Better Together? A Field Experiment on Human-Algorithm Interaction in Child Protection
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摘要
本报告基于一项在美国县级儿童保护服务(CPS)的随机对照试验(N=4,681)，检验在小组决策场景下为社工提供以历史数据为基础的风险评分工具对儿童健康与制度不平等的影响；结果显示：接入算法使伤害相关住院（injury）减少约21%，综合“伤害指数”下降约0.05标准差，且在极端高伤害尾部（top 1%）大幅下降，表明算法-人类共作提高了福祉与资源配置效率 [page::15][page::16]。研究还发现，算法接入并未扩大而是有提示性地减少了按种族、族裔、性别和低收入分组的健康差距，同时降低了对低风险黑童的不当调查率，证据指向：算法将注意力引导到与算法特征互补的信息（如家庭结构与时间相关的变化），从而改善了筛查目标化而非简单自动化决策 [page::2][page::20][page::22]。
