Many users of over-the-top (OTT) platform services for digital content such as Netflix or Disney+ report spending a great deal of time searching for content, yet feeling that there is nothing new to watch and find the search experience to be tedious. This thesis conducts an interview study of 9 users of OTT platform services to understand how they perceived the diversity of digital content in their use of these services and explore implications for designing recommender systems for greater content diversity. I first show how diversity of content is of significance beyond conventional metrics of recommender accuracy. The main contributions of my findings are then to unpack how users’ interests in content diversity varies according to their situations, suggesting that calibrating recommendations of more diverse content to users’ shifting situations may enhance user satisfaction on OTT platforms. My analysis contributes to the marketing literature on recommender systems by expanding our understanding of the role of perceived diversity in these systems for enhancing user satisfaction in Over-The-Top (OTT) platforms.
많은 넷플릭스 또는 디즈니+와 같은 디지털 콘텐츠 OTT 플랫폼 서비스 사용자들은 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간을 소비하면서도 볼 만한 새로운 것이 없다고 느끼고 검색 경험이 지루하다고 보고합니다. 이 논문은 9 명의 OTT 플랫폼 서비스 사용자를 대상으로 인터뷰 연구를 통해 이러한 서비스 사용 시 디지털 콘텐츠의 다양성을 인식하는 방식을 이해하고 더 다양한 콘텐츠를 제공하는 추천 시스템 설계에 대한 함의를 살펴보았습니다. 저는 먼저 콘텐츠의 다양성이 기존의 추천 정확도 지표를 넘어 중요한지 보여줍니다. 이후 발견의 주요 실적은 콘텐츠 다양성에 대한 사용자의 관심이 상황에 따라 다르게 나타나는 방식을 밝히는 것으로, 보다 다양한 콘텐츠 추천을 사용자의 변화하는 상황에 맞게 조정하는 것이 OTT 플랫폼에서 사용자 만족도를 높일 수 있다는 것을 시사합니다. 저의 분석은 이러한 시스템에서 지각된 다양성이 사용자 만족도 향상에 미치는 역할에 대한 이해를 확장함으로써 추천 시스템에 관한 마케팅 문헌에 기여합니다.
