Öppenhet kan ge användarna möjlighet att göra välgrundade val om hur de använder ett algoritmiskt beslutssystem och bedöma dess potentiella konsekvenser. Öppenhet uppfattas dock ofta av de resultat som den är avsedd att åstadkomma, inte av de specifika mekanismerna för att uppnå dessa resultat. Vi genomförde ett online experiment med fokus på hur olika sätt att förklara Facebooks News Feed algoritm kan påverka deltagarnas övertygelser och bedömningar om News Feed. Vi fann att alla förklaringar fick deltagarna att bli mer medvetna om hur systemet fungerar, och hjälpte dem att avgöra om systemet är partiskt och om de kan kontrollera vad de ser. Förklaringarna var mindre effektiva för att hjälpa deltagarna att utvärdera korrektheten i systemets resultat, och bilda åsikter om hur förnuftigt och konsekvent dess beteende är. Vi presenterar konsekvenser för utformningen av insynsmekanismer i algoritmiska beslutssystem baserade på dessa resultat.
I samband med Facebooks News Feed algoritm, REF fann att medan förklaringar hjälpte användare att förstå hur systemet fungerar, de inte hjälpte dem att utvärdera korrektheten i produktionen.
Explanations as Mechanisms for Supporting Algorithmic Transparency
{'venue': "CHI '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}