論文の概要: What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for
Mobile Health Apps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03506v1
- Date: Fri, 7 Oct 2022 12:51:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-10 14:45:05.276066
- Title: What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for
Mobile Health Apps
- Title（参考訳）: エンドユーザは本当に何を望んでいるのか?
モバイル健康アプリのための人間中心xaiの検討
- Authors: Katharina Weitz, Alexander Zellner, Elisabeth Andr\'e
- Abstract要約: 説明可能なAI(XAI)を評価するために,ユーザ中心のペルソナ概念を提案する。
分析の結果,ユーザの人口統計や性格,説明のタイプ,影響説明の嗜好が示された。
私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.53730499849023
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In healthcare, AI systems support clinicians and patients in diagnosis,
treatment, and monitoring, but many systems' poor explainability remains
challenging for practical application. Overcoming this barrier is the goal of
explainable AI (XAI). However, an explanation can be perceived differently and,
thus, not solve the black-box problem for everyone. The domain of
Human-Centered AI deals with this problem by adapting AI to users. We present a
user-centered persona concept to evaluate XAI and use it to investigate
end-users preferences for various explanation styles and contents in a mobile
health stress monitoring application. The results of our online survey show
that users' demographics and personality, as well as the type of explanation,
impact explanation preferences, indicating that these are essential features
for XAI design. We subsumed the results in three prototypical user personas:
power-, casual-, and privacy-oriented users. Our insights bring an interactive,
human-centered XAI closer to practical application.
- Abstract（参考訳）: 医療分野では、AIシステムは臨床医や患者が診断、治療、監視を行うのをサポートするが、多くのシステムの貧弱な説明責任は実用上は難しい。
この障壁を克服することが、説明可能なAI(XAI)の目標である。
しかし、説明は異なる認識が可能であるため、全員のブラックボックス問題は解決されない。
Human-Centered AIのドメインは、AIをユーザに適応させることによってこの問題に対処する。
モバイル型健康ストレスモニタリングアプリケーションにおいて,XAIを評価するためのユーザ中心のペルソナ概念を提示し,エンドユーザーによる様々な説明スタイルや内容の嗜好を調査する。
オンライン調査の結果,利用者の人口動態や性格,説明の種類,影響説明の嗜好がXAI設計に欠かせない特徴であることを示唆した。
我々は、パワー、カジュアル、プライバシ指向の3つのユーザペルソナで結果を仮定した。
私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
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