論文の概要: XEQ Scale for Evaluating XAI Experience Quality Grounded in Psychometric Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10662v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 12:25:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:21:26.993551
• Title: XEQ Scale for Evaluating XAI Experience Quality Grounded in Psychometric Theory
• Title（参考訳）: 心理的理論に基づくXAI体験品質評価のためのXEQ尺度
• Authors: Anjana Wijekoon, Nirmalie Wiratunga, David Corsar, Kyle Martin, Ikechukwu Nkisi-Orji, Belen Díaz-Agudo, Derek Bridge,
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)は、説明を通じて自律的な意思決定の透明性を向上させることを目的としている。 近年の文献では、ユーザによる総合的な「マルチショット」の説明の必要性と、XAIシステムとの関わりをパーソナライズする能力を強調している。 我々は,XAI体験のユーザ中心品質を評価するためのXAI Experience Quality (XEQ)尺度を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7576000093755312
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) aims to improve the transparency of autonomous decision-making through explanations. Recent literature has emphasised users' need for holistic "multi-shot" explanations and the ability to personalise their engagement with XAI systems. We refer to this user-centred interaction as an XAI Experience. Despite advances in creating XAI experiences, evaluating them in a user-centred manner has remained challenging. To address this, we introduce the XAI Experience Quality (XEQ) Scale (pronounced "Seek" Scale), for evaluating the user-centred quality of XAI experiences. Furthermore, XEQ quantifies the quality of experiences across four evaluation dimensions: learning, utility, fulfilment and engagement. These contributions extend the state-of-the-art of XAI evaluation, moving beyond the one-dimensional metrics frequently developed to assess single-shot explanations. In this paper, we present the XEQ scale development and validation process, including content validation with XAI experts as well as discriminant and construct validation through a large-scale pilot study. Out pilot study results offer strong evidence that establishes the XEQ Scale as a comprehensive framework for evaluating user-centred XAI experiences.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は、説明を通じて自律的な意思決定の透明性を向上させることを目的としている。 近年の文献では、ユーザによる総合的な「マルチショット」の説明の必要性と、XAIシステムとの関わりをパーソナライズする能力を強調している。 我々はこのユーザ中心のインタラクションをXAI Experienceと呼んでいる。 XAIエクスペリエンス作成の進歩にもかかわらず、ユーザ中心の方法で評価することは依然として困難である。 これを解決するために,ユーザ中心のXAIエクスペリエンスの品質を評価するXAI Experience Quality (XEQ) Scale(“Seek” Scale)を紹介した。 さらに、XEQは、学習、ユーティリティ、フルフィルメント、エンゲージメントの4つの評価次元で経験の質を定量化します。 これらのコントリビューションは、XAI評価の最先端を延長し、シングルショットの説明を評価するために頻繁に開発された1次元のメトリクスを越えている。 本稿では,XAIの専門家によるコンテンツ検証や,大規模パイロットスタディによる差別的,構成的検証を含む,XEQスケールの開発と検証プロセスを提案する。 パイロット実験の結果は、ユーザ中心のXAIエクスペリエンスを評価するための包括的なフレームワークとして、XEQスケールを確立する強力な証拠を提供する。

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