数据集概述
本数据集包含德国明斯特大学开展的两项关于应用程序预警系统信任与动机发展的实地实验原始数据、补充研究材料及论文附录。研究采用纵向设计与真实场景观察，探索虚假警报等因素对用户信任的动态影响，为预警系统设计提供实证依据。
文件详解
- 研究1原始数据文件:
- complete_s1_anonymized.xlsx: Excel格式，包含研究1的匿名化原始数据，涉及用户信任度、动机及使用意向等变量
- 研究2原始数据文件:
- complete_s2_anonymized.xlsx: Excel格式，包含研究2的匿名化原始数据，涉及用户现场行为观察、问卷及访谈结果
- 研究代码本文件:
- codebook_study1_f.xlsx: Excel格式，研究1的数据字典，解释变量定义与编码规则
- codebook_study2_f.xlsx: Excel格式，研究2的数据字典，解释变量定义与编码规则
- 分析脚本文件:
- rscript_study1_trustinwarningsystems_vdLindeetal_2024_anonymized_f.R: R语言脚本，用于研究1的数据处理与分析
- rscript_study2_trustinwarningsystems_vdLindeetal_2024_anonymized_f.R: R语言脚本，用于研究2的数据处理与分析
- 补充材料文件:
- OnlineSupplement_TrustinWarningSystems_vonderLinde_etal_2024_f.pdf: PDF格式，包含论文在线附录、额外结果及补充研究材料
数据来源
德国明斯特大学
适用场景
- 人机交互研究: 分析用户对预警系统的信任动态发展机制
- 公共安全技术: 优化移动应急预警系统设计，降低虚假警报负面影响
- 行为科学实验: 研究纵向设计与实地实验结合的方法论应用
- 心理学研究: 探索责任扩散、培训干预等因素对用户动机的影响
- 公共政策制定: 为预警系统伦理规范与用户保护政策提供实证支持
