批判性反思人机协作：探索艺术史图像检索的计算工具

与人文学科一样，人文学者也在探索计算研究方法和工具如何为学术知识生产做出有意义的贡献。基于CSCW和HCI领域的相关研究，我们通过「人机协作」的分析视角来设计计算工具。研究旨在调查人类能力与计算能力如何有效且有意义地结合。然而，对于什么是「有意义的」人机协作，目前还没有一个可推广的概念。从真正的人类能力来看，我们认为批判性和反思是学术知识生产的指导原则，并深深植根于人文科学的方法论和实践中。虽然（为）反思设计是CSCW和HCI话语中的 recurring topic，但它并没有成为人机协作工作的中心。我们坚信，将这两个概念整合是一种支持人文学科及其他定性、解释主义和诠释学研究领域中「有意义」人机协作的可行方法。因此，我们的研究围绕以下问题展开：如何在人机协作中实现批判性反思？我们通过一个以计算机视觉（CV）工具为中心的艺术史图像检索用例来探讨这个问题。具体而言，我们对艺术史学家进行了定性访谈研究，以探索 a) 艺术史学家对人与AI协作特别是CV的潜力和可供性有何看法，b) 艺术史学家如何在人机协作背景下概念化批判性反思。我们通过思考出声软件探索扩展了访谈。我们观察并记录了参与者在可能的研究场景中与现成CV工具的交互。我们发现，批判性反思确实构成了人文学科研究背景下「有意义」人机协作的核心前提。然而，我们观察到在CV工具交互过程中，批判性反思并未完全实现。我们将这种差异解释为支持我们的假设：计算工具需要被有意设计，以便在交互过程中积极支撑和支持批判性反思。基于我们的发现，我们为「批判性反思人机协作」提出了四个经验性设计启示：支持基于透明度的反思、凸显认知假设、强调数据的情境性、以及通过情境化解释增强可解释性。