Chenhao Tan

school芝加哥大学bar_chart全球第 #1286 名

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Chenhao Tan 最新论文

Gao 等人对 40 个社交媒体平台进行案例研究，发现仅三分之二平台有 AI 生成内容治理政策，主要聚焦内容审核与披露，建议完善相关治理框架与用户教育。

Prinster 等人通过访谈21名研究者和调查12个子版块，创建了五种社区原型框架，为设计反映用户虚拟社区归属感的研究方法提供指导。

Smith 等人研究发现用户访问r/BlackPeopleTwitter主要寻求幽默娱乐和社会政治背景，黑人用户归属感更高，该平台通过身份验证治理策略建构安全的黑人文化空间。

Schaffner 等人构建网络爬虫系统分析43个在线平台的内容审核政策，发现版权侵权、有害言论和误导性内容政策在跨平台间存在显著差异。

Lai等人提出选择性解释框架，通过根据接收者偏好选择性地呈现AI决策理由，利用人类输入生成个性化解释，实验表明该方法可减少对AI的过度依赖并改善决策质量。

Smith 等人开发了GOV-BOTs量表，通过Reddit 820名用户验证表明有效机器人治理感知能增强虚拟社区归属感，而机器人张力仅在高机器人认知度时产生影响。

Lai 等人提出有条件委托新范式，让人类创建规则指示AI可信区域，通过两个数据集实验验证其在内容审核中能有效提升模型性能。

Liu 等人通过大规模随机实验研究分布外示例与交互式解释对人类-AI决策的影响，发现分布差异显著影响互补性能，交互式解释虽提升用户感知有用性却可能强化偏见。

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