算法新闻策展中的解释鸿沟

考虑到可用内容的海量规模，社交媒体平台日益采用机器学习（ML）系统来策展新闻。本文考察了不同解释在多大程度上帮助专家用户理解为何某些新闻故事被推荐给他们。这些专家用户是受过新闻相关性判断训练的记者。令人惊讶的是，没有任何一种解释被认为是有帮助的。我们的研究首次指示了可用于解释基于 ML 的策展系统的内容，与用户理解此类系统所需内容之间存在的鸿沟。我们称之为基于机器学习的策展系统中的解释鸿沟。