Dan Calacci 最新论文
Berke 等人通过众筹 5000 多名美国用户的亚马逊购买数据，设计实验研究隐私感知和数据分享行为，发现货币激励和透明度能显著提高分享率，其中实际场景中货币激励的影响是假设场景的 6 倍。
Calacci 等人设计 Shipt Calculator 工具，聚合140名工人数据揭示算法薪酬黑箱，发现近半数工人遭遇未宣布的降薪。
Calacci 等人首次绘制美国智能门铃使用地图，发现用户将视频对象框架化为犯罪可疑人物，种族显著影响发布率，Ring可能作为种族门槛工具被白人社区用于排斥周边非白人居民。
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