通过面向社区安全的基于文本的报告系统发现用户与调度员交互的隐藏事实
人机交互
2022-11-10 v1
摘要
最近，美国越来越多的安全组织引入了基于文本的风险报告系统，以响应其社区成员的安全事件报告。为了更好地理解使用基于文本的风险报告系统的社区成员与调度员之间的交互，本研究对社区安全报告系统 LiveSafe 进行了系统日志分析，使用定量和定性方法提供了用户与调度员之间对话模式的实证证据。我们创建了一个本体，以捕获调度员经常从用户那里收集的关于其事件线索的信息（例如，位置、攻击者、目标、武器、开始时间和结束时间等）。应用所提出的本体，我们发现调度员在不同事件类型中经常向用户询问不同的信息（例如，虐待和攻击事件询问攻击者，骚扰事件询问目标）。此外，使用情感检测和回归分析，我们发现不同组织之间以及不同事件类别之间，调度员对用户消息的情感支持和响应性存在不一致。结果还表明，当调度员提供情感支持时，用户具有更高的响应率和更快的响应速度。这些新颖的发现为从业者和系统设计师带来了重要的见解，例如，基于 AI 的解决方案可以增强人类代理的技能以提高服务质量。
引用
@article{arxiv.2211.04618,
title = {Discovering the Hidden Facts of User-Dispatcher Interactions via Text-based Reporting Systems for Community Safety},
author = {Yiren Liu and Ryan Mayfield and Yun Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04618},
year = {2022}
}