Metriken:

„Das könnte Dich interessieren“

Relevanz für die ZDFmediathek

Die nachfolgende Abbildung zeigt die Anteile von gesehenen Minuten des Anwendungsfalls „Das könnte Dich interessieren“ am gesamten Sehvolumen der ZDFmediathek für automatisch empfohlene Inhalte.

Leistungsmetriken

Relevante Leistungsmetrik für den Anwendungsfall „Das könnte Dich interessieren (DKDI)“ ist das Sehvolumen. Nachfolgend ist das Sehvolumen im zeitlichen Verlauf dargestellt.

Das Sehvolumen für DKDI hat einen gewichtigen Anteil am gesamten Sehvolumen, welches durch Empfehlungen generiert wurde, was unter anderem auch an der prominenten Positionierung dieses Empfehlungsbandes liegt. Die Fluktuationen in der Abbildung zum Sehvolumen sind bedingt durch temporale Effekte. Eine langfristige Tendenz ist im betrachteten Zeitraum nicht zu erkennen.

Public Value Metriken

Die vier Public Value Metriken Coverage, Novelty, Diversity und Serendipity sind hier für „Das könnte Dich interessieren“ im zeitlichen Verlauf über einen Monat dargestellt. Die grauen Bänder in den Graphiken zeigen die Messunsicherheit. Da wir mit diesem Anwendungsfall eine große Vielfalt der Empfehlungen bezwecken (siehe Model Card), ist eine relevante Metrik für diesen Anwendungsfall Diversity.

„Das könnte Dich interessieren“ soll den Nutzer:innen Empfehlungen anhand ihrer Interessen machen, was sich in den Public-Value-Metriken widerspiegelt. Da der Algorithmus vorwiegend anhand der Nutzungshistorie empfiehlt, ist z.B. die Coverage im Vergleich zu anderen Anwendungsfällen (vgl. „Weil Du...“) eher durchschnittlich, es werden vor allem populäre Inhalte empfohlen. Im Gegensatz dazu ist die Diversity vergleichsweise hoch, was gleichbedeutend damit ist, dass Inhalte aus vielen unterschiedliche Rubriken in den Empfehlungen ausgespielt werden. Die Serendipity, welche relevante und für die Nutzer:in neue (nach Rubriken) Inhalte bemisst ist durchschnittlich.