論文の概要: Measuring Diversity of Artificial Intelligence Conferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07038v4
- Date: Mon, 22 Mar 2021 17:08:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-08 05:39:29.257566
- Title: Measuring Diversity of Artificial Intelligence Conferences
- Title（参考訳）: 人工知能会議の多様性の測定
- Authors: Ana Freire, Lorenzo Porcaro and Emilia G\'omez
- Abstract要約: 我々は,AI科学イベントの多様性指標(インデックス)の小さなセットを提案する。
これらの指標は、AIフィールドの多様性を定量化し、その進化を監視するように設計されている。
提案したインデックスを,最近の主要なAIカンファレンスのセットとして評価し,その価値と限界について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The lack of diversity of the Artificial Intelligence (AI) field is nowadays a
concern, and several initiatives such as funding schemes and mentoring programs
have been designed to overcome it. However, there is no indication on how these
initiatives actually impact AI diversity in the short and long term. This work
studies the concept of diversity in this particular context and proposes a
small set of diversity indicators (i.e. indexes) of AI scientific events. These
indicators are designed to quantify the diversity of the AI field and monitor
its evolution. We consider diversity in terms of gender, geographical location
and business (understood as the presence of academia versus industry). We
compute these indicators for the different communities of a conference:
authors, keynote speakers and organizing committee. From these components we
compute a summarized diversity indicator for each AI event. We evaluate the
proposed indexes for a set of recent major AI conferences and we discuss their
values and limitations.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)分野の多様性の欠如は近年懸念されており、資金提供計画やメンタリングプログラムなどいくつかのイニシアチブがそれを克服するために設計されている。
しかし、これらのイニシアチブがAIの短期的および長期的多様性にどのように影響するかは示されていない。
この研究は、この特定の文脈における多様性の概念を研究し、AI科学イベントの小さな多様性指標(インデックス)を提案する。
これらの指標は、ai分野の多様性を定量化し、その進化を監視するように設計されている。
我々は、ジェンダー、地理的位置、ビジネスの観点で多様性を考察する(アカデミックと産業の区別)。
カンファレンスのさまざまなコミュニティ – 著者,基調講演者,組織委員会 – に対して,これらの指標を計算します。
これらのコンポーネントから、AIイベント毎に要約された多様性指標を計算する。
提案したインデックスを,最近の主要なAIカンファレンスで評価し,その価値と限界について議論する。
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