面向明智决策的偏见感知设计：提高对用户评分和评论中自我选择偏见的认识

人们在网上购物产品或服务时常会考虑用户评分/评论。然而，这类用户生成数据包含自我选择偏见，可能会影响人们的决策，且算法难以完全解决此问题。在本文中，我们提出通过使与用户评分/评论相关的三类信息透明化来提高人们对自我选择偏见的认识。我们从自我选择偏见的定义和相关文献探索中提炼出这三类信息，即评论者的体验、情感的极端程度和报告的方面。我们进一步进行在线调查，以评估人们对这些信息有用性的感知，并确定人们在决策过程中关心的具体方面（例如负面情感）。然后，我们提出一种视觉设计来使用户评论背后的细节透明化，并将其整合到实验网站中进行评估。主体间研究结果表明，我们的偏见感知设计显著提高了人们对偏见的认识和决策满意度。我们进一步提供了一系列改进用户生成内容信息透明度和偏见意识的设计启示。