理解用户对基于群体特定行为数据的自动化人格检测的感知

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由于先进的传感和日志记录技术，利用用户行为数据在工作场所进行自动个性评估（APA）正在兴起。虽然以前的工作重点是构建具有高准确性的APA系统，但很少有研究试图了解用户对APA系统的看法。为了填补这一空白，我们采取了混合方法：我们（1）设计了一份调查问卷（n=89），以了解用户在线和离线的社交工作行为及其隐私担忧；（2）构建了一个研究探测器，该探测器能够以高达81.3%的准确率从在线和离线数据流中检测个性，并在韩国部署了三周（n=32）；（3）进行了后续访谈（n=9）。我们确定了在共享数据和系统引起的行为自然变化中的隐私问题作为APA系统的重要设计因素。我们的研究结果表明，设计师应该考虑用户感知与系统准确性之间的复杂关系，以实现更以用户为中心的APA设计。