أثر الشفافية الخوارزمية على مستوى قبول المستخدمين لنظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاكتئاب والقلق
The impact of algorithmic transparency on user acceptance of AI systems for detecting depression and anxiety
د. رامي مصطفى خطيب (جامعة الزيتونة الدولية، سوريا)
Dr. Rami Mustafa Hatib (Lecturer at Al-Zaytouna International University)
ورقة منشورة في كتاب أعمال الملتقى الدولي المحكم حول الصحة النفسية وجودة الحياة الصفحة 73.
مستخلص:هدفت الدراسة إلى تعرف واقع تطبيق الشفافية الخوارزمية من وجهة نظر أفراد العينة. وتحديد مستوى قبول المستخدمين أفراد العينة لنظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاكتئاب والقلق. ودراسة أثر الشفافية الخوارزمية على مستوى قبول المستخدمين لنظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاكتئاب والقلق. واستخدم المنهج الوصفي التحليلي، وتكونت العينة من (300) من الشباب والشابات الجامعيين في جامعة حلب. طبقت عليهم استبانة الشفافية الخوارزمية من 15 بنداً، واستبانة قبول المستخدمين لنظم الذكاء الاصطناعي في الكشف عن القلق والاكتئاب من (19) بنداً في محورين، وبينت النتائج أن واقع تطبيق الشفافية الخوارزمية من وجهة نظر أفراد العينة كان متوسطاً. وكان مستوى قبول المستخدمين أفراد العينة لنظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن الاكتئاب والقلق مرتفعاً، وجاء المحور (الكشف عن الاكتئاب) في المرتبة الأولى وبدرجة موافقة مرتفعة بينما جاء المحور (الكشف عن القلق) في المرتبة الأخيرة وبدرجة موافقة مرتفعة، وتبين وجود أثر لـــ (الشفافية الخوارزمية) في (مستوى قبول المستخدمين لنظم الذكاء الاصطناعي للكشف عن القلق والاكتئاب).
الكلمات المفتاحية: الشفافية الخوارزمية، قبول المستخدمين، نظم الذكاء الاصطناعي، الاكتئاب، القلق.Abstract;
The study aimed to identify the reality of applying algorithmic transparency from the sample members’ perspectives, determine the level of acceptance of AI systems for detecting depression and anxiety, and study the impact of algorithmic transparency on the level of user acceptance of AI systems for detecting depression and anxiety. A descriptive analytical approach was used, and the sample consisted of (300) young male and female university students at the University of Aleppo. A 15-item algorithmic transparency questionnaire and a (19)-item user acceptance questionnaire for AI systems for detecting anxiety and depression were administered to them in two axes. The results showed that the reality of applying algorithmic transparency from the sample members’ perspective was average. The level of acceptance of AI systems for detecting depression and anxiety was high, with the (depression detection) axis coming in first place with a high degree of approval, while the (anxiety detection) axis came in last place with a high degree of approval. An impact of (algorithmic transparency) was found on the (user acceptance level of AI systems for detecting anxiety and depression).
Keywords: algorithmic transparency, user acceptance, artificial intelligence systems, depression, anxiety.
