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无序数据集：社会技术错位......
人工智能 (AI) 在行为健康领域的应用引起了人们对使用机器学习 (ML) 技术识别人们个人数据模式的兴趣，目的是检测甚至预测抑郁症、躁郁症和精神分裂症等疾病。本文通过对三个自然语言处理 (NLP) 训练数据集的情境分析，研究了人工智能介导的行为健康背后的数据科学实践和设计叙述。通过将数据集视为与特定社会世界、话语和基础设施安排密不可分的社会技术系统，我们发现数据集构建和基准测试的技术项目（行为健康领域人工智能研究的当前重点）与行为健康的社会复杂性之间存在一些不一致。我们的研究通过阐明无序数据集的敏感概念，为日益增长的人工智能系统关键 CSCW 文献做出了贡献，该概念旨在有效地扰乱行为健康领域中人工智能/机器学习应用的主导逻辑，并支持研究人员和设计师反思他们在这个新兴且敏感的设计领域中的角色和责任。
支持意外发现：定性分析中人机协作的机遇与挑战
定性归纳法因其能够生成性地发现深层且情境化的见解而广泛应用于 CSCW 和 HCI 研究，但这些本质上手动且人力资源密集型的过程通常不适用于分析大型语料库。研究人员对将定性方法应用于“大”数据问题的方法越来越感兴趣，希望从大量数据中获得更具普遍性的结果，同时保留定性方法的深度和丰富性。在本文中，我们描述了一项关于定性研究人员的工作实践及其挑战的研究，着眼于这是否是人机协作的合适领域以及成功的协作可能涉及哪些方面。我们的研究结果描述了参与者多样化的方法实践和细微的协作动态，并确定了他们可能从基于 AI 的工具中受益的领域。虽然参与者强调了定性归纳分析的混乱性和不确定性，但他们仍然希望完全掌控整个过程，并认为 AI 不应干预。我们的研究在定性分析的背景下对人机协作中任务的可委派性进行了深入研究，并为尊重偶然性、人类能动性和模糊性的人工智能辅助设计提供了方向。
语音激活人工智能的跨性别/非二元性别要求
语音激活人工智能 (VAI) 越来越普遍，无论是作为特定情境的对话助手出现，还是更个性化和通用的个人助理（如 Alexa 或 Siri）。CSCW 和其他研究人员定期研究其设计和部署的（积极和消极）社会后果。一个特别关注的焦点是性别问题，以及 VAI 的（通常为女性的）性别对社会规范和用户体验的影响。对此的研究在很大程度上忽略了跨性别 (trans) 的存在；少数例外主要是从跨性别和/或非二元用户需求的外部和预定观念出发，以代表性为中心。在这项研究中，我们对 VAI 的跨性别和/或非二元用户进行了一系列定性访谈，以探索他们的体验和需求。我们的结果表明，这些需求远不止是提高代表性，用户对即使是善意的开发人员对性别的基本框架、无处不在的 VAI 的隐私和安全影响以及部署大量此类技术的大量营利性公司的动机提出了实质性的担忧。我们为寻求创建跨性别包容性 VAI 的设计师和研究人员提供了直接建议，并为我们作为研究人员如何评估技术系统和适当的干预点提供了更广泛、更关键的建议。
Yiling Chen-哈佛大学的项目
荣誉和奖项最佳纸张奖，ACM计算机支持合作工作与社会计算会议（CSCW），2019年。最佳技术 +跨学科论文，ACM公平，问责制和透明度会议（ACM FAT*），2019年。研究论文荣誉提名，网络会议（www），2018年。最佳纸张奖的入围纸，第19届ACM经济与计算会议（EC），2018年。2016年宾夕法尼亚州校友会早期职业奖。建议Bo Wagoner的博士学位。论文，该论文获得了2016年ACM Sigecom博士学位论文奖的荣誉。建议XI（Alice）Gao的博士学位。论文因IFAAMAS-14 Victor Lesser杰出论文奖和2014年ACM Sigecom博士学位论文奖而获得荣誉提名。最佳纸张奖，国际自治代理和多工业系统会议（AAMAS），2012年。AI的10观看，IEEE Intellignent Systems（Jan./feb。 2011年）。 NSF早期职业发展奖，2010年至2015年。 建议三个托马斯神庙箍奖获得高级论文，2008年 - 礼物。 杰出纸质奖，ACM电子商务会议（EC），2008年。 荣誉提名，决策科学学院博士学位论文竞赛，2006年。 EBRC博士支持奖竞赛的冠军，2004年。AI的10观看，IEEE Intellignent Systems（Jan./feb。2011年）。NSF早期职业发展奖，2010年至2015年。建议三个托马斯神庙箍奖获得高级论文，2008年 - 礼物。杰出纸质奖，ACM电子商务会议（EC），2008年。荣誉提名，决策科学学院博士学位论文竞赛，2006年。EBRC博士支持奖竞赛的冠军，2004年。EBRC博士支持奖竞赛的冠军，2004年。
