36、社交软件推荐交付与人设应用全解析

社交软件推荐交付与人设应用全解析

在当今数字化时代，社交软件中的推荐系统以及敏捷开发中的用户参与方式都备受关注。推荐系统的优化能提升用户体验，而敏捷开发中借助合适的工具可更好地聚焦用户需求。下面将详细探讨社交软件推荐交付的相关建议以及人设这一工具在敏捷方法中的应用。

社交软件推荐交付建议

在设计推荐交付时，基于相关研究结果，有三个宏观建议值得关注，这些建议也可视为以人类为中心的推荐交付设计的研究挑战。
1. 可控性（Control）
- 允许用户控制推荐的方式和交付过程至关重要。推荐系统应具备一定的可变性和替代方案，使用户能够选择和定制自己的选项。
- 开发者需要探索用户希望控制和定制的内容，因为这可能因应用领域、环境和其他使用上下文维度而异。
2. 透明度（Awareness）
- 用户更倾向于信任那些能解释推荐是如何做出以及为何在特定时间交付的推荐器。解释应简单明了且信息丰富，以增加用户信任并维护良好的用户体验。
- 还需要探索向用户传达哪些关于推荐的元数据，例如推理步骤、用户或其社交联系人的行为历史等。不同的使用上下文可能需要不同的元数据集。
3. 适应性（Adaptivity）
- 用户虽希望能以某种方式控制推荐，但通常不愿为此花费过多时间和精力。如果用户需要逐案指定控制方式，可能会成为负担。
- 用户应能以抽象的高级策略和偏好表达自己的需求，期望推荐器能解读并针对每个具体案例做出判断。然而，用户通常使用模糊的术语（如“忙碌”和“有趣”）来表达偏好，这使得准确解读用户意图变得困难，从而导致适