推薦システムの性能に対する知覚とその信頼に関連する心理尺度との相関分析

抄録

本研究は，YouTubeとTikTokにおける推薦機能の利用者を対象に，推薦の性能に対する知覚と推薦機能（一般的には，推薦システム）に対する受容に関連する心理尺度である態度（満足度）や継続利用意図の関係を明らかにすることを目的とする．性能の知覚の観点として，透明性，制御感，能力，親切性，公平性を取り上げ，クラウドソーシングを用いた大規模社会調査を実施した．得られたデータを基に相関分析および回帰分析を行った結果，いずれのサービスにおいても透明性，能力，親切性が満足度と継続利用意図を予測するための重要な因子であることが示された．この結果は，推薦システムへの満足を高め，利用継続を促進するために，信頼に関わる要因を重視した設計が有効であることを示唆するものである．