HCI.TOPHCI, made easy

arrow_back返回问题库查看分类arrow_forward

公平、偏见与研究治理 / 公平感知、资源分配与交互呈现

非技术用户难以理解复杂的AI预测器是否公平。

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

非技术用户难以理解复杂的AI预测器是否公平。

CHI '21Effect of Information Presentation on Fairness Perceptions of Machine Learning Predictors

同类问题

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

自动化决策系统在敏感场景下涉及风险，其公平性难以被用户信任。

IUI '24Do Crowdsourced Fairness Preferences Correlate with Risk Perceptions?

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

AI系统在任务中可能放大偏见，导致分配不公，如职业预测中的性别歧视。

CHI '24Explanations, Fairness, and Appropriate Reliance in Human-AI Decision-Making

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

预训练文本模型可能包含社会偏见，导致下游应用的不公正。

CHI '24STILE: Exploring and Debugging Social Biases in Pre-trained Text Representations

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

消费者感到算法定价和价格歧视不够公平，影响购买满意度和品牌信任。

CHI '24I lose vs. I earn: Consumer perceived price fairness toward algorithmic (vs. human) price discrimination

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

运动类社交游戏中低表现用户的参与度容易被忽视，体验不公平。

IUI '23Improving Fairness in Adaptive Social Exergames via Shapley Bandits

lightbulb现实痛点公平感知、资源分配与交互呈现

现有数据仪表盘可能偏离了社会公平的真实需求。

CSCW '23The Opportunity Cost: Using a Narrative Approach to Reframe Pro-equity Urban Informatics

相关论文

众包公平性偏好是否与风险感知相关？

Chowdhury Mohammad Rakin Haider, Christopher Clifton, Ming Yin

解释、公平性和人类-AI决策中的适当依赖

Jakob Schoeffer, Maria De-Arteaga, Niklas Kühl

STILE：探索和调试预训练文本表示中的社会偏见

Samia Kabir, Lixiang Li, Tianyi Zhang

我失去 vs. 我赚取：消费者对算法（而非人类）价格歧视的价格公平感知

Xiaoping Zhang, Xusen Cheng

透明度、公平性和应对策略：玩家在多人在线游戏中如何体验管理

Renkai Ma, Yao Li, Yubo Kou

设计资源分配工具以促进公平分配：可视化和信息框架重要吗？

Arnav Verma, Luiz Morais, Pierre Dragicevic

当我们谈论可视化新手时，我们指的是谁？

Alyxander Burns, Christiana Lee, Ria Chawla

AI调解的决策制定：捕捉和平衡顺序决策任务中的锚定偏差

Jessica Maria Echterhoff, Matin Yarmand, Julian McAuley

信息展示对机器学习预测器公平性感知的影响

Niels van Berkel, Jorge Goncalves, Daniel Russo