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摘要:
互联网数据众包时代,一部电影通常能聚合数万乃至数十万用户的评价和评分,数据聚类大众观影口碑,有利于辅助我们观影决策。然而信息爆炸又反向触发了大众的信任危机,人类不同于机器,接受和分析信息的能力有限,当我们无法在海量信息中快速获得有价值的信息时,信任就会被打破。研究发现,用户从'信任大多数人的评价'重新转向'信任细分熟人的评价'态势。本研究以重建数据服务的信任度、提升评论式社交体验为目标,以豆瓣电影平台为研究场域。通过Python展开社交网络取证,结合问卷法和访谈法进行服务触点分析,探究平台可信度维护的过程中,用户信任情感产生的激发点和破坏点。同时引入数据智能理念,对豆瓣电影平台五大功能进行改良设计,着力从'智能推荐'与'管理'模块着手,重构数据服务信息结构、信息交互流程及交互界面设计,促进豆瓣电影的智能数据足迹网络建构,提升评论式社交及智能推荐效率。
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文献信息
篇名 解读信息爆炸时代的电影评分信任危机——以豆瓣电影平台为例的改良性设计
来源期刊 工业设计研究 学科 工学
关键词 数据服务设计 交互界面设计 数据可视化 品牌信任度 评论式社交
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 132-138
页数 7页 分类号 TB47
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹静 同济大学设计创意学院 30 201 7.0 13.0
2 陶一嘉 同济大学设计创意学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据服务设计
交互界面设计
数据可视化
品牌信任度
评论式社交
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工业设计研究
年刊
16开
成都市武侯区一环路南一段24号
2013
chi
出版文献量(篇)
292
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3
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242
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