Las personas exploran menos cuando reciben recomendaciones de plataformas basadas en voz como Alexa de Amazon o Siri de Apple. lo que hace que sea más probable que escuchen las opciones elegidas por un algoritmo que las que realmente prefieran.

Un estudio de investigadores de Cornell, explorar las implicaciones más amplias de cómo se descubrirá el contenido a medida que se generalicen los altavoces inteligentes, descubrió que las personas que leían opciones en línea consumían información nueve veces más rápido y exploraban al menos tres veces más que quienes las escuchaban en la lista.

"Descubrimos que este problema es bastante significativo, "dijo Longqi Yang, estudiante de doctorado en ciencias de la computación en Cornell Tech y primer autor del artículo, "Comprender las interacciones del usuario con las recomendaciones de podcasts enviadas por voz, "que se presentó en la Conferencia ACM sobre sistemas de recomendación en octubre". Con estos dispositivos cada vez más populares y más personas los adoptan, este tipo de interfaz se vuelve muy importante, porque es uno de los principales canales para que las personas estén expuestas a la información ".

Los altavoces inteligentes y los asistentes virtuales podrían diseñarse de manera diferente para abordar este desafío, Dijo Yang. Los investigadores recomendaron que los altavoces inteligentes ofrezcan opciones de primer nivel que sean diversas, personalizados y cambiados con frecuencia, para que los usuarios tengan acceso a una gama más amplia de información incluso si eligen entre los primeros elementos.

"No queremos que a las personas se les ofrezca un conjunto demasiado estrecho de contenido y opiniones o que se exponga solo a lo que es más popular, "Dijo Yang." Eso podría ser aceptable al recomendar zapatos, pero no al recomendar información y contenido cultural ".

Según una investigación de consumidores, El 16 por ciento de los estadounidenses posee un altavoz inteligente, alrededor de 40 millones de personas, y el 65 por ciento de ellos dice que no volvería a la vida sin uno.

En este experimento, los investigadores pidieron a 100 personas que eligieran un podcast al que se comprometieran a escuchar durante cinco minutos. La mitad de los participantes vieron la lista de títulos de podcast y la mitad escuchó la misma lista en voz alta. Luego se les preguntó si les gustaba el podcast que habían elegido.

Los investigadores encontraron que era mucho más probable que los oyentes eligieran una de las primeras opciones ofrecidas, mientras que las personas que leyeron las opciones exploraron seis veces más profundamente la lista de recomendaciones. Las personas que leyeron sus opciones también hicieron más búsquedas y búsquedas.

Los algoritmos de recomendación generalmente priorizan el contenido popular, potencialmente creando un efecto de cámara de eco, Dijo Yang. En el estudio, las personas que leyeron sus recomendaciones tenían menos probabilidades de elegir las opciones más populares o mejor calificadas.

No hubo diferencia estadística en la cantidad de personas de cada grupo que disfrutaron de los podcasts que eligieron.

"Un problema importante con este tipo de sistemas de recomendación es que comparten información de forma selectiva con los usuarios, por lo que la exposición de su información está determinada por lo que el sistema le ofrece explícitamente, "Dijo Yang." En la interfaz web, tienes la capacidad de navegar, puede desplazarse y hojear. Obtienes una exposición muy amplia y amplia a diferentes tipos de información que existe. Con voz, la gente realmente no tiene la paciencia o realmente no esperará tantos artículos para decidir lo que quiere consumir ".