Society is showing signs of strong ideological polarization. When pushed to seek perspectives different from their own, people often reject diverse ideas or find them unfathomable. Work has shown that framing controversial issues using the values of the audience can improve understanding of opposing views. In this paper, we present our work designing systems for addressing ideological division through educating U.S.~news consumers to engage using a framework of fundamental human values known as Moral Foundations. We design and implement a series of new features that encourage users to challenge their understanding of opposing views, including annotation of moral frames in news articles, discussion of those frames via inline comments, and recommendations based on relevant moral frames. We describe two versions of features -- the first covering a suite of ways to interact with moral framing in news, and the second tailored towards collaborative annotation and discussion. We conduct a field evaluation of each design iteration with 71 participants in total over a period of 6-8 days, finding evidence suggesting users learned to re-frame their discourse in moral values of the opposing side. Our work provides several design considerations for building systems to engage with moral framing.


翻译:社会正在表现出强烈的意识形态两极分化的迹象。当人们被推向寻求与自己不同的观点时,人们往往拒绝不同的观点,或发现这些观点不可理解。工作表明,利用受众的价值观构建有争议的问题可以增进对不同观点的理解。在本文中,我们介绍了我们的工作,通过教育美国用户使用被称为道德基金会的基本人类价值观框架参与解决意识形态分裂问题。我们设计和实施了一系列新特征,鼓励用户质疑对不同观点的理解,包括在新闻文章中说明道德框架,通过在线评论讨论这些框架,以及基于相关道德框架的建议。我们描述了两种特征 -- -- 第一个是涉及与新闻道德框架互动的一套方式,第二个是针对协作性说明和讨论的。我们用6-8天的时间对每项设计进行实地评价,总共有71名参与者参加,找到证据,表明用户学会了在对立方道德价值观中重新表述他们的言论。我们的工作为建立道德框架提供了几个设计方面的考虑。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
32+阅读 · 2021年10月9日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【数据集】新的YELP数据集官方下载
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年8月31日
Metrics for Explainable AI: Challenges and Prospects
Arxiv
4+阅读 · 2018年12月11日
VIP会员
相关资讯
CCF推荐 | 国际会议信息10条
Call4Papers
8+阅读 · 2019年5月27日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
已删除
将门创投
18+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
【数据集】新的YELP数据集官方下载
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年8月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员