通过现场动作角色扮演（LARP）审议数据驱动社会

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人们的数据实践及其支持的个人信息学充满了广泛的价值概念，这些概念是他们的数据想象力的核心。它们影响个人如何采用特定的产品和服务。价值的这种难以捉摸性为设计师带来了挑战，以衡量用户的价值偏好，这些偏好是个人的、情境的和抽象的。我们建议将审议作为实现设计的过程，以使用现场动作角色扮演（LARP）来引发价值形成、反思和表达。本文展示了我们的审议式LARP如何在社会情境中使难以捉摸的数据价值得以展开。我们认为，让人们参与反思和扮演自己的价值形成，为设计师提供了更强大的洞察力来应对数据驱动社会的复杂挑战。我们报告了我们的发现，即能动性和可协商性是超越数据实践偏好政治并从而提高可接受性的关键。