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情报探索 ›› 2026, Vol. 1 ›› Issue (2): 1-.

• 工作研究 •    

叙事型可解释人工智能在虚假信息辅助识别中的用户感知效应研究*

  

  1. (上海工程技术大学管理学院 上海 201620)

  • 出版日期:2026-02-15 发布日期:2026-06-18
  • 作者简介:潘林平(2000—),男,2024级硕士研究生,研究方向为信息管理与信息系统;夏志杰(1978—),男,博士,教授,博士生导师,通讯作者,研究方向为信息管理与信息系统。
  • 基金资助:

    *本文系国家社会科学基金一般项目“大数据支持下网络谣言智慧治理机制及运行策略研究”(项目编号:21BGL243);上海市哲学社会科学规划一般项目“大数据时代伪健康信息传播特征及多主体协同干预研究”(项目编号:2020BGL005)成果之一。

  • Online:2026-02-15 Published:2026-06-18

摘要:

[目的/意义]探究在识别虚假信息过程中社交用户对叙事型可解释人工智能(XAI)的感知影响,为设计更有效的人工智能虚假信息识别系统提供科学依据,助力社交平台提升虚假信息治理效果。\[方法/过程\]通过对照实验结合问卷测量法,以健康和科学类虚假信息为测试内容,将参与者随机分为实验组和对照组,利用单因素方差分析和中介效应分析验证叙事型XAI对用户虚假信息感知的差异性影响。\[结果/结论\]叙事型XAI能显著提升用户对虚假信息解释的可信度感知、认知参与度、情感共鸣度及理解能力,其中情感共鸣度的提升尤为显著。理解能力和认知参与在叙事型XAI提升可信度感知中起显著中介作用。此外,用户数字素养水平对其信任与感知无显著影响,表明叙事型XAI具有较强的普适性。

关键词:

叙事型 XAI, 虚假信息, 用户信任, 认知参与, 情感共鸣, 数字素养