Schlüsselwort: mobile Empfehlungssysteme

"We are drowning in information and starving for knowledge". Das Zitat des amerikanischen Forschers John Naisbitt charakterisiert das Dilemma des heutigen Informationszeitalters. Durch die Informationsgesellschaft und der damit verbundenen Fülle an verfügbaren Informationen ist die Suche nach relevanten Informationen zu einem zeitraubenden Prozess sowie zunehmenden Entscheidungsproblem geworden. Ohne Suchmaschinen wie Google, MSN oder Yahoo ist die Suche nach Informationen aus Nutzersicht aussichtslos. Obwohl die Mehrheit der Suchergebnisse die Nutzer zufriedenstellen, ist die Berücksichtigung persönlicher Interessen nur selten gegeben. Das mobile Internet ermöglicht die Verwendung kontextabhängiger Nutzerdaten (Aufenthaltsort, Interessen,.) und adressiert durch Empfehlungssysteme, im Sinne erweiterter Suchmaschinen, die Interessen und Wünsche des Nutzers. Trotz hochentwickelter Empfehlungssysteme beeinflusst die ständige Zunahme von Informationen die Qualität einer Empfehlung. Weitere personenbezogene Informationen des Nutzers werden benötigt, um relevante Empfehlungen auszusprechen. Die Preisgabe dieser Informationen ist durch die Vertrauensbeziehung zwischen dem Dienstanbieter eines Empfehlungssystems und dem Nutzer determiniert. Während die Menschen dem Orakel von Delphi und seinen Handlungsempfehlungen bedingungslos vertren, ist die Vertrauensbeziehung im heutigen Informationszeitalter eine andere. Nutzer von Empfehlungssystemen sind skeptisch, da in den seltensten Fällen die Möglichkeit besteht eine Empfehlung zu hinterfragen, um nachzuvollziehen, welche personenbezogenen Informationen des Nutzers in welcher Art und Weise verarbeitet werden. Empfehlungssysteme agieren i. d. R. als eine Black-Box, sie ermöglichen keinen Einblick in die dahinterliegende Logik. Um diesem Trend entgegenzuwirken, weiterhin eine effektive Filterung zu ermöglichen, das Vertrauen des Nutzers gegenüber Anbietern von Empfehlungssystemen zu stärken und damit die Bereitschaft personenbezogene Informationen aus Nutzersicht preiszugeben, wird das Konzept der Transparenz eingeführt. Dies beinhaltet die Definition von Transparenz, zeigt Gestaltungsmöglichkeiten transparenter Empfehlungssysteme auf, bietet Architekturkomponenten zur Integration des Konzeptes in bestehende und neue Empfehlungssysteme und evaluiert die Umsetzbarkeit sowie die ökonomische Relevanz aus Nutzer- und Anbieterperspektive.