Robert A Kaufman

school加利福尼亚大学bar_chart全球第 #3409 名

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Kaufman 等人研究认知闭合需求、政治取向等人格因素对虚假信息警告标签态度的影响，发现个性化标签设计可提升对误导内容的识别与规避效果。

Kaufman 等人利用机器学习建模年轻成人对自动驾驶汽车的信任，发现风险收益感知和制度信任是最强预测因素，心理社会特征影响有限，为设计可信AV提供关键参考。

Kaufman 等人通过232名参与者的模拟驾驶实验，发现自动驾驶汽车解释错误会降低乘客信任和舒适度，严重性和潜在危害会放大负面影响。

Kaufman 等人发现认知反射测试得分、尽责性及对医学科学的信任度可预测人群工作者识别 COVID-19 虚假信息的准确性，政治保守者则准确性较低。

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