D5.11.3Inspectable and resettable memory设计研究
记忆的偏好需要可被用户查看与重置
别名: preference audit · reset control · transparency
概念解释
用户应能看到系统记住了哪些模态偏好、依据什么情境、来自显式选择还是推断，并能修改、删除或全部重置。查看与重置不是设置页附属品，而是偏好系统获得信任和纠错能力的条件。
机制
记忆模型对用户通常不可见，一旦记错，系统会持续推荐不合适通道；用户如果没有诊断视图，只能反复手动切换或放弃功能。可审查记录把不可见状态变成可讨论对象：情境键、通道组合、证据类型、置信度、最近使用和到期规则。重置也需要分层——删除一个错误地点、清除某设备、关闭推断学习、恢复出厂默认——因为不同错误来源需要不同修复。对推断式记忆，解释“为什么这么记”比只显示结果更能阻止错误继续。
怎么研究
可用可用性测试与审计日志评估：给用户展示若干错误或正确记忆，测量能否找到记录、理解依据、完成单项删除、批量重置和恢复后验证。变量包括记录粒度、解释措辞、入口层级、批量操作和共享设备模式；因变量包括任务时间、错误率、控制感、误删和隐私担忧。也应统计真实使用中被查看和被重置的偏好，高频重置通常说明学习模型或作用域有问题。
边界
完全展开所有内部特征会变成技术日志，普通用户读不懂；过度简化又无法定位错误。解释应使用用户可感知的情境词（“在公司连接耳机时”），而不是模型特征向量。共享设备、家庭账户和工作账户还要控制谁能看到或清除谁的偏好；有些组织策略可能要求管理员重置。重置后系统应回到可预期的默认，而不是立即又开始从残留缓存推断。
怎么落地
- 提供偏好列表，显示情境、通道、来源、置信度和最近使用，并支持单项删除。
- 提供批量重置、关闭学习、按设备/地点清除和恢复默认，每类操作前后显示结果。
- 用示例事件解释推断来源，并允许用户从解释页直接纠正记录。
- 验证方式：请用户修复已知错误记忆，测量发现、理解、删除和验证四个步骤的成功率与耗时。