面向巴基斯坦误information抗性:与低社会经济地位成年人的参与式研究
计算与语言
2025-11-11 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
数字误information在低社会经济地位(SES)人群中影响不成比例。虽然针对全球南方地区的干预措施已存在,但往往报告有限的成功,尤其是对被边缘化社区的干预效果尤其有限。通过与41名低SES巴基斯坦成年人进行三阶段参与式研究,我们进行了形式化访谈以了解其信息实践,随后开展共同设计工作,将这些用户识别的需求转化为具体的设计要求。我们的发现揭示了分享和信任的精细道德经济,优先考虑共同福祉。这一洞见 inform了“Scaffolded Support Model”(框架化支持模型),即一种用户派生的框架,集成了按需援助与渐进的、基于免疫的技能获取。我们在原型系统“Pehchaan”中实现了该模型,并进行了可用性测试(N=15),结果表明其获得强烈接受度和文化共鸣,验证了我们以文化为导向的方法的有效性。我们的工作为非西方地区的误information实践提供了基础性实证 account、可复制的参与式方法,以及面向资源受限环境构建信息抗性的可操作原则。
关键词
引用
@article{arxiv.2511.06146,
title = {Referring Expressions as a Lens into Spatial Language Grounding in Vision-Language Models},
author = {Akshar Tumu and Varad Shinde and Parisa Kordjamshidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06146},
year = {2025}
}
备注
Accepted at IJCNLP-AACL 2025