算法欣赏，被定义为个人在决策中依赖算法的依赖或倾向，已成为一种学术兴趣日益增长的主题。对该主题的询问对于理解人类决策过程至关重要，就像在人工智能时代一样，算法越来越多地进入决策。为有助于这个不断发展的领域，这项研究研究了可能在增强算法的信任中起着重要作用的三个因素：对算法的熟悉，对任务的熟悉以及对算法性能的熟悉。借助先前的研究，使用场景研究开发了概念模型并经验测试。有关327个个体的数据显示出对算法的熟悉程度与对算法的信任之间的正相关。相比之下，任务熟悉似乎对信任没有重大影响。信任反过来被确定为算法升值的关键驱动力。这项研究还揭示了熟悉算法性能在对Al Gorithms的关系与算法的信任之间的关系中的调节作用。事后分析强调，信任完全介导了算法熟悉度和算法欣赏之间的关系。该研究强调了算法熟悉度和性能透明度在塑造算法的信任方面的重要性。这项研究从理论上做出了贡献，它通过提供有关不同形式熟悉程度对信任的影响的重要见解，实际上是通过规定了实用准则来增强算法欣赏的方法。