本研究では、検索システムの説明可能性を評価するために、サイコメトリクスとクラウドソーシングを活用しました。
まず、文献レビューを通して、説明可能性に関する26の潜在的な側面を特定しました。次に、クラウドソーシングを用いて大規模な調査を行い、探索的因子分析を実施しました。その結果、説明可能性は「有用性」と「障壁」の2つの主要な側面から構成されることが明らかになりました。
「有用性」因子には、プロシビリティ、正当性、信頼性、情報性、受容性、理解しやすさ、転用可能性などの肯定的な側面が含まれます。一方、「障壁」因子には、分解可能性、全体的な解釈可能性、局所的な解釈可能性、シミュレーション可能性、忠実性、アルゴリズムの透明性、不確実性、説明の単位など、説明可能性を阻害する側面が含まれます。
この2次元モデルは、検索システムの説明可能性を評価し、改善するための有用なフレームワークを提供します。また、本手法は他のドメインやタスクにも応用可能です。
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