面向语音对话搜索中认知偏差的检测与缓解

眼动仪等设备有助于理解用户如何与基于屏幕的搜索引擎进行交互。然而，纯音频渠道中的用户与系统交互——如语音对话搜索（Spoken Conversational Search, SCS）的情况——由于缺乏有效且精确捕获交互的仪器，更难以表征。此外，在这个信息过载的时代，认知偏差会显著影响我们寻找和消费信息的方式——尤其是在争议性话题或多重视角的情境中。本文借鉴了多个学科（包括信息搜寻、心理学、认知科学和可穿戴传感器）的见解，以期在学界引发新的探讨。为此，我们讨论了未来的机遇，并提出了一个包含多模态仪器和方法的框架，用于实验设计和设置。我们展示了初步结果作为示例。我们还概述了采用这种多模态方法所面临的挑战并提供了建议，包括伦理考量，以帮助未来的研究人员和从业者探索 SCS 中的认知偏差。