Aaron Halfaker

school维基媒体基金会bar_chart全球第 #1297 名

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Ye等人设计ORES交互式可视化系统，帮助有限ML背景的应用设计师理解模型阈值权衡与公平性，促进AI应用设计的可及性和人类能动性。

Halfaker 等人开发 ORES 系统，将机器学习各环节分离并向更广泛参与者开放，使非工程师也能参与维基百科算法质量控制的讨论与开发。

Smith 等人采用价值敏感设计方法研究维基百科ORES系统，揭示社区维护工作量、人类判断权威等五项核心价值观及其间的紧张关系。

Thebault-Spieker 等人建立地理内容生产重力模型，可描述维基百科等平台上90%以上的VGI流动，为志愿者招募提供策略。

Hall 等人开发机器学习分类器通过隐式行为特征检测维基数据中未标记机器人，PR-AUC达0.845，ROC-AUC达0.985，减少机器人活动对数据分析的干扰。

Geiger 等人复制并扩展《Even Good Bots Fight》研究，通过混合方法发现此前被定性为冲突的bot互动实际上多为协作性工作，并提出定量指标与定性启发式框架。

Zhu 等人提出价值敏感算法设计方法，在算法创建早期纳入利益相关者隐性知识和反馈以避免设计偏见，以维基项目社交算法设计为案例，平衡多方利益相关者需求并帮助实现集体目标。

Thebaud-Spieker等人在Mechanical Turk上开展四项实验，发现模拟零工评价无种族和性别偏见，贝叶斯分析确定偏见上限为0.2星，揭示了评价系统中偏见的复杂性。

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