The Effect of Informing Participants of the Response Bias of an Automated Target Recognition System on Trust and Reliance Behavior
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine how changing and informing a user of the false alarm (FA) rate of an automated target recognition (ATR) system affects the user's trust in and reliance on the system and their performance during an underwater mine detection task. BACKGROUND: ATR systems are designed to operate using a high sensitivity and a liberal decision criterion to reduce the risk of the ATR system missing a target. A high number of FAs in general may lead to a decrease in operator trust and reliance. METHODS: Participants viewed sonar images and were asked to identify mines in the images. They performed the task without ATR and with ATR at a lower and higher FA rate. The participants were split into two groups-one informed and one uninformed of the changed FA rate. Trust and/or confidence in detecting mines was measured after each block. RESULTS: When not informed of the FA rate, the FA rate had a significant effect on the participants' response bias. Participants had greater trust in the system and a more consistent response bias when informed of the FA rate. Sensitivity and confidence were not influenced by disclosure of the FA rate but were significantly worse for the high FA rate condition compared with performance without the ATR. CONCLUSION AND APPLICATION: Informing a user of the FA rate of automation may positively influence the level of trust in and reliance on the aid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».