論文の概要: A Contribution to COVID-19 Prevention through Crowd Collaboration using
Conversational AI & Social Platforms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11023v1
- Date: Wed, 9 Jun 2021 04:46:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-27 04:01:06.903111
- Title: A Contribution to COVID-19 Prevention through Crowd Collaboration using
Conversational AI & Social Platforms
- Title（参考訳）: 会話型AIとソーシャルプラットフォームを用いた集団コラボレーションによるCOVID-19予防への貢献
- Authors: Jawad Haqbeen, Takayuki Ito, Sofia Sahab, Rafik Hadfi, Shun Okuhara,
Nasim Saba, Murataza Hofaini, Umar Baregzai
- Abstract要約: 我々は,対話型AIとソーシャルプラットフォームを用いた大規模デジタル社会実験を行った。
本稿では,AIを活用した議論システムのサポートを使わずに,真理を見つける確率を最大化する予防策を決定することは本質的に困難であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9674544640949528
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: COVID-19 Prevention, which combines the soft approaches and best practices
for public health safety, is the only recommended solution from the health
science and management society side considering the pandemic era. In an attempt
to evaluate the validity of such claims in a conflict and COVID-19-affected
country like Afghanistan, we conducted a large-scale digital social experiment
using conversational AI and social platforms from an info-epidemiology and an
infoveillance perspective. This served as a means to uncover an underling
truth, give large-scale facilitation support, extend the soft impact of
discussion to multiple sites, collect, diverge, converge and evaluate a large
amount of opinions and concerns from health experts, patients and local people,
deliberate on the data collected and explore collective prevention approaches
of COVID-19. Finally, this paper shows that deciding a prevention measure that
maximizes the probability of finding the ground truth is intrinsically
difficult without utilizing the support of an AI-enabled discussion systems.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)予防は、公衆衛生のソフトなアプローチとベストプラクティスを組み合わせたもので、パンデミック時代を考えると、医療・マネジメント協会側から推奨される唯一の解決策だ。
アフガニスタンのような紛争やcovid-19に影響を受けている国において、このような主張の有効性を評価するために、情報認識学とインフォビレンスの観点から会話型aiとソーシャルプラットフォームを用いた大規模デジタル社会実験を実施した。
これは、根底にある真実を明らかにする手段として機能し、大規模なファシリテーション支援を提供し、複数のサイトへの議論のソフトインパクトを拡張し、医療専門家や患者、地元住民からの大量の意見や関心を収集し、新型コロナウイルスの集団予防アプローチを意図的に調査する手段となった。
最後に,AIを活用した議論システムのサポートを使わずに,真理を見つける確率を最大化する予防策を決定することは本質的に困難であることを示す。
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