通过价值敏感的对话式人工智能提高低识字率人群的调查参与度

从低识字率人群中收集可靠的社会数据仍然是一个持续的挑战，尤其是在调查涉及敏感话题和边缘化社区时。传统的纸质和网络调查模式常常因识字障碍、社会压力和互动不适而遭受高流失率和不完整回答。在本文中，我们展示了一项初步现场评估的结果，该评估比较了多种调查模式：纸质访谈、数字网络调查、对话式人工智能（convAI）调查，以及结合了分层价值敏感设计的增强版convAI，研究对象为印度各地的低识字率女性。利用315名参与者的数据，我们表明，与传统模式相比，convAI显著提高了调查完成率，当价值敏感和文化一致的对话设计元素被完全整合时，观察到最高的完成率和最低的流失率。这些结果证明了以人为中心和价值敏感的交互设计在实现包容、道德和可扩展的数据收集方面的重要性；推动了更多“人工智能为社会公益”的应用。