负责任数据科学行为改变干预的设计空间

AI 伦理、公平与问责算法公平与偏见数据科学家与分析师HCI 研究员

植根于心理学和社会学的行为改变理论为了解个人和群体如何以及为何改变其行为和决策提供了有价值的见解。通过在负责任数据科学的背景下利用这些理论,我们可以更好地理解和影响数据科学家的行为,他们在确保道德成果方面发挥着核心作用,包括收集数据、开发及部署模型。本文提出了一个面向促进数据科学中负责任行为的行为改变干预综合设计空间,围绕5W1H疑问框架(Why为何、Who谁、What什么、When何时、Where何地、How如何)构建。该框架为开发有效干预措施提供了实践指南,以促进数据科学中的负责任行为。我们通过使用该设计空间表征现有的负责任数据科学干预工具来展示其可用性。我们进一步通过两个使用场景演示其效用,展示该设计空间如何在构思阶段应用于构建有效工具以培养负责任的数据科学实践。我们的工作为数据科学社区提供了创建有效干预的资源,这些干预不仅确保技术卓越,而且培养道德责任,最终通过负责任的数据使用造福社会。

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DOI: https://doi.org/10.1145/3708359.3712140
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AI 伦理、公平与问责、算法公平与偏见
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