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本文提出了一种可审计的、用户可配置的基于规则的方法，用于辩论投票中的论点选择。通过模拟证明，该方法在性能上与不透明的学习排名器相当，同时提供了更高的透明度和个性化。
对Kalle Lyytinen的一次采访，他回顾了自己1985年在《MIS Quarterly》上发表的关于信息系统语言理论的文章，并讨论了其对现代AI（包括大语言模型和生成式AI）的影响。
本文开发了一个分阶段的稳健性分析框架，该框架将结构方程模型（SEM）、普通最小二乘法（OLS）和双机器学习（DML）连接起来，用于基于调查的潜变量研究，并通过金融科技数字客户亲密度调查模型进行了演示。该框架为研究人员提供了一个可重复使用的模板，用于评估不同估计方法下研究结果的稳定性。