一项新研究发布在 arXiv 上,分析了 55,968 条在线评论,以了解用户与 AI 系统的体验。该研究由 Parisa Arbab 领导,采用词汇方法来识别影响人机交互的关键因素。因子分析的初步结果表明了用户面临的具体担忧和挑战,并计划进行内容分析以提供更深入的见解,从而开发更以用户为中心的 AI。 AI
影响 通过分析用户反馈,为开发更以用户为中心的 AI 系统提供见解。
排序理由 发布在 arXiv 上的学术论文,详细介绍了对在线评论的研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- arXivLabs
- CatalyzeX
- CORE Recommender
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Human-AI Interactions
- Influence Flower
- Parisa Arbab
- ScienceCast
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