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A “Falsely-Framed” Choice: A Randomized Field Experiment on the Attraction Effects in Recommender Systems

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2019년 경영정보관련 추계학술대회 (2019.11)바로가기
  • 페이지
    pp.104-112
  • 저자
    Kihwan Nam, Hyelin Oh, Wonseok Oh, Nohyoon Seong
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A366263

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원문정보

초록

영어
Recommender systems reduce the information overload by providing users’ “top-pick” recommendations. However, selecting the “best” out of good options can be more challenging than separating good and bad ones. Based on the of attraction effects frameworks, we examine the effectiveness of recommender systems including “worstpicks”. The addition of an unfavored item may alleviate consumers’ cognitive load and ease comparisons—all of which means the improved performance of recommendation structures. For empirical validation, we employed a randomized field experiment involving 475,339 unique users, 93,282 fashion products and 25,854,168 total instances of exposure to recommendations. The findings show that the attraction effect (AE) model outperformed the rational choice (RC) equivalent. AE model was more effective on PCs than over mobile phones. For male consumers, the AE model outcompeted the RC equivalent, but such difference was not detected among female shoppers. Based on these findings, we discuss the theoretical and practical implications.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
2.1. Algorithmic advancements of recommender systems
2.2 Contextual and behavioral patterns reflected in the use of recommender systems
2.3. Effects of recommender systems on business performance
3. Choice Overload, Choice Set Quality, and Attraction Effects in Recommender Systems
4. Field Experiments
4.1. Experimental Design and Verification of Randomness
4.2. Recommendation Schemes using Item2Vec
5. Results of Field Experiments
5.1. Performance Comparison
5.2. Moderating Effects of Consumer Channel(Mobile/PC)
5.3. Moderating Effects of Consumer Demographics(Gender)
6. Discussion and Implications
Appendix (Training of Item2Vec)
References

키워드

recommender systems attraction effects consumer preference unfavored items randomized field experiments

저자

  • Kihwan Nam [ KAIST College of Business ]
  • Hyelin Oh [ KAIST College of Business ]
  • Wonseok Oh [ KAIST College of Business ]
  • Nohyoon Seong [ KAIST College of Business ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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