¿HUMANIZO, POR TANTO ENTIENDO?

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El funcionamiento de los sistemas inteligentes puede resultar opaco para los usuarios. Sin embargo, los usuarios necesitan tomar decisiones informadas sobre ellos. Este trabajo compara dos mecanismos de conocimiento, es decir, formas en que los usuarios logran comprender los sistemas inteligentes: la explicación y la humanización. En un experimento en línea (N = 416), comparamos los efectos de una condición de control sin ninguna explicación frente a a) una explicación neutral y b) una humanizada, así como c) una humanización activa, sobre la comprensión (percibida y objetiva) del usuario y las percepciones de los sistemas (confianza, transparencia, satisfacción, utilidad percibida). Nuestra principal conclusión: Las explicaciones aumentaron la transparencia y la comprensión percibida, pero no la comprensión objetiva. La humanización activa, sorprendentemente, redujo la comprensión objetiva en comparación con la condición de control, lo que sugiere una inhibición de la recuperación de conocimientos. Las explicaciones humanizadas aumentaron la utilidad percibida. No encontramos efectos para la confianza y la satisfacción. Concluimos que las explicaciones conducen a una sensación engañosa de comprensión. Las explicaciones deberían tener en cuenta la comprensión previa para afectar a la comprensión objetiva.

Palabras clave: comprensión del usuario; explicación; humanización; sistema inteligente; clasificación algorítmica; transparencia


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