Forsker udvikler model til at vise effekter af personalisering af online information

En ny model udviklet af en forsker ved University of California, Berkeley, viser, hvordan personalisering af online information kan påvirke brugernes adfærd. Modellen, kaldet "Personalization-Attribution Model", antyder, at personalisering kan føre til, at brugere oplever enten en følelse af "bekræftelsesbias" eller "afvisende bias".

Bekræftelsesbias opstår, når brugere præsenteres for information, der bekræfter deres eksisterende overbevisninger. Dette kan føre til, at brugere bliver mere forankret i deres overbevisninger og mindre tilbøjelige til at overveje alternative synspunkter. Disconfirmation bias opstår, når brugere præsenteres for information, der udfordrer deres eksisterende overbevisninger. Dette kan føre til, at brugerne bliver mere åbne og mere tilbøjelige til at overveje alternative synspunkter.

Personaliserings-tilskrivningsmodellen antyder, at effekterne af personalisering afhænger af en række faktorer, herunder brugerens vidensniveau om emnet, brugerens personlighedstræk og brugerens sociale netværk. Modellen foreslår også, at effekterne af personalisering kan være positive eller negative, afhængigt af hvordan den bruges.

For eksempel kan personalisering bruges til at give brugerne mere relevant og interessant information. Dette kan føre til, at brugere bruger mere tid på et websted og er mere tilbøjelige til at vende tilbage. Personalisering kan dog også bruges til at manipulere brugere ved at præsentere dem for information, der er designet til at bekræfte deres eksisterende overbevisninger. Dette kan føre til, at brugere bliver mere forankret i deres overbevisninger og mindre tilbøjelige til at overveje alternative synspunkter.

Personaliserings-tilskrivningsmodellen giver en værdifuld ramme til at forstå virkningerne af personalisering. Ved at forstå, hvordan personalisering kan påvirke brugernes adfærd, kan vi bruge det mere effektivt til at skabe positive resultater.

Konsekvenser for webdesign

Personaliserings-tilskrivningsmodellen har en række implikationer for webdesign. For det første antyder det, at webdesignere bør være opmærksomme på potentialet for personalisering for at skabe bekræftelsesbias og disconfirmation bias. For det andet foreslår det, at webdesignere bør bruge personalisering på en måde, der er designet til at minimere bekræftelsesbias og maksimere afvisningsbias. For det tredje foreslår det, at webdesignere bør give brugerne mulighed for at kontrollere niveauet af personalisering, de oplever.

Ved at følge disse retningslinjer kan webdesignere skabe websteder, der er mere informative, engagerende og overbevisende.

Konklusion

Personaliserings-tilskrivningsmodellen er et værdifuldt værktøj til at forstå virkningerne af personalisering. Ved at forstå, hvordan personalisering kan påvirke brugernes adfærd, kan vi bruge det mere effektivt til at skabe positive resultater.