Bias nei recommender systems: progettazione e analisi sperimentale di un sistema di raccomandazione turistico.

In recent years, recommender systems have gained a crucial role in the tourism industry, influencing users' decisions and consequently their travel experiences. An important factor within these systems are biases, the presence of which contributes, sometimes substantially, to influencing users' choices. This thesis aims to analyze bias in tourism recommender systems through an experimental approach, focusing on the design and evaluation of a user interface developed on Figma. The objective of the research is to identify and examine the presence and impact of specific biases, selected after a survey of pertinent literature. An experimental approach was adopted to achieve this goal. The designed interface was subjected through a questionnaire to a small sample of users, in a phase of preliminary testing. This method was adopted to measure the presence and impact of these biases on users' choices and their browsing experience within the interface. The purpose of the paper, therefore, is to test in what capacity biases influence user decisions, and how recommendations can be modified and improved by increasing awareness of the factors that determine these outcomes. This thesis aims to contribute to the existing literature on recommender systems, in particular tourism systems, as it seeks to provide an in-depth analysis of the biases that influence recommendations by studying how users react to their presence as they navigate within a system. Through the design of an interface and the results of the experimental investigation, the research aims to offer useful insights into developing more insightful and inclusive recommender systems, that can enrich the user experience and promote more informed choices in the tourism industry.

Negli ultimi anni i recommender systems hanno acquisito un ruolo cruciale nel settore turistico, influenzando le decisioni degli utenti e di conseguenza le loro esperienze di viaggio. Un fattore importante all'interno di questi sistemi è costituito dai bias, la cui presenza contribuisce, talvolta anche in modo sostanziale, ad influenzare le scelte degli utenti. Questa tesi si propone di analizzare i bias nei recommender systems turistici attraverso un approccio sperimentale, focalizzandosi sulla progettazione e valutazione di un'interfaccia utente sviluppata su Figma. L’obiettivo della ricerca è identificare ed esaminare la presenza e l'impatto di alcuni bias, selezionati in seguito ad un'analisi della relativa letteratura. Per raggiungere questo obiettivo è stato adottato un approccio sperimentale. L’interfaccia progettata è stata sottoposta attraverso un questionario a un campione ristretto di utenti in una fase di testing preliminare, al fine di misurare la presenza e l'impatto di questi bias sulle scelte degli utenti e sulla loro esperienza di navigazione all’interno dell’interfaccia. La finalità dell’elaborato, dunque, è verificare in quale capacità i bias influenzano le decisioni degli utenti, e in che modo le raccomandazioni possono essere modificate e migliorate attraverso una maggiore consapevolezza dei fattori che determinano tali esiti. Questa tesi si propone di contribuire alla letteratura esistente sui recommender systems, in particolare su quelli turistici, poiché vuole fornire un'analisi approfondita dei bias che influenzano le raccomandazioni, studiando il modo in cui gli utenti reagiscono alla loro presenza nel corso della navigazione all’interno di un sistema. Attraverso la progettazione di un'interfaccia e i risultati dell’indagine sperimentale, la ricerca si prospetta di offrire spunti utili per lo sviluppo di sistemi di raccomandazione più consapevoli e inclusivi, in grado di arricchire l'esperienza degli utenti e promuovere scelte più informate nel settore turistico.