Krishna P. Gummadi

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Grgić-Hlača 等人通过大规模实验发现，算法辅助的成对比较审查和机器建议均可提升房产估价准确性和一致性，后者效果更显著但适用性更广。

Dash 等人研究发现，亚马逊通过差异化的绩效指标评估策略和显示较高评价数量，引导客户偏向使用平台履约服务的关联卖家，当展示修正指标后用户偏好降低约50%。

Zannettou 等人通过数据捐赠系统分析 347 名用户的 920 万 TikTok 推荐视频，发现用户日使用时间随生命周期增长，关注者视频偏好度更高，用户注意力稳定在约 45%

Mota 等人分析 DonorsChoose 数据发现平台加剧不平等，通过对照实验验证简单界面设计干预可引导捐赠流向贫困学校。

Grgić-Hlača 等人通过三个实验研究机器辅助下的保释决策，发现即使提供财务激励，人类决策者对机器建议的敏感度仍然较低。

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