यह शोधपत्र व्याख्यायोग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (XAI) एल्गोरिदम की बोधगम्यता पर उपयोगकर्ता शोध परिणामों का एक डेटासेट प्रस्तुत करता है। 149 अभ्यर्थियों में से चुने गए प्रतिभागियों को तीन समूहों में विभाजित किया गया था: माइकोलॉजी विशेषज्ञ (DE), डेटा विज्ञान और विज़ुअलाइज़ेशन (IT) पृष्ठभूमि वाले छात्र, और सामाजिक विज्ञान एवं मानविकी (SSH) के छात्र। डेटासेट की मुख्य सामग्री में 39 साक्षात्कार प्रतिलेख शामिल हैं, जिनमें प्रतिभागियों से खाद्य और अखाद्य मशरूम के बीच अंतर करने के लिए प्रशिक्षित एक मशीन लर्निंग मॉडल के निर्णयों के स्पष्टीकरणों की व्याख्या से संबंधित कार्यों और प्रश्नों की एक श्रृंखला पूछी गई थी। प्रतिलेखों में अतिरिक्त डेटा शामिल हैं जैसे उपयोगकर्ता को प्रस्तुत स्पष्टीकरणों के विज़ुअलाइज़ेशन, विषय विश्लेषण के परिणाम, प्रतिभागियों द्वारा प्रदान किए गए स्पष्टीकरणों को बेहतर बनाने के लिए सुझाव, और एक प्रारंभिक सर्वेक्षण के परिणाम जो प्रतिभागियों के डोमेन ज्ञान और डेटा विश्लेषण कौशल के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। पाठ और किसी विशिष्ट भाग से संबंधित अन्य डेटा के बीच स्वचालित मिलान के लिए प्रतिलेखों की मैन्युअल टैगिंग की गई थी। XAI प्रौद्योगिकियों के तेज़ी से विकास के बीच बहु-विषयक गुणात्मक व्याख्यात्मकता मूल्यांकन की आवश्यकता समुदाय में एक उभरता हुआ विषय है। यह डेटासेट एकत्रित आंकड़ों के विश्लेषण के साथ-साथ अनुसंधान की प्रतिकृति के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
