論文の概要: Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.02007v1
- Date: Tue, 5 Oct 2021 12:51:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-06 14:05:57.695235
- Title: Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能による地域コミュニティの強化
- Authors: Yen-Chia Hsu, Ting-Hao 'Kenneth' Huang, Himanshu Verma, Andrea Mauri,
Illah Nourbakhsh, Alessandro Bozzon
- Abstract要約: 人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.17085406202368
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Many powerful Artificial Intelligence (AI) techniques have been engineered
with the goals of high performance and accuracy. Recently, AI algorithms have
been integrated into diverse and real-world applications. It has become an
important topic to explore the impact of AI on society from a people-centered
perspective. Previous works in citizen science have identified methods of using
AI to engage the public in research, such as sustaining participation,
verifying data quality, classifying and labeling objects, predicting user
interests, and explaining data patterns. These works investigated the
challenges regarding how scientists design AI systems for citizens to
participate in research projects at a large geographic scale in a generalizable
way, such as building applications for citizens globally to participate in
completing tasks. In contrast, we are interested in another area that receives
significantly less attention: how scientists co-design AI systems "with" local
communities to influence a particular geographical region, such as
community-based participatory projects. Specifically, this article discusses
the challenges of applying AI in Community Citizen Science, a framework to
create social impact through community empowerment at an intensely place-based
local scale. We provide insights in this under-explored area of focus to
connect scientific research closely to social issues and citizen needs.
- Abstract（参考訳）: 多くの強力な人工知能(AI)技術は、高い性能と精度を目標に設計されている。
近年、AIアルゴリズムは多様な実世界のアプリケーションに統合されている。
aiが社会に与える影響を人間中心の視点から探究する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に参加する方法を特定してきた。例えば、参加の持続、データ品質の検証、オブジェクトの分類とラベル付け、ユーザの興味の予測、データパターンの説明などだ。
これらの研究は、科学者が市民が大規模に研究プロジェクトに参加するために、どのようにAIシステムを設計するかに関する課題を調査した。
対照的に、我々は、科学者がコミュニティベースの参加プロジェクトのような特定の地理的地域に影響を与えるために、地域社会と共にAIシステムを"どのように"設計するかという、はるかに少ない関心を持つ別の分野に興味を持っている。
具体的には,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
我々は、科学的研究を社会問題や市民のニーズと密接に結び付けるために、この未調査領域の洞察を提供する。
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