Rohit Mallick
罗希特·马利克（Rohit Mallick）是博士学位。克莱姆森大学计算机学校内以人为本计算学位的候选人。自2020年秋季开始学位以来，罗希特（Rohit）在Nathan J. McNeese博士的建议下一直被聘为研究生研究助理，并且是计算环境（Trace）研究小组中团队研究分析的正式成员。在这四年半的时间里，罗希特（Rohit）曾从美国陆军联合能力发展司令部（CCDC），海军研究（ONR），国家科学基金会（NSF）和空军OFFI CE的资助拨款（CCDC）撰写，其价值总计价值1,1784,5551.20美元。罗希特（Rohit）利用这些赠款为人为因素，人类计算机互动（HCI），人类ai团队（HAT）和计算机支持的协作工作（CSCW）做出了明显的贡献。迄今为止，罗希特（Rohit）撰写了五篇期刊文章，十篇会议论文，一项技术，七个会议演讲以及13篇研究海报，作为定性和定量方法的混合方法研究者。与他的研究成就一起，他还一直在Trace中担任本科生协调员（2023年）和领导博士学位。学生（2024）指导新任学生的学术研究细微差别。通过在美国陆军研究实验室和普渡大学的计算认知神经科学实验室的以前的实习 /助手来吹嘘十多年的研究经验，Rohit积极致力于在AI技术设计方面提供各种观点，以促进其人类合作者的福祉。
2VT- RIT数字机构存储库
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新冠疫情时期的零工经济
引言：在全球范围内，COVID-19 病毒已夺走 50 多万人的生命，感染数百万人 [3]。许多国家都实施了封锁等强有力的公共卫生措施，以遏制病毒传播。许多工作受到了严重影响。全球数百万员工开始在家工作，尤其是那些需要创造性和协作技能的工作 [21]。对于零工经济工作者 [13] 等独立工作者来说，情况则大不相同，他们的生计部分或全部依靠数字平台维持，而且在很多情况下，他们的工作无法在家完成。虽然对零工经济有不同的定义，但在本文中，我们将其称为通过数字平台进行的工作类型，这些平台负责处理客户和独立工作者之间的匹配、签约和付款 [41]。零工经济工作者在疫情期间的处境尤其脆弱，主要有两个原因。首先，零工经济工作者通常被公司视为“独立工作者”，这意味着他们无法享受正规雇主提供的福利，例如带薪病假和健康保险 [7]。这种独立工作者身份还意味着工作者承担与其工作相关的所有风险，从健康安全到财务损失 [19]。其次，零工工作取决于其服务的需求——因此，由于保持社交距离等公共卫生措施导致工作需求大幅下降的零工工作者没有收入。这两个因素的结合使工作者处境艰难，因为他们中的许多人依靠日常工资，没有其他收入来源，因此他们被迫因经济压力将自己和家人置于被传染的风险中。在本文中，我们讨论了 COVID-19 如何影响不同国家零工经济工作者的工作环境。我们首先回顾一下依赖于工作者和客户共享同一物理或地理位置的工作类型，例如快递员和护理人员——即位置依赖型工作 [41]。然后，我们探讨完全在线进行的零工类型，例如众包工作和自由职业，即在线零工。之后，我们讨论了一系列对未来计算机支持的协同工作和社会计算（CSCW）研究的影响。我们认为，在疫情期间，位置依赖型公司主要采取了以客户为中心的方式，在设计中忽视了工人的状况和需求。我们为人机交互领域正在进行的关于“以工人为中心”的改善零工条件的方法的讨论做出了贡献[12]。然后，我们讨论了如何改善在线零工的状况，并与当前关于知识型工人适应在家工作的研究进行了类比。