Hoe kan een streaming dienst als dat van Netflix of Videoland zijn gebruikers nog beter bedienen? Met die vraag zet mission chair Aletta Smits studenten aan het werk.
Netflix is een populaire recommender dienst, maar op basis waarvan dit videoplatform aanbevelingen doet, is voor gebruikers lastig te achterhalen. Studenten van de master Applied Data Science aan de Universiteit Utrecht bedachten een eigen streamingdienst en maakten een prototype. Het resultaat: vernieuwende concepten met meer oog voor autonomie voor de gebruiker, transparantie en sociale interactie. Vier studenten lichten hier hun ontwerp toe. In de eerste video spreken we met de Ierse studente Michelle Donovan, die het platform Playlist ontwikkelde om gebruikers duidelijker te laten zien op basis waarvan aanbevelingen voor films of series worden gedaan.
Lees/kijk verder onder deze video
Zelf altijd al eens willen zien hoe het komt dat jij een bepaalde film of serie aanbevolen krijgt? Jelle Teijema creëerde recommender systeem Open Recommender, waarin je door middel van een dynamische grafiek kunt zien op basis van welke input jij bepaalde films in je aanbevolen-lijst krijgt te zien. In deze video vertelt hij meer over zijn prototype voor deze dienst.
Lees/kijk verder onder deze video
Pablo Vizan Siso ontwierp de streamingdienst MovieStar, waarin hij autonomie, sociaal netwerken en privacy als drie speerpunten gebruikte voor zijn design. In de onderstaande video vertelt hij in welke opzichten zijn recommender systeem zich onderscheidt van diensten zoals Netflix.
Lees/kijk verder onder deze video
Student Kate He richtte zich met haar prototype op millennials. Zij bedacht een recommender dienst die een kruising is tussen Netflix en de populaire app TikTok. Kate vertelt onder andere over de waarden die zij belangrijk vond tijdens het maken van haar platform PLCS (spreek uit als ‘Places’), en hoe zij voor sociale interactie heeft willen zorgen met haar dienst.
Lees verder onder deze video
De oplossingen lopen uiteen, maar over één ding zijn alle vier de studenten het in ieder geval eens: Streamingdiensten zouden de gebruiker beter kunnen bedienen door deze meer controle te geven over wát hem of haar wordt aanbevolen. De studenten laten met hun prototypes ook zien dat zij het belangrijk vinden dat de gebruiker weet op basis wáárvan aanbevelingen worden gedaan en hoe de verzamelde data de aanbevelingen verbetert.. Door enerzijds meer transparantie te bieden en anderzijds meer zeggenschap aan de gebruiker te geven zullen gebruikers volgens deze studenten meer waardering krijgen voor de aanbevelingen die een dienst doet.
De producties voor deze missie worden ondersteund door redacteur Remi Terhorst
Bekijk hier de andere items van deze missie:
Hoe Spotify jouw muzieksmaak bepaalt
De werking van algoritmes van dating apps
Berekeningen van aanbevelingssystemen
