@phdthesis{01JMYED6FYT86YT05AY6KWKNV6,
  abstract     = {{Dit doctoraat onderzoekt hoe aanbevelingssystemen, vaak gebruikt voor online shoppen en entertainment, mensen kunnen motiveren om meer te bewegen. Bijna één op drie mensen wereldwijd beweegt te weinig (minder dan 150 minuten per week), wat zorgt voor vele gezondheidsproblemen. Het doel is om aan hen gepersonaliseerde activiteiten aan te bevelen die ze leuk vinden en passen in hun dagelijks leven, zoals actieve uitstappen of vaker de trap nemen. Eerst werd in een observationele studie vastgesteld welke informatie belangrijk is voor het systeem, zoals de gemoedstoestand en het weer. Daarna werden systemen ontwikkeld die gepersonaliseerde suggesties maken op basis van eerdere activiteiten en voorkeuren. Drie studies tonen aan dat participanten meer motivatie en tevredenheid hebben met het systeem, graag meer variatie krijgen over de tijd heen, en hun favoriete activiteiten willen herhalen na een initiële verkenningsperiode. Het onderzoek laat zien hoe de aanbevelingsalgoritmen automatisch voorkeuren van gebruikers kunnen afleiden zodat ze activiteiten ontdekken die passen in hun dagelijkse leven. Dit maakt het mogelijk om op grote schaal de gezondheid van vele mensen te verbeteren. Door te focussen op leuke en haalbare activiteiten, zorgen we dat mensen niet alleen meer bewegen, maar ook graag bewegen.}},
  author       = {{Coppens, Ine}},
  isbn         = {{9789463559591}},
  language     = {{eng}},
  pages        = {{XXX, 268}},
  publisher    = {{Ghent University. Faculty of Engineering and Architecture}},
  school       = {{Ghent University}},
  title        = {{I like the way I move : personalizing recommendations to motivate daily physical activity}},
  year         = {{2025}},
}