayudan a incrementar la confianza del usuario hacia el sistema&#44; aun cuando implique un esfuerzo mayor para interpretarlas&#46; Por otro lado&#44; si lo que se desea es reducir el esfuerzo que ejerce el usuario para entender las explicaciones&#44; es necesario utilizar explicaciones gr&#225;ficas mediante mapas mentales o conceptuales&#46;</p></span></span>"
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">11&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">9&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="table-entry ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="top"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Profesor&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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                  \t\t\t\t</td><td class="td" title="table-entry  " align="center" valign="top">10&nbsp;\t\t\t\t\t\t\n
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Información del artículo

ISSN: 14057743
Idioma original: Español

DOI:10.1016/j.riit.2016.11.001

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2024 Septiembre	30	2	32
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