論文の概要: Qualitative Investigation in Explainable Artificial Intelligence: A Bit More Insight from Social Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07130v2
• Date: Fri, 18 Dec 2020 22:22:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 00:29:11.049103
• Title: Qualitative Investigation in Explainable Artificial Intelligence: A Bit More Insight from Social Science
• Title（参考訳）: 説明可能な人工知能における質的研究--社会科学からの洞察
• Authors: Adam J. Johs, Denise E. Agosto, Rosina O. Weber
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)におけるユーザ研究の焦点分析について述べる。 我々は、XAI研究者が観察、インタビュー、フォーカスグループ、および/またはアンケートを用いて質的なデータを収集する研究の厳密さを改善する方法を提案するために、社会科学コーパスを描いている。 分析の結果は,XAIコミュニティの他者から,社会規律の専門家とのコラボレーションを提唱し,ユーザスタディにおける厳格さと有効性を高めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a focused analysis of user studies in explainable artificial intelligence (XAI) entailing qualitative investigation. We draw on social science corpora to suggest ways for improving the rigor of studies where XAI researchers use observations, interviews, focus groups, and/or questionnaires to capture qualitative data. We contextualize the presentation of the XAI papers included in our analysis according to the components of rigor described in the qualitative research literature: 1) underlying theories or frameworks, 2) methodological approaches, 3) data collection methods, and 4) data analysis processes. The results of our analysis support calls from others in the XAI community advocating for collaboration with experts from social disciplines to bolster rigor and effectiveness in user studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,定性的調査を伴う説明可能な人工知能(XAI)におけるユーザ研究の焦点を絞った分析を行う。 我々は、XAI研究者が観察、インタビュー、フォーカスグループ、および/またはアンケートを用いて質的なデータを収集する研究の厳密さを改善する方法を提案する。 我々は, 質的研究文献に記載された厳密な構成要素に従って, 分析に含まれるxai論文の提示を文脈化する。 1)基礎となる理論または枠組み 2)方法論的アプローチ 3)データ収集方法、及び 4) データ分析プロセス。 分析の結果は,XAIコミュニティの他者から,社会規律の専門家とのコラボレーションを提唱し,ユーザスタディにおける厳格さと有効性を高めている。

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