标注合成内容：用户对社交媒体上AI生成内容警告标签设计的感知

在本研究中，我们探讨了社交媒体平台上针对AI生成内容（例如deepfakes）的各种警告标签设计的有效性。我们设计并评估了十个不同的标签设计样本，这些样本在情感、颜色/图标、位置和细节程度等维度上有所不同。我们的实验研究涉及911名参与者，他们被随机分配到这十种标签设计组和一个对照组中，以评估社交媒体内容。我们探讨了他们与以下方面相关的感知：1. 对内容为AI生成的相信程度，2. 对标签的信任度，3. 对内容的社交媒体互动感知。结果表明，标签的存在显著影响了用户对内容为AI生成、deepfake或经AI编辑的相信程度。然而，他们对标签的信任度因标签设计而异。值得注意的是，添加标签并未显著改变他们的互动行为，如点赞、评论和分享。然而，基于内容类型（政治和娱乐）的互动存在显著差异。本研究通过定义标签实现的设计空间，并为战略性使用标签以减轻与合成生成媒体相关的风险提供实证支持，从而对human computer interaction领域做出了贡献。