GreaseVision：重写界面规则
人机交互
2022-04-11 v1 机器学习
摘要
数字危害可显现于任何界面之上。应对这些危害的关键问题包括危害的高度个体性以及数字系统的快速变化本质。因此，我们仍缺乏一种系统性的方法来研究危害并为终端用户产生干预措施。我们提出了 GreaseVision，一种新框架，使终端用户能够通过无代码方法和少样本机器学习的最新进展协作开发针对软件中危害的干预措施。该框架与工具的贡献在于使个体终端用户能够研究其使用历史并创建个性化干预。我们的贡献还使研究者能够大规模研究危害与干预的分布。
引用
@article{arxiv.2204.03731,
title = {GreaseVision: Rewriting the Rules of the Interface},
author = {Siddhartha Datta and Konrad Kollnig and Nigel Shadbolt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03731},
year = {2022}
}