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摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题,会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中,我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估,共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外,我们还进行了一项实验,以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后,我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识,他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5PDF文件第1页

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5PDF文件第2页

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5PDF文件第3页

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5PDF文件第4页

建议引用:Meske, Christian;Bunde, Enrico (2022):基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则:可解释的仇恨言论检测案例,信息系统前沿,ISSN 1572-9419,Springer US,第 25 卷,Iss。2,第 743-773 页,https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5PDF文件第5页

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