論文の概要: Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15106v2
• Date: Thu, 15 Feb 2024 16:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 23:22:19.511574
• Title: Decision Theoretic Foundations for Experiments Evaluating Human Decisions
• Title（参考訳）: 人間の意思決定を評価する実験のための決定論的基礎
• Authors: Jessica Hullman, Alex Kale, Jason Hartline
• Abstract要約: 本稿では、統計的決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義について述べる。 我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが規範的決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.5402873175161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decision-making with information displays is a key focus of research in areas like explainable AI, human-AI teaming, and data visualization. However, what constitutes a decision problem, and what is required for an experiment to be capable of concluding that human decisions are flawed in some way, remain open to speculation. We present a widely applicable definition of a decision problem synthesized from statistical decision theory and information economics. We argue that to attribute loss in human performance to forms of bias, an experiment must provide participants with the information that a rational agent would need to identify the normative decision. We evaluate the extent to which recent evaluations of decision-making from the literature on AI-assisted decisions achieve this criteria. We find that only 10 (26\%) of 39 studies that claim to identify biased behavior present participants with sufficient information to characterize their behavior as deviating from good decision-making in at least one treatment condition. We motivate the value of studying well-defined decision problems by describing a characterization of performance losses they allow us to conceive. In contrast, the ambiguities of a poorly communicated decision problem preclude normative interpretation. We conclude with recommendations for practice.
• Abstract（参考訳）: 情報ディスプレイによる意思決定は、説明可能なAI、人間とAIのコラボレーション、データ視覚化といった分野における研究の重要な焦点である。 しかし、決定問題を構成するものや、人間の決定に何らかの欠陥があることを結論付ける実験に何が必要かは、憶測の余地がある。 本稿では,統計決定理論と情報経済学から合成された決定問題の広く適用可能な定義を提案する。 我々は、人間のパフォーマンスの損失をバイアスの形で評価するためには、合理的なエージェントが規範的決定を識別する必要があるという情報を参加者に提供する必要があると論じる。 本稿では,ai支援意思決定に関する文献から,近年の意思決定評価の程度を評価する。 偏見のある行動の特定を主張する39の研究のうち10(26\%)は、その行動が少なくとも1つの治療条件において良い意思決定から逸脱していると特徴付けるのに十分な情報を持っている。 我々は、よく定義された意思決定問題を研究することの価値を、彼らが認識できるパフォーマンス損失の特徴を説明することによって動機づける。 対照的に、疎結合な決定問題の曖昧さは規範的な解釈を妨げる。 私たちは練習の推奨で締めくくる。

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