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数字人文和计算社会科学的人工智能
人工智能在数字人文和计算社会科学中的应用 Alexandre Gefen (CNRS-UMR Thalim)、Léa Saint-Raymond (ENS) 和 Tommaso Venturini (CNRS-UPR CIS) 引用自：Gefen, Alexandre, Léa Saint-Raymond 和 Tommaso Venturini（即将出版）。“人工智能在数字人文和计算社会科学中的应用。”在《人工智能在人类身上的思考》中，Bertrand Braunschweig 和 Malik Ghallab 编辑。柏林：Springer。人工智能提出了人文学科和社会科学的多个基本问题。人工智能显然是一个重大的社会问题，其后果目前正在侵入公共领域，引发了各种可接受性、隐私保护或经济影响问题，并涉及整个社会和人文研究领域的专业知识。但人工智能也是一种新的研究方式，机器学习和深度学习技术可以实现海量数据处理，为分析提供新的视角。反思智能和人性的本质，同时也帮助人文学科和社会科学从人工智能的方法论进步中受益：这是本章想要应对的双重挑战。
信息框架和所有权对信任的影响......
信任是人类与人工智能 (AI；Hengstler、Enkel 和 Duelli，2016) 互动中的关键。许多人接受新技术主要是因为信任 (Gefen、Karahanna 和 Straub，2003；Rheu 等人，2021)。在对技术接受模型 (TAM) 研究的荟萃分析中，信任被证明可以让用户认为该技术有用且易于使用，并鼓励对该技术持积极态度并愿意使用它 (Wu 等人，2011)。如果用户对系统缺乏信任，他们可能会抵制人工智能助手的建议（Longoni、Bonezzi 和 Morewedge，2019 年；Lui 和 Lamb，2018 年），即使系统有益，他们也会避免使用该系统（Gefen 等，2003 年；Lee 和 See，2004 年；Li、Hess 和 Valacich，2008 年；Siau、Sheng、Nah 和 Davis，2004 年）。当人工智能作为信息来源或决策辅助工具时，信任尤其重要（Fogg 和 Tseng，1999 年）。
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Shlomo Havlin 教授；巴伊兰大学 - 校长 Amnon Moalem 教授；本·古里安大学 - 副校长 Haim (Vivian) Halpern 教授；巴伊兰大学 - 秘书 Victor Fleurov 教授；特拉维夫大学 - 财务主管 Dov Falik 博士；拉斐尔·约书亚·费尔斯坦纳教授；以色列理工学院 Yuval Gefen 教授；魏茨曼研究所 Aryeh Levine 博士；迪莫纳内盖夫核研究中心 Arie Raizman 博士；亚夫内索雷克核研究中心 Arie Zigler 教授；希伯来大学
个人认知和道德利他方面的意图
统计：频率，平均值，标准偏差和变异系数（Hair等，2017）。Cronbach的α系数用于检查量表的可靠性，考虑到可靠的可靠性水平为0.7（Hair等，2017）。结构方程模型（SEM）来检验假设（Gefen等，2000）。还进行了验证性因素分析（CFA），以检查测量模型中包含的构建体的可靠性和有效性（Hair等，2017）。接下来，为了测试结构模型的充分性，检查了拟合指数（Hoyle，2012年）。接下来，头发等。（2017）测量模型通过提取的平均方差（AVE）分析和检查。最后，进行了多组分析，以检查模型的结构关系是否根据收入有所不同。4结果
深入了解Hitchcock计算机视觉数据集
在数字人文科学中，文本仍然是表达和分析的主要媒介（Manovich，2020； McPherson，2009； Meeks，2013； Sayers，2018）。这导致了一些学者将该领域定义为“文本重，可视化光和模拟较差”（Champion，2017年）。但是，大量可用的视觉数据的兴起以及计算分析的能力为奖学金开辟了新的可能性。Wevers and Smits（2020）将这种“视觉转弯”归功于使用深层神经网络来理解图像的复杂计算机视觉算法的扩散和进步。这些网络可以识别层次模式，并将过滤器应用于图像的不同部分（例如识别形状，边缘和纹理），逐渐形成了对输入数据的更复杂和细微的理解。这些模型的准确性和影响仅在数字人文科学中才被探索，但它们被认为是为了极大地改变对文化数据的分析，批评和解释（Arnold等，2022; Arnold＆Tilton，2019; di Lenardo＆di Lenardo et al。 Pustu-Iren等人，2020年；