論文の概要: Exploring Conversational Agents as an Effective Tool for Measuring Cognitive Biases in Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06686v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 10:23:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 12:38:34.537020
• Title: Exploring Conversational Agents as an Effective Tool for Measuring Cognitive Biases in Decision-Making
• Title（参考訳）: 意思決定における認知バイアス測定法としての会話エージェントの探索
• Authors: Stephen Pilli
• Abstract要約: この研究は、さまざまなドメインにおける様々な認知バイアスを測定する効果的なツールとして、会話エージェントを探索することを目的としている。 フレーミングと損失回避バイアスを計測するための最初の実験は、会話エージェントがバイアスを測定するために効果的に使用できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.65268245109828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heuristics and cognitive biases are an integral part of human decision-making. Automatically detecting a particular cognitive bias could enable intelligent tools to provide better decision-support. Detecting the presence of a cognitive bias currently requires a hand-crafted experiment and human interpretation. Our research aims to explore conversational agents as an effective tool to measure various cognitive biases in different domains. Our proposed conversational agent incorporates a bias measurement mechanism that is informed by the existing experimental designs and various experimental tasks identified in the literature. Our initial experiments to measure framing and loss-aversion biases indicate that the conversational agents can be effectively used to measure the biases.
• Abstract（参考訳）: ヒューリスティックスと認知バイアスは人間の意思決定の不可欠な部分である。 特定の認知バイアスを自動的に検出することで、インテリジェントなツールによりより良い意思決定が可能になる。 認知バイアスの存在を検出するには、手作りの実験と人間の解釈が必要である。 本研究の目的は,様々な領域における認知バイアスを測定する効果的なツールとして,会話エージェントを探索することである。 提案する対話エージェントは,既存の実験設計や文献で特定された様々な実験課題から情報を得るバイアス計測機構を組み込んでいる。 フレーミングと損失回避バイアスを測定する最初の実験は、会話エージェントが効果的にバイアスを測定することができることを示している。

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