"I want to know what others have found interesting” : Online social filtering of news and magazine articles

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201703272455
Title: "I want to know what others have found interesting” : Online social filtering of news and magazine articles
Author: Haapoja, Jesse
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Social Sciences, Department of Social Research
Publisher: Helsingfors universitet
Date: 2013
Language: eng
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-201703272455
http://hdl.handle.net/10138/39651
Thesis level: master's thesis
Discipline: Social Psychology
Sosiaalipsykologia
Socialpsykologi
Abstract: As the quantity of material available on the Internet grows, problems finding the right information at the right time may follow. Recommender systems have been created to tackle this problem. This study is centered on a collaborative filtering system for news and magazine articles called Scoopinion. Scoopinion collects behavioral information about the reading habits of the users with a browser plug-in. Collaborative filtering can also be called social filtering. Reasons for the use of online social filtering of news and magazine articles and the perceptions about the process of online social filtering are investigated. Analysis was conducted using grounded theory. Research material was interviews that were conducted to ten Scoopinion-users. Interviews were semi-structured. Interviewees were all native Finns. Their ages ranged from 25 to 34. The results of the data-driven analysis were linked to the prior literature on social influence and social comparison. Findings show that online social filtering of news and magazine articles is used to gain access to material that is somehow outside individual’s normal routines of news browsing, to avert possible information overload and for entertainment in situations, where one has nothing else to do. Individuals interact with the recommendation algorithm of the Scoopinion by suggesting magazines as possible sources of recommendations or simply by reading. The reading time that the service tracks was interpreted as showing interest, but it was stated that the algorithm cannot understand whether something is evaluated as important. When a recommendation can be tied to certain individual, the perceived expertise of the recommender on the topic of the recommended article handles affects how the receiver evaluates the recommendation. Lack of clear information about the way the Scoopinion’s algorithm works led to some misunderstandings. The recommendations the service offered were in some cases falsely thought to originate partly from the reading behavior of the user’s personal social network. The most central references: On recommender systems: Schafer, J. B., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. Collaborative filtering recommender systems (2007). On social influence: Deutsch, M., & Gerard, H. B. A study of normative and informational social influences upon individual judgment (1955); Mason, W. A., Conrey, F. R., & Smith, E. R. Situating social influence processes: Dynamic, multidirectional flows of influence within social networks (2007). On social comparison: Festinger, L. A theory of social comparison processes (1954); Suls, J., Martin, R., & Wheeler, L. Three kinds of opinion comparison: The triadic model (2000). On grounded theory: Glaser, B. Basics of Grounded Theory Analysis: Emergence vs. Forcing (1992); Strauss, A., & Corbin, J. Basics of qualitative research. Grounded theory procedures and techniques (1990).Seurauksena Internetissä olevan materiaalin kasvusta voi joskus olla vaikea löytää oikeaa tietoa oikeaan aikaan. Suosittelujärjestelmät on kehitetty avuksi tämän ongelman ratkaisemiseksi. Tämän tutkimuksen keskiössä on yhteistoiminnallista suodatustapaa käyttävä uutisten ja lehtiartikkeleiden suosittelujärjestelmä Scoopinion. Scoopinion kerää selainlisäosan avulla tietoa palvelun käyttäjien lukutottumuksista. Yhteistoiminnallista suodattamista voidaan myös kutsua sosiaaliseksi suodattamiseksi. Tutkimuksessa tarkastellaan syitä verkossa tapahtuvan uutisten ja lehtiartikkeleiden sosiaalisen suodattamisen käyttöön ja käsityksiä tästä suodattamisesta prosessina. Menetelmänä analyysissä oli grounded theory. Tutkimuksen aineistona on kymmenelle Scoopinionin käyttäjälle tehdyt haastattelut. Haastattelut olivat puolistrukturoituja. Kaikki haastateltavat olivat suomalaisia. Haastateltavien iät vaihtelivat välillä 25 ja 35. Aineistolähtöisen analyysin tulokset sidottiin aiempaan kirjallisuuteen sosiaalisesta vaikutuksesta ja sosiaalisesta vertailusta. Tuloksien mukaan verkossa tapahtuvaa uutisten ja lehtiartikkeleiden sosiaalista suodattamista käytetään omien lukurutiinien ulkopuolella olevan materiaalin saavuttamiseen, informaatioähkyn välttämiseksi ja viihteeksi tilanteissa, joissa ei ole muuta tekemistä. Scoopinionin suosittelualgoritmin kanssa ollaan vuorovaikutuksessa ehdottamalla lehtiä suositusten lähteiksi tai yksinkertaisesti lukemalla, mikäli selainlisäosa on asennettu. Palvelun seuraama lukuaika tulkittiin kiinnostuksen osoittamiseksi, mutta esille tuotiin myös, että palvelun algoritmi ei ymmärrä, onko jotakin pidetty tärkeänä. Jos suositus voidaan sitoa tiettyyn yksilöön, tämän yksilön asiantuntemus liittyen suositeltavan artikkelin aiheeseen vaikuttaa suosituksen arviointiin. Selkeän tiedon puute Scoopinionin algoritmin tavasta toimia johti joihinkin väärinkäsityksiin. Joissakin tapauksissa tehtiin väärä olettamus, jonka mukaan käyttäjän henkilökohtainen sosiaalinen verkosto vaikuttaa osaltaan palvelun tarjoamiin suosituksiin. Keskeisimmät lähteet: Suosittelujärjestelmistä: Schafer, J. B., Frankowski, D., Herlocker, J., & Sen, S. Collaborative filtering recommender systems (2007). Sosiaalisesta vaikutuksesta: Deutsch, M., & Gerard, H. B. A study of normative and informational social influences upon individual judgment (1955); Mason, W. A., Conrey, F. R., & Smith, E. R. Situating social influence processes: Dynamic, multidirectional flows of influence within social networks (2007). Sosiaalisesta vertailusta: Festinger, L. A theory of social comparison processes (1954); Suls, J., Martin, R., & Wheeler, L. Three kinds of opinion comparison: The triadic model (2000). Grounded theorysta: Glaser, B. Basics of Grounded Theory Analysis: Emergence vs. Forcing (1992); Strauss, A., & Corbin, J. Basics of qualitative research. Grounded theory procedures and techniques (1990).
Subject: recommender systems
social filtering
social influence
social comparison
grounded theory
sosiaalinen suodatus
suosittelujärjestelmät
sosiaalinen vaikutus
sosiaalinen vertailu


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Jesse_Haapoja_thesis_Final.pdf 1.705Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record