Designing for Group Travel Planning: A Human-Centred Application with AI-Powered Personalised Recommendations
Author
Haskó, János Dominik
Term
4. term
Publication year
2025
Submitted on
2025-08-07
Pages
79
Abstract
At planlægge en rejse med venner kan være sjovt, men også komplekst. Dette speciale undersøger, hvordan menneskecentreret design kan forbedre digital gruppearbejdsplanlægning for unge voksne ved at bruge kunstig intelligens og personlighedsbaserede anbefalinger. Med afsæt i Design Thinking (en trinvis proces til at forstå behov, udvikle idéer og teste dem) anvendes en blandet metode: seks kvalitative interviews, en spørgeskemaundersøgelse med 94 svar og brugertest med otte deltagere. Dette afdækkede centrale udfordringer og styrede designet af en prototype. Den foreslåede løsning, Group Trip Planning Hub, kombinerer samarbejdsfunktioner (fx koordinering af tilgængelighed) med et AI-drevet rejseplanlægningsmodul, der tager højde for brugernes personlighed og præferencer. Ved hjælp af prompt-abstraktion omsætter appen simple input i naturligt sprog til de anmodninger, som AI’en bruger, så brugerne ikke selv behøver at skrive prompts. Brugertest viste høj opgavegennemførelse, nem brug og en klar præference for personlige frem for generiske rejseplaner. Arbejdet bidrager til Human-Computer Interaction, UX og turismeteknologi ved at vise, at hybride GUI–CUI-systemer—der kombinerer velkendte skærmbilleder med samtalebaseret AI—og personlighedsbevidste anbefalingsstrategier kan reducere friktion i planlægningen. Studiet fremhæver også etiske hensyn til AI-gennemsigtighed og brug af data. Begrænsninger omfatter en simuleret gruppesituation og mangel på langtidsstudier. Specialet giver praktiske designindsigter for AI-integrerede planlægningsværktøjer og peger på retninger for fremtidig forskning i etiske, personaliserede og samarbejdsorienterede rejseteknologier.
Planning a trip with friends can be fun but complicated. This thesis explores how human-centred design can improve digital group trip planning for young adults by using artificial intelligence and personality-based recommendations. Using the Design Thinking framework (a step-by-step process to understand needs, generate ideas, and test them), the study combined methods: six qualitative interviews, a survey with 94 respondents, and usability tests with eight participants. This revealed key pain points and guided the design of a prototype. The proposed solution, the Group Trip Planning Hub, combines collaboration features (such as coordinating when people are available) with an AI-powered itinerary recommender that adapts to users’ personalities and preferences. Through prompt abstraction, the app turns simple, natural-language inputs into the requests the AI needs, so users do not have to write prompts themselves. Usability testing showed high task success, ease of use, and a clear preference for personalized over generic itineraries. The work contributes to Human-Computer Interaction, UX, and tourism technology by showing that hybrid GUI–CUI systems—interfaces that combine familiar screens with conversational AI—and personality-aware recommender strategies can reduce planning friction. The study also highlights ethical considerations around AI transparency and data use. Limitations include a simulated group setting and a lack of long-term testing. The thesis offers practical design insights for AI-integrated planning tools and points to future research on ethical, personalized, and collaborative travel technologies.
[This summary has been rewritten with the help of AI based on the project's original abstract]
Documents