Lupa

Izpis gradiva Pomoč

A- | A+ | Natisni
Naslov:Prompt to press : evaluating human perception of AI involvement in news writing across prompt specificity
Avtorji:ID Sergaš, Uroš (Avtor)
ID Wagne, Ahmadou (Avtor)
ID Kolb, Thomas Elmar (Avtor)
ID Neidhardt, Julia (Avtor)
ID Ferwerda, Bruce (Avtor)
ID Tkalčič, Marko (Avtor)
Datoteke:.pdf RAZ_Sergas_Uros_2026.pdf (593,55 KB)
MD5: 3D0BAF949DB0AC581A6F02E9E779ED8A
 
URL https://dl.acm.org/doi/10.1145/3742414.3795097
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Neznano
Tipologija:1.08 - Objavljeni znanstveni prispevek na konferenci
Organizacija:FAMNIT - Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije
Opis:Large language models (LLMs) are becoming a common feature in content creation tools, prompting important questions about how design choices influence user trust and engagement in AI- assisted journalism. Beyond output quality, factors such as prompt specificity, model choice, and authorship disclosure are themselves interaction design parameters that influence how users interpret and evaluate AI contributions. Yet, little is known about how these design decisions affect reader perceptions in journalistic contexts. To address this gap, we conducted an experiment with 150 participants who evaluated news articles on the sensitive topic of assisted suicide. The articles systematically varied in authorship (human-written, AI-edited, or AI-generated), stance (pro- or anti- legalization), and prompt specificity (vague, moderate, or highly detailed). Participants rated each article on engagement, subjectivity, and perceived AI involvement, and also provided open-ended justifications for their authorship judgments. Our findings show that prompt specificity and model choice significantly influence perceptions of authorship, underscoring how technical design decisions in AI tools can shape public trust in journalism.
Ključne besede:AI-generated news, prompt specificity, human vs. AI detection, media perception, assisted suicide
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Datum objave:22.03.2026
Leto izida:2026
Št. strani:Str. 89-92
PID:20.500.12556/RUP-22845 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:004.8
DOI:10.1145/3742414.3795097 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:272747523 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUP:24.03.2026
Število ogledov:37
Število prenosov:2
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del monografije

Naslov:IUI '26 : companion proceedings of the 2026 Conference on Intelligent User Interfaces
Uredniki:Tsvi Kuflik, Styliani Kleanthous, Li Chen, Giulio Jacucci, Alison Renner
Kraj izida:New York
Založnik:Association for Computing Machinery
ISBN:979-8-4007-1985-1
COBISS.SI-ID:272741123 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:N2-0354-2024
Naslov:Določanje uporabniške izkušnje z računalniškim psihološkim modeliranjem

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Opis:Veliki jezikovni modeli postajajo pogost del orodij za ustvarjanje vsebin, zato se odpirajo pomembna vprašanja o tem, kako oblikovalske odločitve vplivajo na zaupanje uporabnikov in njihovo vključenost v novinarstvu, podprtem z umetno inteligenco. Poleg kakovosti samega izpisa so dejavniki, kot so specifičnost poziva, izbira modela in razkritje avtorstva, sami po sebi parametri interakcijskega oblikovanja, ki vplivajo na to, kako uporabniki razumejo in vrednotijo prispevek umetne inteligence. Kljub temu je o vplivu teh oblikovalskih odločitev na zaznave bralcev v novinarskih kontekstih še malo znanega. Da bi zapolnili to vrzel, smo izvedli eksperiment s 150 udeleženci, ki so ocenjevali novinarske članke o občutljivi temi pomoči pri samomoru. Članki so se sistematično razlikovali glede na avtorstvo (človekov zapis, besedilo, ki ga je uredila UI, ali besedilo, ki ga je ustvarila UI), stališče (za ali proti legalizaciji) in specifičnost poziva (ohlapen, zmeren ali zelo podroben). Udeleženci so vsak članek ocenili glede na zanimivost, subjektivnost in zaznano vključenost UI, poleg tega pa so podali tudi odprte utemeljitve za svoje presoje o avtorstvu. Ugotovitve kažejo, da specifičnost poziva in izbira modela pomembno vplivata na zaznavo avtorstva, kar poudarja, da lahko tehnične oblikovalske odločitve v orodjih UI oblikujejo tudi javno zaupanje v novinarstvo.
Ključne besede:UI-generirane novice, specifičnost poziva, razlikovanje med človekom in UI, zaznavanje medijev, pomoč pri samomoru


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici