論文の概要: Exploiting Preference Elicitation in Interactive and User-centered Algorithmic Recourse: An Initial Exploration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05270v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 08:00:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-09 18:41:48.760604
- Title: Exploiting Preference Elicitation in Interactive and User-centered Algorithmic Recourse: An Initial Exploration
- Title（参考訳）: 対話型およびユーザ中心型アルゴリズム・リコースにおける優先引用の爆発的除去:最初の探索
- Authors: Seyedehdelaram Esfahani, Giovanni De Toni, Bruno Lepri, Andrea Passerini, Katya Tentori, Massimo Zancanaro,
- Abstract要約: Algorithmic Recourseは、自動化された機械学習モデルによって下される潜在的に望ましくない決定を覆すために、実行可能な説明、またはリコースプランを提供することを目的としている。
本稿では,ユーザの嗜好を抽出し,効果的なリコース介入に向かわせることを目的とした,ガイド付きインタラクションパターンに基づくインタラクションパラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.24579785420358
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Algorithmic Recourse aims to provide actionable explanations, or recourse plans, to overturn potentially unfavourable decisions taken by automated machine learning models. In this paper, we propose an interaction paradigm based on a guided interaction pattern aimed at both eliciting the users' preferences and heading them toward effective recourse interventions. In a fictional task of money lending, we compare this approach with an exploratory interaction pattern based on a combination of alternative plans and the possibility of freely changing the configurations by the users themselves. Our results suggest that users may recognize that the guided interaction paradigm improves efficiency. However, they also feel less freedom to experiment with "what-if" scenarios. Nevertheless, the time spent on the purely exploratory interface tends to be perceived as a lack of efficiency, which reduces attractiveness, perspicuity, and dependability. Conversely, for the guided interface, more time on the interface seems to increase its attractiveness, perspicuity, and dependability while not impacting the perceived efficiency. That might suggest that this type of interfaces should combine these two approaches by trying to support exploratory behavior while gently pushing toward a guided effective solution.
- Abstract（参考訳）: Algorithmic Recourseは、自動化された機械学習モデルによって下される潜在的に望ましくない決定を覆すために、実行可能な説明、またはリコースプランを提供することを目的としている。
本稿では,ユーザの嗜好を抽出し,効果的なリコース介入に向かわせることを目的とした,ガイド付きインタラクションパターンに基づくインタラクションパラダイムを提案する。
資金貸付の架空の課題として,代替計画とユーザ自身による自由な構成変更の可能性に基づく探索的インタラクションパターンと比較する。
本研究の結果から,利用者はガイドによるインタラクションのパラダイムが効率を向上させることを認識できる可能性が示唆された。
しかし、"What-if"のシナリオを試す自由も減っている。
それでも、純粋に探索的なインターフェースに費やされた時間は効率の欠如として認識されがちであり、魅力、目立ち、信頼性を低下させる。
逆に、ガイドされたインターフェイスでは、知覚された効率に影響を与えることなく、インターフェースの魅力、目立ち、信頼性を高めているように見える。
これは、このタイプのインターフェースが、ガイドされた効果的なソリューションに向かって優しくプッシュしながら探索的な振る舞いをサポートすることによって、これらの2つのアプローチを組み合わせることを示唆しているかもしれない。
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