論文の概要: Towards a Humanized Social-Media Ecosystem: AI-Augmented HCI Design Patterns for Safety, Agency & Well-Being

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05875v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 06:22:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.631507
• Title: Towards a Humanized Social-Media Ecosystem: AI-Augmented HCI Design Patterns for Safety, Agency & Well-Being
• Title（参考訳）: 人間化されたソーシャルメディアエコシステムを目指して:AIを活用した安全・エージェンシー・ウェルビーイングのためのHCIデザインパターン
• Authors: Mohd Ruhul Ameen, Akif Islam,
• Abstract要約: ソーシャルプラットフォームは何十億もの人々を結び付けているが、そのエンゲージメント優先のアルゴリズムはユーザーに対してではなく、ユーザーに対して機能することが多い。 我々は,プラットフォームロジックとインターフェースの間に位置するユーザが所有する,説明可能な仲介者を提案する。 HL-AIは、プラットフォーム協力を必要とせず、実践的でモーメント間制御を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social platforms connect billions of people, yet their engagement-first algorithms often work on users rather than with them, amplifying stress, misinformation, and a loss of control. We propose Human-Layer AI (HL-AI)--user-owned, explainable intermediaries that sit in the browser between platform logic and the interface. HL-AI gives people practical, moment-to-moment control without requiring platform cooperation. We contribute a working Chrome/Edge prototype implementing five representative pattern frameworks--Context-Aware Post Rewriter, Post Integrity Meter, Granular Feed Curator, Micro-Withdrawal Agent, and Recovery Mode--alongside a unifying mathematical formulation balancing user utility, autonomy costs, and risk thresholds. Evaluation spans technical accuracy, usability, and behavioral outcomes. The result is a suite of humane controls that help users rewrite before harm, read with integrity cues, tune feeds with intention, pause compulsive loops, and seek shelter during harassment, all while preserving agency through explanations and override options. This prototype offers a practical path to retrofit today's feeds with safety, agency, and well-being, inviting rigorous cross-cultural user evaluation.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルプラットフォームは何十億もの人々を結び付けていますが、そのエンゲージメント優先のアルゴリズムは、ストレス、誤情報、制御の喪失を増幅し、ユーザよりもユーザ上で機能することが多いのです。 我々は,プラットフォームロジックとインターフェースの間に位置するユーザが所有する,説明可能な仲介者を提案する。 HL-AIは、プラットフォーム協力を必要とせず、実践的でモーメント間制御を提供する。 動作中のChrome/Edgeのプロトタイプとして,コンテキスト認識ポストリライター,ポストインテリジェンスメータ,グラニュラフィードキュレーター,マイクロアウィドラヴァルエージェント,リカバリモードという5つの代表的なパターンフレームワークを実装しています。 評価は技術的正確性、ユーザビリティ、行動的な結果にまたがる。 その結果は、ユーザーが傷つく前に書き直し、整合性のある手がかりで読み上げ、フィードを意図的にチューニングし、強制ループを一時停止し、ハラスメントの間は避難所を探すための一連のヒューマンコントロールだ。 このプロトタイプは、今日のフィードを安全、エージェンシー、幸福に再現する実践的な方法を提供し、厳格な異文化のユーザー評価を招いている。

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