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评价人机交互中信任的有效连通性:一个动态因果模型(DCM)研究( Evaluating Effective Connectivity of Trust in Human-Automation Interaction: A Dynamic Causal Modeling (DCM) Study )
Jiali Huang Sanghyun Choo Zachary H Pugh Chang S Nam
目的：利用动态因果模型(DCM),我们考察了在自动化信任的背景下,可信度和可靠性如何影响脑区之间相互施加因果影响的方式--有效连通性(EC)。背景：信任判断涉及中央执行网络(CEN)和缺省模式网络(DMN)的多个脑区。然而，就脑区间的定向信息流而言，信任判断的神经相关关系还比较缺乏研究。方法：16名受试者观察了空军多属性任务组（AF-MATB）系统监控子任务的4种计算机算法的性能，这些算法的可信度和可靠性不同。使用CEN和DMN的六个通常被识别为在人类信任中被激活的脑区，共开发了30个（前向、后向和侧向）连接模型。贝叶斯模型平均(BMA)用于量化脑区之间的连接强度。结果：相对于高信任状态，低信任状态表现出独特的特异性连接的存在，来自前额叶皮层的连接强度更大，网络复杂度更高。高信任条件显示没有反向连接。结论：信任和不信任可能是人-自动化交互中两种不同的神经过程--不信任是一个比信任更复杂的网络，这可能是由于认知负荷的增加。应用：利用DCM推断出的分布式脑区的因果结构不仅可以帮助设计一个平衡的人-自动化界面设计，而且可以帮助在现实生活中正确使用自动化。
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