情報処理学会 インタラクション2024

AIシステムから否定的な判定を受けた個人が肯定的な判定結果を得るための行動プラン -リコース- を提案するアルゴリズミックリコースの究極的な目標は，対象者にとって受け入れやすく（受容可能性が高く）実行しやすい（実行可能性の高い）リコースの生成である．これまでのリコース生成技術は（1）個人の現状と目標状態の間の距離を最小化するリコースは受容可能性と実行可能性が高い，（2）全ての個人はリコースに対して1つの共通する距離関数を持つ，という2つの仮定を前提としてきた．ところが，これらの仮定について実証的に検証された結果はほとんど報告されていない．そこで本研究は，362名を対象とした調査によりこれらの仮定の妥当性を検証した．その結果，第1の仮定に反して，受容可能性はリコース距離と独立であり，実行可能性はリコース距離が最小の時最大値を示すがそれ以外では一定であることがわかった．さらに，第2の仮定も支持されず，否定的な事象に対して敏感な性格を持つ被験者はリコースに対して受容可能性と実行可能性を高く評価する傾向にあることが確認された．これらの結果からリコース生成研究の根本的前提を再検討し，ユーザ中心型リコース生成技術の設計指針について論じた．