Saumya Pareek

school墨尔本大学bar_chart全球第 #997 名

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Saumya Pareek 最新论文

Gunasekara 等人通过 120 人实验发现，虚假信息之后展示纠正效果最佳，揭示纠正时机对提升用户抗虚假信息能力的影响。

Pareek 等人研究用户对多代理LLM透明度与可信度线索的解读，发现透明度需求是动态情境依赖的，提出理想的"恰到好处"透明度概念及设计框架。

Sew 等人通过混合实验发现人类相似度最低的虚拟AI影响者信息接受度最高，人的移情倾向影响信息接受，揭示拟人化与自我表露对用户感知的影响。

Boonprakong 等人通过实验室研究发现低努力思考和强烈政治理论增加新闻阅读时的确认偏误，建议社交媒体平台减少内容强烈表达并整合媒体素养机制以减轻认知偏差。

Pareek等人通过192人实验发现，内部归因因感知AI高自主性而降低信任，外部归因将AI视为工具而提高信任，且风险调节此关系。

Gunasekara 等人发现错误信息纠正效果与模态匹配相关，当纠正信息模态与原错误信息模态一致时可信度提升最为显著

Pareek 等人发现自然语言解释显著提升AI可信度评估信任，专业和经验性解释比共识性解释影响更强，但用户难以辨别AI引导的真实性。

Wadinambiarachchi 等人通过 N=60 被试间实验发现，AI图像生成器支持会增加设计固定性，导致参与者产生更少、更低原创性的想法，揭示提示创建方法影响共构思效果。

Schömbs 等人实验表明，机器人不确定性的可视化模式和置信水平显著影响人类在协作决策中的判断与透明度感知，为人机交互提供实证依据。

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