論文の概要: Information Verification for Humanitarians: A Critical Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05174v1
- Date: Wed, 12 Aug 2020 08:42:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-06 11:46:58.017631
- Title: Information Verification for Humanitarians: A Critical Review
- Title(参考訳): ヒューマニタリアンのための情報検証:批判的レビュー
- Authors: Yilin Huang and Christophe Billen
- Abstract要約: 本稿では,新聞社や人道団体が使用する情報収集・検証の実践とツールについて,文献・レビューにおける情報検証手法の概要について述べる。
人道と人権に関する20のクラウドソース情報プロジェクトを調査した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Quality humanitarian information is essential for efficient, effective and
coordinated humanitarian responses. During crises, however, humanitarian
responders rarely have access to quality information in order to provide the
much-needed relief in a timely fashion. Traditional methods for the acquisition
and evaluation of humanitarian information typically confront challenges such
as poor accessibility, limited sources, and the capacity of monitoring and
documentation. The more recent emergence of user generated content from online
social platforms addressed some challenges faced by traditional methods, but it
also raised many concerns regarding information quality and verifiability,
among others, that affect both the public and humanitarian actors. This paper
provides an overview of information verification methods in literature and
reviews information collection and verification practices and tools used by
news agencies and humanitarian organizations. Twenty crowd-sourced information
projects in humanitarian and human rights nature are surveyed. We discuss the
findings and give recommendations for future research.
- Abstract(参考訳): 質の高い人道的情報は効率的、効果的、協調した人道的反応に不可欠である。
しかし、危機の間、人道的反応者は、必要な救済をタイムリーに提供するために、品質情報にアクセスすることは滅多にない。
人道的情報の獲得と評価の伝統的な方法は、アクセシビリティの低さ、限られた情報源、監視と文書化の能力といった課題に直面している。
近年のオンラインソーシャルプラットフォームからのユーザ生成コンテンツの出現は、従来の手法が直面するいくつかの課題に対処する一方で、情報品質や人道的アクターに影響を及ぼす検証可能性に関する多くの懸念を提起した。
本稿では,新聞社や人道団体が使用する情報収集・検証手法とツールについて,文献・レビューにおける情報検証手法の概要について述べる。
人道と人権に関する20のクラウドソース情報プロジェクトを調査した。
本研究の成果と今後の研究への提言について述べる。
関連論文リスト
- MisinfoEval: Generative AI in the Era of "Alternative Facts" [50.069577397751175]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に基づく誤情報介入の生成と評価を行うフレームワークを提案する。
本研究では,(1)誤情報介入の効果を測定するための模擬ソーシャルメディア環境の実験,(2)ユーザの人口動態や信念に合わせたパーソナライズされた説明を用いた第2の実験について述べる。
以上の結果から,LSMによる介入はユーザの行動の修正に極めて有効であることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-13T18:16:50Z) - A Survey of Stance Detection on Social Media: New Directions and Perspectives [50.27382951812502]
姿勢検出は 感情コンピューティングにおける 重要なサブフィールドとして現れました
近年は、効果的な姿勢検出手法の開発に対する研究の関心が高まっている。
本稿では,ソーシャルメディア上での姿勢検出手法に関する包括的調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T03:06:25Z) - Collection, usage and privacy of mobility data in the enterprise and public administrations [55.2480439325792]
個人のプライバシーを守るためには、匿名化などのセキュリティ対策が必要である。
本研究では,現場における実践の洞察を得るために,専門家によるインタビューを行った。
我々は、一般的には最先端の差分プライバシー基準に準拠しない、使用中のプライバシー強化手法を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T08:29:27Z) - Sociotechnical Implications of Generative Artificial Intelligence for Information Access [4.3867169221012645]
生成AI技術は、情報にアクセスし、既存の情報検索システムの有効性を改善する新しい方法を可能にする。
本稿では、情報アクセスの文脈において、生成AIを採用する際のシステム的結果とリスクについて概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-19T17:04:39Z) - A New Task and Dataset on Detecting Attacks on Human Rights Defenders [68.45906430323156]
我々は,500のオンラインニュース記事にクラウドソーシングされたアノテーションからなる人権擁護者に対する攻撃(HRDsAttack)を検出するための新しいデータセットを提案する。
アノテーションには、攻撃のタイプと場所に関する詳細な情報と、被害者に関する情報が含まれている。
いくつかのサブタスク上でベースラインモデルをトレーニングし,評価し,注釈付き特性を予測することで,データセットの有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-30T14:20:06Z) - Leveraging Domain Knowledge for Inclusive and Bias-aware Humanitarian
Response Entry Classification [3.824858358548714]
我々は人道的データ分析のための効果的かつ倫理的なシステムの提供を目指している。
人道分析フレームワークに適応した新しいアーキテクチャを導入する。
我々はまた、測定とバイアスの体系的な方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T09:15:05Z) - Adaptive cognitive fit: Artificial intelligence augmented management of
information facets and representations [62.997667081978825]
ビッグデータ技術と人工知能(AI)応用の爆発的な成長は、情報ファセットの普及に繋がった。
等角性や正確性などの情報フェートは、情報に対する人間の認識を支配的かつ著しく左右する。
認知の限界を克服するために情報表現を適応できる人工知能技術が必要であることを示唆する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T02:47:25Z) - Algorithmic Fairness Datasets: the Story so Far [68.45921483094705]
データ駆動アルゴリズムは、人々の幸福に直接影響し、批判的な決定をサポートするために、さまざまな領域で研究されている。
研究者のコミュニティは、既存のアルゴリズムの株式を調査し、新しいアルゴリズムを提案し、歴史的に不利な人口に対する自動意思決定のリスクと機会の理解を深めてきた。
公正な機械学習の進歩はデータに基づいており、適切に文書化された場合にのみ適切に使用できる。
残念なことに、アルゴリズムフェアネスコミュニティは、特定のリソース(オパシティ)に関する情報の不足と利用可能な情報の分散(スパーシティ)によって引き起こされる、集合的なデータドキュメント負債に悩まされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T17:25:46Z) - Developing a Trusted Human-AI Network for Humanitarian Benefit [0.0]
我々は、コミュニケーションプロトコル、分散台帳技術、人工知能(AI)との情報融合の統合を検討する。
このような信頼された人間-AIコミュニケーションネットワークは、人間と機械の紛争における保護された実体、重要なインフラ、人道的信号、ステータス更新に関する説明可能な情報交換を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-07T11:58:51Z) - Proceedings of KDD 2020 Workshop on Data-driven Humanitarian Mapping:
Harnessing Human-Machine Intelligence for High-Stake Public Policy and
Resilience Planning [7.77561570119593]
人道的課題は、世界中の脆弱なコミュニティに不当に影響を及ぼす。
こうした危機が拡大しているにもかかわらず、公正な公共政策決定を科学的に伝えるためのデータサイエンス研究の顕著な曖昧さは依然として残っている。
このギャップを埋めるためのデータ駆動型人道マッピング研究プログラムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-01T15:30:25Z) - Proceedings of KDD 2021 Workshop on Data-driven Humanitarian Mapping:
Harnessing Human-Machine Intelligence for High-Stake Public Policy and
Resilience Planning [10.76026718771657]
人道的課題は、世界中の脆弱なコミュニティに不当に影響を及ぼす。
こうした危機が拡大しているにもかかわらず、公正な公共政策決定を科学的に伝えるためのデータサイエンス研究の顕著な曖昧さは依然として残っている。
このギャップを埋めるためのデータ駆動型人道マッピング研究プログラムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-31T22:41:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。