New Project Configuration - UW Personalized Recommendation Systems Study
sebastianbarry opened this issue · comments
Shortened Name
uw-prs
Program or Study?
study
Mode Studied
No response
Autogenerate OPcodes?
true
OPcode Subgroups
test,default
Start Month
02/2024
Program Admin Contact
For questions about the study, please contact Congjing Zhang at the University of Washington (email: congjing@uw.edu).
First Language
en
Deployment Partner Name
University of Washington
Project Name
UW Personalized Recommendation Systems Study
Summary Line 1
UW is focused on using rewards to encourage commuters to switch to energy- efficient and environment-friendly transportation options, with the goal of enhancing air quality.
Summary Line 2
This APP can help you record your trips, including time, locations, and travel purpose.
Summary Line 3
In this study, it is providing users with personalized recommendations (e.g., restaurants and museums) to change people’s lifestyle.
Short Textual Description
To make better personalized recommendation, the data collection is very important. The APP can prioritize data collection tasks and identify crucial time points for data collection with the help of incorporation of latest developments in adaptive sensing, uncertainty quantification, and predictive science. On the other hand, the better personalized recommendation the APP can offer, the better user engagement, that will ultimately translate into a long-term adaption of the APP by a wide range of users.
Why We Collect
UW can use the information in the APP to create tool and methods to better collect data. Then UW can build data-driven personalized recommendation models for responsive, data-driven decision-making. The APP can change travel behavior improvement of transit and micromobility by reducing car dependency and encouraging walking, biking, and transit use.
Research Question
Conducting travel behavior modeling to aid in making accurate travel demand prediction and personalized recommendation.
Research Question
The impact of rewards on people’s willingness to change the transportation mode.
Research Question
No response
Second Language
es
Deployment Partner Name
Universidad de Washington
Project Name
Estudio de sistemas de recomendación personalizados de la Universidad de Washington
Summary Line 1
La Universidad de Washington se centra en el uso de recompensas para alentar a los viajeros a cambiar a opciones de transporte energéticamente eficientes y respetuosas con el medio ambiente, con el objetivo de mejorar la calidad del aire.
Summary Line 2
Esta aplicación puede ayudarle a registrar sus viajes, incluida la hora, los lugares y el motivo del viaje.
Summary Line 3
En este estudio, proporciona a los usuarios recomendaciones personalizadas (por ejemplo, restaurantes y museos) para cambiar el estilo de vida de las personas.
Short Textual Description
Para hacer una recomendación mejor personalizada, la recopilación de datos es muy importante. La aplicación puede priorizar las tareas de recopilación de datos e identificar momentos cruciales para la recopilación de datos con la ayuda de la incorporación de los últimos avances en detección adaptativa, cuantificación de incertidumbre y ciencia predictiva. Por otro lado, cuanto mejor sea la recomendación personalizada que pueda ofrecer la aplicación, mayor será la participación del usuario, lo que en última instancia se traducirá en una adaptación a largo plazo de la aplicación por parte de una amplia gama de usuarios.
Why We Collect
UW puede utilizar la información de la APLICACIÓN para crear herramientas y métodos para recopilar mejor datos. Luego, la Universidad de Washington puede crear modelos de recomendación personalizados basados en datos para una toma de decisiones responsiva y basada en datos. La aplicación puede cambiar el comportamiento de viaje, mejorar el transporte público y la micromovilidad al reducir la dependencia del automóvil y fomentar el uso de caminar, andar en bicicleta y el transporte público.
Research Question
Realizar modelos de comportamiento de viaje para ayudar a realizar predicciones precisas de la demanda de viajes y recomendaciones personalizadas.
Research Question
El impacto de las recompensas en la voluntad de las personas de cambiar el modo de transporte.
Research Question
No response
Use imperial units of measure
true
Include test users in metrics?
true
Send notifications at trip end?
false
Use default demographic survey?
true
Custom Survey
No response
First Language
en - Answered
Second Language
es - Contestada
Use default mode and purpose labels?
true
Custom Labels
No response
Use default reminder schedule?
true
Overview Users
true
Overview Active Users
true
Overview Trips
true
Overview Signup Trends
true
Overview Trips Trend
true
Data UUIDs
true
Data Trips
true
Data Trips Columns Exclude
data.start_loc.coordinates, data.end_loc.coordinates
Additional Trip Columns
No response
Data UUIDs Columns Exclude
No response
Map Heatmap
true
Map Bubble
true
Map Trip Lines
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Push Send
false
Options UUIDs
true
Options Emails
true
Admin Access Emails
congjing@uw.edu, ryanflin@uw.edu, ugurel@uw.edu
Reminder Schemes
No response
Trip Surveys
No response
Custom Trip Survey
No response