社交匹配应用中面向用户安全的人机交互：吸纳边缘化用户参与设计
人机交互
2022-04-05 v1
摘要
在这篇立场论文中，我们旨在倡导参与式设计方法，并将移动社交匹配应用作为探索惠及边缘化群体的新型人机交互的成熟场景。Tinder 和 Bumble 等移动社交匹配应用使用 AI 为用户相互引荐以进行快速的面对面会面。这些用户发现及后续交互对边缘化用户群体（特别是女性和 LGBTQIA+ 群体）造成了不成比例的性暴力及其他伤害风险。我们希望拓展这些应用中 AI 的角色，以在用户跨线上与线下模态与陌生人交互时保障其安全。为此，我们采用参与式设计方法，赋能女性和 LGBTQIA+ 个体构想未来优先考虑其在社交匹配应用使用过程中安全的人机交互。在一项研究中，自我认同为 LGBTQIA+ 或女性的利益相关者正在重新设计约会应用，以调解性同意的交换从而减缓性暴力。在另一项研究中，女性正在设计将女性安全置于首位的多用途、机会型社交匹配应用。
引用
@article{arxiv.2204.00691,
title = {Human-AI Interaction for User Safety in Social Matching Apps: Involving Marginalized Users in Design},
author = {Douglas Zytko and Nicholas Furlo and Hanan Aljasim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.00691},
year = {2022}
}
备注
Accepted to the "Artificially Intelligent Technology for the Margins" workshop at the 2021 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems