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随着计算机算法的决策和预测能力增强，很多时候算法的分析评估能力已经超过人类。虽然算法的优势已被清晰证实，但研究显示，人们通常选择依靠自己的判断力，尤其是和算法打过交道、认为它不完善的人。研究者将这种倾向称为“算法厌恶”。
一项新研究探索了一种减轻对算法厌恶的方法：让人们对算法的结论进行调整。“让人们去使用算法，虽然可能会有损算法的表现，但得到的益处仍可能更大。”研究者认为。理由是，即便算法的结论有缺陷，仍可能比人类预测更准确。
为检验这个假设，研究者进行了一系列实验，内容是预测学生参加标准化考试的成绩。在其中一项实验中，一组参与者可以选择自己预测，也可以选择接受统计模型的预测；另一组参与者同样有这两个选项，但可以将统计模型的预测结果上下调整最多10分。后一组参与者中，约有3/4决定依靠统计模型，而前一组中只有1/3。在另一项实验中，部分参与者仅可将算法的预测结果调整2分，但出乎意料，这并没有降低他们使用算法的意愿。研究者得出结论：人们看重自己对预测所做的贡献，即便这种贡献非常小。(https://www.xing528.com)
完成预测后，实验参与者回答了一系列问题。他们的回答显示，相较其他人，能够调整算法结果的人对整个预测工作更满意。这些人还认为，算法比他们自己凭直觉进行预测更靠谱。研究者写道：“这表明，对于不完善的算法，给予人们一定控制权，即便是很少的控制权，也能减轻算法厌恶。”
阿努吉·库马尔（ANUJ KUMAR）、卡提克·霍萨纳加（KARTIK HOSANAGAR）：《产品推荐效果评估》（MEASURING THE VALUE OF RECOMMENDATION LINKS ON PRODUCT DEMAND）
关于本研究 贝克莱·迪特沃斯特（Berkeley J. Dietvorst）、约瑟夫·西蒙斯（Joseph P. Simmons）、凯德·梅西（Cade Massey）：《克服算法厌恶：给予控制权》（Overcoming Algorithm Aversion: People Will Use Imperfect Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them，《管理科学》（Management Science），即出）
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