helpResearch question公平性、偏见与代表性
普通的利益相关者（如决策受影响者）是否认为预测的多样性对机器学习系统的公平性构成风险？CHI '25
Direction: 公平、偏见与研究治理
公平性、偏见与代表性
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在处理机器学习预测多样性问题时，普通人更偏好哪些解决方案？CHI '25
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任务特征（如风险与回报框架）如何影响公众对预测多样性问题的偏好？CHI '25
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解释性方法如何影响人类在与AI合作决策中的公正感知和公正决策？IUI '24
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针对通过代理特征引入的间接偏见，哪些干预措施更有效？IUI '24
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“偏见披露”和“代理特征相关性披露”的结合能否提高识别偏见的能力并改善决策公平性？IUI '24
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如何通过设计实验室工具和实践，促进生物实验室中多物种之间的平等生态关系？CHI '24
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微生物在实验室中的“抵抗行为”如何表达人类中心实验方法的局限性？CHI '24
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角色扮演、批判性制作与'Chindōgu（无用发明）'在重塑生物实验室工具中发挥了怎样的作用？CHI '24
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透明系统中，用户的个性化头像如何影响他人对其自我表露的感知？CHI '24
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透明系统相比非透明系统，会对他人对头像用户的信任感和社交吸引力产生哪些不同的影响？CHI '24
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头像创建方式（个性化或定制化）如何改变他人对用户自我表露的评估？CHI '24
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在涉及道德行为的情况下，AI的行为如何被个人判断，其判断标准如何因人而异？CHI '24
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个体的道德基础（如关怀、公平）在多大程度上能够预测他们对AI行为的道德判断？CHI '24
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技术认知和拟人化倾向如何影响个体对AI行为的道德评价？CHI '24
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AI如何在协作中触发或加剧用户的认知偏差？CSCW '23Workshop on Understanding and Mitigating Cognitive Biases in Human-AI Collaboration
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哪些方法可以有效识别、量化并减轻人类与AI互动时的认知偏差？CSCW '23Workshop on Understanding and Mitigating Cognitive Biases in Human-AI Collaboration
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是否可以利用认知偏差来增强人类-AI协作的效果？CSCW '23Workshop on Understanding and Mitigating Cognitive Biases in Human-AI Collaboration
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安全技术是否利用欺骗性设计模式（如诱导性设计）来增加用户对安保事件的焦虑，从而推动盈利功能的使用？CHI '23
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欺骗性设计模式如何与认知偏差和社会文化因素交互，产生广泛的负面影响？CHI '23
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有哪些具体的欺骗性设计模式存在于安全技术中，这些模式对用户的情感和行为有何影响？CHI '23
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用户在交互决策中如何根据辅助功能的准确性表现出系统性偏见？CHI '22
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概率加权函数如何适用于分析用户对辅助界面的决策偏见？CHI '22
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如何通过优化设计来减少用户对低准确性辅助过度使用和对高准确性辅助低估的问题？CHI '22
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系统如何帮助用户识别自己的偏见？CUI '21The Meant, the Said, and the Understood: Conversational Argument Search and Cognitive Biases
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图像的真实感是否会提升用户对人物角色（Persona）的正面感知？CHI '21
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图像的真实感如何影响用户对人物角色性格特质的判断？CHI '21
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人物角色的图像是否会出现“恐怖谷效应”？CHI '21