数据集概述
本数据集收集了3197名用户对招聘领域AI系统不同配置的公平性感知数据，同时包含用户的人口统计学特征和人格特征信息。数据涵盖系统特性、用户特征及用户对系统公平性、透明度的评价，可用于分析多维度因素对AI系统用户感知的影响。
文件详解
- 文件名称：
Perceived Fairness and Transparency- DSRC Dataset.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含三类核心字段
- 系统特性：认证状态（未认证/认证）、输入数据质量（高质量/低质量）、输出结果（积极/边界/消极）、解释风格（无解释/案例式/认证式/人口统计式/输入影响式/敏感性式）
- 人口统计学特征：性别、年龄、居住地、教育水平、就业状态、收入水平
- 人格特征：基于TIPI问卷的10项人格维度评分（1-7分）
- 用户响应：公平性评价（-3至3分）、透明度评价（-3至3分）、输出期望（-2至2分）
适用场景
- AI招聘系统用户感知分析：研究系统特性对用户公平性、透明度感知的影响机制
- 人口统计学因素研究：分析性别、年龄、教育水平等人口特征与AI系统感知的关联
- 人格特征影响探究：基于TIPI数据挖掘人格特质对AI系统评价的作用
- 人力资源技术优化：为招聘领域AI系统的解释风格、数据质量配置提供优化依据
- 公平性算法设计参考：支撑AI系统公平性与透明度提升的算法开发与验证
