该研究来自人机交互与隐私领域，探讨人们对“完全自动化决策”（Solely Automated Decision-Making, SADM）的理解与感受。SADM 指在没有人类实质性参与的情况下，由算法或系统独立做出对个人产生法律或类似重大影响的决策，例如信贷审批、招聘筛选、福利发放等。研究者通过质性方法（如访谈或调查）收集了普通公众对 SADM 的看法，重点关注人们如何感知、理解以及如何意识到自己正在被自动化系统决策，尤其当系统并未明确告知用户时。论文提出“How I Know For Sure”这一核心命题，揭示用户往往通过间接线索（如决策结果的突兀性、缺乏解释、无法申诉等）而非系统明示，来推断自己遭遇了自动化决策。研究还结合欧盟 GDPR 第 22 条等法律框架，分析现行法规对 SADM 的规制与实际用户认知之间的差距。主要贡献包括：系统化呈现了公众对 SADM 的认知模式；指出了现有通知与解释机制在实践中的不足；为设计更透明、可理解的自动化决策系统提供了实证依据。该论文适合关注算法公平性、可解释 AI、隐私法律合规的产品设计师、政策制定者及安全合规从业者阅读，以理解自动化决策在真实用户中的感知风险。