論文の概要: A Machine Learning Application for Raising WASH Awareness in the Times of COVID-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07074v3
• Date: Fri, 30 Oct 2020 15:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 02:46:04.336460
• Title: A Machine Learning Application for Raising WASH Awareness in the Times of COVID-19 Pandemic
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスパンデミック時代のWASH意識向上のための機械学習アプリケーション
• Authors: Rohan Pandey, Vaibhav Gautam, Ridam Pal, Harsh Bandhey, Lovedeep Singh Dhingra, Himanshu Sharma, Chirag Jain, Kanav Bhagat, Arushi, Lajjaben Patel, Mudit Agarwal, Samprati Agrawal, Rishabh Jalan, Akshat Wadhwa, Ayush Garg, Vihaan Misra, Yashwin Agrawal, Bhavika Rana, Ponnurangam Kumaraguru, Tavpritesh Sethi
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、国の健康を形作るデジタル誤報の可能性を明らかにした。 WashKaroは、会話AI、機械翻訳、自然言語処理による誤情報を緩和するための多言語介入である。 WashKaroは、AIを通じてWHOガイドラインにマッチする適切な情報を提供し、ローカル言語で適切なフォーマットで提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.076596440682804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background: The COVID-19 pandemic has uncovered the potential of digital misinformation in shaping the health of nations. The deluge of unverified information that spreads faster than the epidemic itself is an unprecedented phenomenon that has put millions of lives in danger. Mitigating this Infodemic requires strong health messaging systems that are engaging, vernacular, scalable, effective and continuously learn the new patterns of misinformation. Objective: We created WashKaro, a multi-pronged intervention for mitigating misinformation through conversational AI, machine translation and natural language processing. WashKaro provides the right information matched against WHO guidelines through AI, and delivers it in the right format in local languages. Methods: We theorize (i) an NLP based AI engine that could continuously incorporate user feedback to improve relevance of information, (ii) bite sized audio in the local language to improve penetrance in a country with skewed gender literacy ratios, and (iii) conversational but interactive AI engagement with users towards an increased health awareness in the community. Results: A total of 5026 people who downloaded the app during the study window, among those 1545 were active users. Our study shows that 3.4 times more females engaged with the App in Hindi as compared to males, the relevance of AI-filtered news content doubled within 45 days of continuous machine learning, and the prudence of integrated AI chatbot Satya increased thus proving the usefulness of an mHealth platform to mitigate health misinformation. Conclusion: We conclude that a multi-pronged machine learning application delivering vernacular bite-sized audios and conversational AI is an effective approach to mitigate health misinformation.
• Abstract（参考訳）: 背景:新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、国の健康を形作るデジタル誤報の可能性を明らかにした。 感染拡大自体よりも早く拡散する未確認情報の流出は、何百万人もの命を危険にさらす前例のない現象だ。 このInfodemicを誤用するには、エンゲージメント、頂点的、スケーラブル、効果的で、偽情報の新たなパターンを継続的に学習する強力なヘルスメッセージングシステムが必要です。 目的: 会話型ai、機械翻訳、自然言語処理による誤情報を緩和するための多段階的介入であるwoshkaroを開発した。 WashKaroは、AIを通じてWHOガイドラインにマッチする適切な情報を提供し、ローカル言語で適切なフォーマットで提供する。 方法:我々は i)NLPベースのAIエンジンで,ユーザのフィードバックを継続的に取り入れて情報関連性を向上させる。 (ii)性別識字率の歪んだ国における浸透性を改善するための局所言語における咬合サイズの音声 (iii)コミュニティの健康意識向上に向けたユーザとの対話的かつ対話的なaiエンゲージメント。 結果:調査ウィンドウでアプリをダウンロードした利用者は5026人,うち1545人がアクティブユーザだった。 我々の研究では、ヒンディー語でアプリに関わった女性の割合が男性に比べて3.4倍、連続機械学習の45日以内にAIフィルタリングされたニュースコンテンツが2倍になり、統合されたAIチャットボットSatyaの忍耐が高まり、mHealthプラットフォームの有用性が証明された。 結論: 口唇サイズの音声と会話型aiを提供するマルチプロンギング機械学習アプリケーションは, 健康的誤情報を軽減するための効果的なアプローチである。

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