Uporabniku prilagojena komunikacija

Opis predmeta

Uvod v uporabniku prilagojeno komunikacijo (principi, pristopi, povezana področja, terminologija); Uporabniško prilagajanje, uporabniki, storitve, nivoji prilagajanje, inteligenca v adaptaciji); Komunikacija med uporabniki in storitvami (modalnosti, kanali, komunikacijski vzorci in tipi interakcije, socialna interakcija, naravna komunikacija); Socialna inteligenca in storitve (uvod, kognitivni vidiki adaptacije, socialno zavedno računanje); Na kaj prilagajamo (kontekst, osebnost, razpoloženje, čustva); Kako prilagajamo – uporabniško modeliranje in priporočilni sistemi (vsebinsko in skupinsko filtriranje, hibridni pristopi, modeliranje preferenc); Zajem podatkov o uporabniku in analiza (tipi, impliciten in ekspliciten zajem, zajem v realnem času); Personalizirane storitve (dobre prakse v izbranih domenah, primeri, kritično ovrednotenje); Ovrednotenje in poskusi z uporabniki (mere, načrtovanje poskusov, ovrednotenje z uporabniki v središču, procedure, interpretacija); Zaščita vsebin v uporabniku prilagojenih storitvah (osnovni problemi, varnost v načrtu); Raziskovalne aktivnosti in izzivi v prihodnosti

Cilji in kompetence

Cilj predmeta je podati znanje o uporabniku prilagojeno komunikacijo med uporabnikom in komunikacijskimi storitvami ter pametnimi sistemi. Predmet vključuje kontekstualizacijo komunikacije in umetno socialno inteligenco v komunikaciji med uporabnikom in obravnavanim sistemom.

Predmet podaja osnove, principe, postopke in vodila v načrtovanju, analizi in ovrednotenju uporabniku prilagojene komunikacije. Pridobljeno znanje je podlaga za načrtovanje, implementacijo in testiranje komunikacijskih sistemov med uporabniki in pametnimi napravami.

Metode poučevanja in učenja

Na predavanjih so predstavljene teoretične osnove obravnavanih poglavij skupaj s prikazom rešitev enostavnih praktičnih primerov. Študentom je na voljo študijski material s podrobno vsebino.

Praktično delo poteka v okviru laboratorijskih vaj in domačih nalog. Vključuje načrtovanje, izdelavo in ovrednotenje konkretnih rešitev uporabniku prilagojene komunikacije

Predvideni študijski rezultati

Po uspešno opravljenem modulu naj bi bili študenti zmožni:

– Določiti segmente uporabnikov in person v komunikaciji

– Načrtati dialog z upoštevanjem domenskih znanj na področju

– Določiti relevantne kontekste in socialne signale v komunikaciji in ovrednotiti uspešnost njihovega določanja

– Izbrati in ovrednotiti komunikacijske modalnosti

– Načrtati in ovrednotiti zajem podatkov o uporabniku v in izven realnega časa (senzorji, instrumenti)

– Načrtati in implementirati poskuse z uporabniki

– Ovrednotiti kvaliteto uporabniku prilagojene komunikacije

Reference nosilca

1. MEŽA, Marko, KOŠIR, Janja, STRLE, Gregor, KOŠIR, Andrej. Towards automatic real-time estimation of observed learner's attention using psychophysiological and affective signals : the touch-typing study case. IEEE access, ISSN 2169-3536, 2017, vol. , str. 1-18, ilustr

2. VODLAN, Tomaž, TKALČIČ, Marko, KOŠIR, Andrej. The impact of hesitation, a social signal, on a user's quality of experience in multimedia content retrieval. Multimedia tools and applications, ISSN 1380-7501, 2014, vol. , no. , str. 1-26

3. TKALČIČ, Marko, ODIĆ, Ante, KOŠIR, Andrej, TASIČ, Jurij F. Affective labeling in a content-based recommender system for images. IEEE transactions on multimedia, ISSN 1520-9210. [Print ed.], Feb. 2013, vol. 15, no. 2, str. 391-400

4. TKALČIČ, Marko, ODIĆ, Ante, KOŠIR, Andrej. The impact of weak ground truth and facial expressiveness on affect detection accuracy from time-continuous videos of facial expressions. Information sciences, ISSN 0020-0255. [Print ed.], 10. Nov. 2013, vol. 249, str. 13-23, ilustr

5. M. Tkalcic, B. de Carolis, M. de Gemmis, A. Odić, A. Košir: Emotions and Personality in Personalized Services, Springer 2016 (in print).

Temeljni viri in literatura

1. J. A. Jacko: Human-Computer Interaction Handbook, CRC Press, 2012.

2. A. Dix, J. E. Finlay, G. D. Abowd, R. Beale: Human-Computer Interaction, Prentice Hall, 2004.

3. F. Ricci, L. Rokach, B. Shapira, P. B. Kantor: Recommender system handbook, Springer, 2011.

4. Jonathan Lazar and Jinjuan H. Feng: Research Methods in Human-Computer Interaction, Elseviere, 2017