Проведенное исследование помогло понять, что пользователи доверяют рекомендациям по фитнесу, которые были персонализированы для них на основе их предпочтений. Им также нравились системы, которые позволяли выбирать различные подходы к рекомендациям.
Поскольку большие данные дают людям новые возможности персонализировать свое здоровье и занятие фитнесом, это также ставит вопрос о том, как такие данные собирают, пояснили ученые.
По их словам, люди используют системы рекомендаций, чтобы принимать различные решения, такие как выбор развлекательных мероприятий и варианты отдыха. Здоровье и физические упражнения — естественные области применения, однако конфиденциальность данных может заставить людей опасаться таких систем.
Мы движемся к эре, когда фитнес-планы, диеты, упражнения и другие формы профилактического управления здоровьем могут быть адаптированы к конкретным индивидуальным потребностям и ситуациям. Это стало возможно благодаря технологиям и доступности больших данных. Однако такой подход вызывает вопросы про информацию, которая используется для адаптации.
В ходе исследования ученые привлекли 341 человека для тестирования подходов к фильтрации систем рекомендаций: демографическая фильтрация, которая делает предложения на основе предпочтений других пользователей, схожих по возрасту, полу и этнической принадлежности; совместная фильтрация, основанная на тех, кто разделяет схожие предпочтения в упражнениях; фильтрация на основе контента, зависящая от собственных предпочтений юзера.
Эти подходы были дополнительно разделены на две версии в зависимости от того, получали они данные из приложения или социальных сетей. Кроме того, одной половине участников исследования предоставили возможность изменить подход к персонализации, а другой такой возможности не было предоставлено.
Участникам особенно не нравились подходы, требующие доступа к социальным сетям. В частности, граждане думают, что это подрывает их уникальность. К тому же рекомендации, основанные на данных из соцсетей, вызывают беспокойство о конфиденциальности данных.
Когда исследователи дали участникам возможность выбрать другие подходы к фильтрации, более 96% из них отказались от условия, которое предоставляло фитнес-контент, который они просматривали в социальных сетях. Другие подходы, основанные на активности и демографических данных друзей в соцсетях, тоже не пользовались популярностью.
По словам ученых, разработчики должны быть внимательны при создании систем рекомендаций, связанных со здоровьем, которые могут основываться на данных из социальных сетей. Несмотря на то, что люди публикуют много информации о своем здоровье и занятиях спортом в соцсетях, им не нравятся приложения, использующие эти данные для предоставления рекомендаций.
Пользователям нужно предоставлять возможность выбора предпочтительного метода адаптации рекомендаций по здоровью. Так они чувствуют, что могут контролировать ситуацию и поэтому больше доверяют рекомендация, резюмировали исследователи.
