在物理和虚拟环境中,小组互动都显着塑造了我们的社会经历。理解并复制与虚拟代理或物理机器人的群体相互作用构成了可能性和挑战。对这些挑战的核心是礼貌的关键方面,这是塑造我们社会互动的基本基石。该博士学位论文研究了礼貌策略在与人类人工制剂中物理和虚拟环境中小型独立对话群体内的社交互动中的深刻意义。它特别关注它们对虚拟字符或实施对话剂(ECA)和人类机器人相互作用(HRI)的适应性。论文探讨了这些策略对参与者与虚拟药物或人形机器人之间相互作用期间积极看法的说服力,遵守社会规范的影响,同时加入了一组人造类人动物。它涉及一系列的用户研究,并进行了实验设置,这需要在虚拟或物理环境中向参与者展示困境。参与者应决定花费更多的努力,以遵守代理商的请求,或者选择最小二能力的替代方案,同时忽略该请求。补充,设置评估了参与者对虚拟代理商或机器人表达的各种礼貌策略的回应,以扩展邀请加入一个小型独立型团体。这项研究通过定义与礼貌策略保持一致的行为,即使在需要更加努力的选择的情况下揭示了参与者遵守社会规范,并根据诸如说服力,礼貌和社会遵守的标准来指出最佳行为。最终,这些发现提供了对礼貌策略在人类代理互动中与众不同的作用的见解,以轻轻影响人类的决策,同时与他们保持积极的关系。这些见解铺平了为各种领域的虚拟代理和机器人设计更有效和社会可接受的行为的道路。
目的:本研究旨在确定与印度尼西亚雅加达穆斯林高中生接种 COVID-19 疫苗和接种 COVID-19 疫苗意愿相关的因素。患者和方法:对高中生进行了一项使用在线调查的横断面研究。本研究的对象是生活和学习在雅加达大都会地区的穆斯林中学 11 年级和 12 年级学生。使用非概率抽样共选择了 440 个样本。在本研究中,自变量是从 HBM 和 TPB 理论中得出的与疫苗接种行为相关的因素,而因变量是疫苗接种率和疫苗接种意愿。使用卡方和 Mann-Whitney 检验确定了与因变量相关的因素。结果:大约 65% 的受访者接种了 COVID-19 疫苗,72% 的未接种 COVID-19 疫苗的人有接种疫苗的意愿。一些行为模型变量,如感知易感性得分、感知严重性得分、感知益处得分、感知障碍得分、自我效能得分、态度得分和社会规范得分与高中生接种 COVID-19 疫苗显著相关。此外,所有行为模型变量,即感知易感性得分、感知严重性得分、感知益处得分、感知障碍得分、行动线索得分、自我效能得分、态度得分、社会规范得分和感知行为控制得分均与接种疫苗的意愿显著相关。结论:学生的疫苗接种可以在更实惠的地方进行,例如在学校。此外,应持续努力提高学生对疫苗有效性和安全性以及 COVID-19 危险性的认识。关键词:青少年、COVID-19 疫苗接种、健康信念模型、计划行为理论、发展中国家
1. 酒精消费已深深植根于许多社会的社会格局中。有几个主要因素影响着人群的酒精消费水平和模式,例如酒精消费的历史趋势、酒精的可获得性、文化、经济状况和酒精饮料营销趋势 2 以及实施的酒精控制措施。在个人层面,酒精消费的模式和水平由许多不同的因素决定,包括性别、年龄和个人的生物和社会经济脆弱性因素,以及政策环境。支持饮酒行为的现行社会规范和关于饮酒危害和益处的混杂信息鼓励饮酒,延迟了适当的健康追求行为并削弱了社区行动。
使用人工智能的伦理问题 如今,随着人工智能的快速发展,伦理问题开始变得十分突出。这些制度广泛分布于公共和私人生活的几乎所有领域,不仅反映了人的活动过程,也反映了他的观点、规范和观念。我们面临的任务是分析公共生活转变的过程,并提出必要的立法和社会规范变革,同时考虑到尚未制定的当前道德要求。在这种情况下,需要严肃的跨学科工作来塑造人类的未来。有必要对人类与智能系统交互时出现的基本伦理问题进行制定和归类,这些问题需要引起关注、分析和及时监管[17],[18]。
