Alexandra Chouldechova

school卡内基梅隆大学bar_chart全球第 #1793 名

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Alexandra Chouldechova 最新论文

Cheng 等人在 MTurk 和 Prolific 上比较过程控制与结果控制缓解算法厌恶的效果，发现选择训练算法的过程控制可缓解厌恶，但改变输入无效，两者叠加无额外效益。

Cheng 等人研究发现高级工作者更可能将案例筛选进调查，且其决策与算法评分一致性较低，揭示了在儿童福利筛查中引入算法时需考虑保留机构知识的重要问题。

Fogliato 等人通过众包研究发现，参与者在预测累犯时往往忽视算法建议且决策时间不足10秒，揭示了风险评估工具在实际应用中的认知偏差与设计缺陷。

Cheng 等人提出提取利益相关者公平观念的框架，结合用户界面和访谈协议识别公平信念，用于儿童虐待预测系统的用户研究中评估公平性观点。

De-Arteaga 等人研究儿童虐待热线筛选算法工具，发现当分数为风险错误估计时，人类更可能否决机器建议，凸显了设计提供人类自主权决策管道的重要性。

Brown 等人通过83名参与者的工作坊研究发现，对现有系统的不信任影响对算法决策的舒适度，并提出通过透明度和沟通策略提升社区接受的建议。

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