論文の概要: On Heuristic Models, Assumptions, and Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07413v2
- Date: Wed, 16 Aug 2023 18:19:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 01:45:34.177453
- Title: On Heuristic Models, Assumptions, and Parameters
- Title（参考訳）: ヒューリスティックモデル, 推定, パラメータについて
- Authors: Samuel Judson and Joan Feigenbaum
- Abstract要約: 我々は、コンピューティングの社会的影響は、不明瞭な技術的注意事項、選択、および資格者に依存することができると論じている。
これらの選択と修飾子をエンコードするために用いられるオブジェクトの3つのクラス、すなわちモデル、仮定、パラメータを記述する。
我々は、これらの物体がコンピュータの包括的分析に有害である6つの理由を提起し、研究者が科学的研究を説明するのに考慮すべきであると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.76146285961466
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Insightful interdisciplinary collaboration is essential to the principled
governance of complex technologies, like those produced by modern computing
research and development. Technical research on the interaction between
computation and society often focuses on how researchers model social and
physical systems. These models underlie how computer scientists specify
problems and propose algorithmic solutions. However, the social effects of
computing can depend just as much on obscure and opaque technical caveats,
choices, and qualifiers. Such artifacts are products of the particular
algorithmic techniques and theory applied to solve a problem once modeled, and
their nature can imperil thorough sociotechnical scrutiny of the often
discretionary decisions made to manage them. We describe three classes of
objects used to encode these choices and qualifiers: heuristic models,
assumptions, and parameters. We raise six reasons these objects may be
hazardous to comprehensive analysis of computing and argue they deserve
deliberate consideration as researchers explain scientific work.
- Abstract（参考訳）: 先進的な学際的なコラボレーションは、現代のコンピューティング研究と開発によって生み出されたような、複雑な技術の原則的なガバナンスに不可欠である。
計算と社会の相互作用に関する技術的な研究は、しばしば研究者が社会的・物理的システムをどのようにモデル化するかに焦点を当てる。
これらのモデルは、コンピュータ科学者が問題を特定し、アルゴリズムによる解を提案する方法に基づいている。
しかし、コンピューティングの社会的影響は、曖昧で不透明な技術的注意事項、選択、および資格者に依存する。
このようなアーティファクトは、一度モデル化された問題を解くために適用される特定のアルゴリズム技術と理論の産物であり、それらの性質は、それらを管理するためにしばしばなされる判断の社会技術的精査を損なう可能性がある。
これらの選択と等化をエンコードするために用いられるオブジェクトの3つのクラスを記述する:ヒューリスティックモデル、仮定、パラメータ。
我々は、これらの物体がコンピュータの包括的解析に有害である6つの理由を提起し、研究者が科学的研究を説明するときに慎重に考慮すべきであると主張する。
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