世界各地的人们都处于弱势地位,遭受歧视和压迫,这意味着人权受到侵犯,在某些情况下,这种侵犯是系统性的和严重的。专制倾向、危机和冲突、逃亡和移民、气候变化和流行病以及数字化转型等挑战(例如通过使用数字监控技术)的兴起助长了这一趋势。然而,法律面前人人平等并不会自动导致真正的平等:歧视性的社会规范和权力结构以及政府机构未能实施立法是实现真正平等的障碍。能够主张自己的权利和获得司法公正也至关重要,因为仅仅写下权利是不够的。人们必须了解自己的权利,并且必须能够主张和实现这些权利(“了解、主张、实现”)。
本报告的特殊政策章节有关生育能力。它讨论了许多经合组织国家观察到的总生育率(TFR)的长期下降。让孩子的个人选择取决于广泛的因素,例如抚养子女的成本,带来的幸福,经济和金融安全,社会规范,个人和医疗状况以及整体劳动力市场状况和家庭政策环境。本章介绍并讨论了经合组织最近对劳动力市场成果,住房成本和家庭政策框架各个方面的影响的证据(例如育儿假,幼儿教育和护理(ECEC),财务支持)。本章还从国际文献中获得了有关生育率驱动力的证据,并以对政策影响的讨论得出结论。
收集标签以训练FER机器学习数据集。但是,现有工具对培训非临床人群的范围和方法以及计算机器的标签有限制。在这项研究中,我们介绍了一个综合游戏,该游戏有效地吸引了普通人群,不仅支持人类的FER学习自发表达,还可以收集可靠的基于判断的标签。我们纳入了游戏化,教育和众包文献的设计指南,以吸引和激励玩家。我们的评估(n = 59)表明,游戏鼓励玩家以高分子的速度学习面部表情的情感社会规范,促进有效的FER学习和可靠的标签收集,同时享受游戏玩法。
在没有这种诱因的情况下,他们的奖励比他们所少。道德经济警告经济学家特别警惕激励措施,因为信任和诚实等社会规范对经济活动至关重要。危险不仅是一个实例中的激励措施。货币激励措施通常可以侵蚀人们彼此之间可能具有的道德和道德准则和社会动机。因此,政策制定者不应依靠人类经济上的模型,而是应该将人们视为真正的愿望,并可能具有坚持社会规范和公民意识的内在愿望。鲍尔斯在介绍中总结说:“激励措施不能独自提供善治的基础”(第2页)。相反,激励措施和社会活动必须共同考虑。的确,道德经济在其结论性的章节中说,对这些互动的关注者可以使激励和社会发展作为补充。在构建其论点时,道德经济至少为经济学家本身提供了三个公共物品。首先,本书从政治哲学的角度讲述并构成了经济政策的陷阱,提供了我们其他人可以依靠的精湛摘要。鲍尔斯(Bowles)希望介绍亚里士多德(Aristotle),介绍了一个将成为道德经济叙事中心的角色:一名立法者希望人们为集体利益做出决定。在亚里士多德的著作中,立法者通过“灌输其中的习惯”来实现这一目标,从而实现了这一目标。但是政治哲学从亚里士多德继续前进。尼科洛·马基雅维利(Niccolo Machiavelli)和大卫·休姆(David Hume)表现出对法律和激励措施的好事或邪恶的行为。在道德经济的题词中,鲍尔斯直接引用休ume:
- 从数据中可以了解到虚假相关性,这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度,导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外,这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用,特别是在受监管的行业,例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行(通常是匹配代理指标)与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。