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Evaluating Explainability Methods Intended for Multiple Stakeholders

Autor(en):
Martin, Kyle [DBLP] ;
Liret, Anne [DBLP] ;
Wiratunga, Nirmalie [DBLP] ;
Owusu, Gilbert [DBLP] ;
Kern, Mathias [DBLP]
Zusammenfassung
Explanation mechanisms for intelligent systems are typically designed to respond to specific user needs, yet in practice these systems tend to have a wide variety of users. This can present a challenge to organisations looking to satisfy the explanation needs of different groups using an individual system. In this paper we present an explainability framework formed of a catalogue of explanation methods, and designed to integrate with a range of projects within a telecommunications organisation. Explainability methods are split into low-level explanations and high-level explanations for increasing levels of contextual support in their explanations. We motivate this framework using the specific case-study of explaining the conclusions of field network engineering experts to non-technical planning staff and evaluate our results using feedback from two distinct user groups; domain-expert telecommunication engineers and non-expert desk agent staff. We also present and investigate two metrics designed to model the quality of explanations - Meet-In-The-Middle (MITM) and Trust-Your-Neighbours (TYN). Our analysis of these metrics offers new insights into the use of similarity knowledge for the evaluation of explanations.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Martin, K., Liret, A., Wiratunga, N., Owusu, G. & Kern, M., (2021). Evaluating Explainability Methods Intended for Multiple Stakeholders.   KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 35, No. 0. Springer. (S. 397-411). DOI: 10.1007/s13218-020-00702-6
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Mehr Information

DOI: 10.1007/s13218-020-00702-6
ISSN: 1610-1987
Datum: 2021
Typ: Text/Journal Article

Keywords

  • Explainability
  • Information retrieval
  • Machine learning
  • Similarity modeling
Sammlungen
  • Künstliche Intelligenz 35(3-4) - Oktober 2021 [20]

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