Kontextmedvetna intelligenta system använder implicita indata och fattar beslut baserade på komplexa regler och maskininlärningsmodeller som sällan är tydliga för användarna. Bristen på systemuppfattbarhet kan leda till att användarnas förtroende, tillfredsställelse och acceptans av dessa system går förlorad. Att automatiskt ge förklaringar om ett systems beslutsprocess kan dock bidra till att minska detta problem. I detta dokument presenterar vi resultat från en kontrollerad studie med över 200 deltagare där effekten av olika typer av förklaringar undersöktes. Deltagarna visades exempel på ett systems funktion tillsammans med olika automatiskt genererade förklaringar, och testades sedan på deras förståelse av systemet. Vi visar till exempel att förklaringar som beskriver varför systemet uppförde sig på ett visst sätt resulterade i bättre förståelse och starkare förtroendekänslor. Förklaringar som beskriver varför systemet inte betedde sig på ett visst sätt, resulterade i lägre förståelse men ändå tillräcklig prestanda. Vi diskuterar implikationer för användningen av våra resultat i verkliga sammanhang-medvetna applikationer.
Lim och kollegor visar att förklara varför ett system beter sig på ett visst sätt resulterar i bättre förståelse och starkare förtroendekänslor REF.
Why and why not explanations improve the intelligibility of context-aware intelligent systems
{'venue': 'CHI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}