論文の概要: VEXA: Evidence-Grounded and Persona-Adaptive Explanations for Scam Risk Sensemaking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05056v1
• Date: Wed, 04 Feb 2026 21:16:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.620929
• Title: VEXA: Evidence-Grounded and Persona-Adaptive Explanations for Scam Risk Sensemaking
• Title（参考訳）: VEXA:詐欺リスク・センス作成のためのエビデンス・グラウンドとペルソナ・アダプティブ・説明
• Authors: Heajun An, Connor Ng, Sandesh Sharma Dulal, Junghwan Kim, Jin-Hee Cho,
• Abstract要約: 電子メール、ショートメッセージサービス、ソーシャルメディアなどのオンライン詐欺は、日々のリスク評価にますます挑戦している。 我々は,学習者向け詐欺説明を生成するためのエビデンス・グラウンドとペルソナ・アダプティブ・フレームワークであるVEXAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.22587207148122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online scams across email, short message services, and social media increasingly challenge everyday risk assessment, particularly as generative AI enables more fluent and context-aware deception. Although transformer-based detectors achieve strong predictive performance, their explanations are often opaque to non-experts or misaligned with model decisions. We propose VEXA, an evidence-grounded and persona-adaptive framework for generating learner-facing scam explanations by integrating GradientSHAP-based attribution with theory-informed vulnerability personas. Evaluation across multi-channel datasets shows that grounding explanations in detector-derived evidence improves semantic reliability without increasing linguistic complexity, while persona conditioning introduces interpretable stylistic variation without disrupting evidential alignment. These results reveal a key design insight: evidential grounding governs semantic correctness, whereas persona-based adaptation operates at the level of presentation under constraints of faithfulness. Together, VEXA demonstrates the feasibility of persona-adaptive, evidence-grounded explanations and provides design guidance for trustworthy, learner-facing security explanations in non-formal contexts.
• Abstract（参考訳）: 電子メール、ショートメッセージサービス、ソーシャルメディアにわたるオンライン詐欺は、日々のリスク評価にますます挑戦している。 変圧器をベースとした検出器は強い予測性能を達成するが、その説明はしばしば非専門家には不透明であり、モデル決定に不適合である。 本研究では,GradientSHAPに基づく属性を理論インフォームド・脆弱性ペルソナと組み合わせることで,学習者を対象とした詐欺的説明を生成するためのエビデンス・グラウンドとペルソナ・アダプティブ・フレームワークであるVEXAを提案する。 マルチチャネルデータセットによる評価では,検出者による証拠の根拠的説明は言語的複雑性を増大させることなく意味的信頼性を向上させる一方で,ペルソナ条件付けでは明らかなアライメントを損なうことなく解釈可能なスタイル変化を導入することが示されている。 明らかな根拠は意味的正当性を支配するが、ペルソナに基づく適応は忠実さの制約の下でプレゼンテーションのレベルで機能する。 VEXAは、ペルソナ適応的でエビデンスに基づく説明の実現可能性を示し、非形式的文脈における信頼できる学習者向けセキュリティ説明のための設計ガイダンスを提供する。

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