論文の概要: Social Inclusion in Curated Contexts: Insights from Museum Practices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05192v1
- Date: Tue, 10 May 2022 22:22:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 09:49:23.389039
- Title: Social Inclusion in Curated Contexts: Insights from Museum Practices
- Title（参考訳）: キュレートされた文脈における社会的包摂性:博物館の実践から
- Authors: Han-Yin Huang and Cynthia C. S. Liem
- Abstract要約: 博物館体験は、社会的に包括的なアプローチでAIを構築するための有用なレッスンを提供する、と我々は主張する。
中立性の価値を擁護する代わりに、実践者は自身のバックグラウンドの影響を認識している。
データ収集と機械学習の段階を超えた状況解釈の余地があるはずだ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.09170287691728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence literature suggests that minority and fragile
communities in society can be negatively impacted by machine learning
algorithms due to inherent biases in the design process, which lead to socially
exclusive decisions and policies. Faced with similar challenges in dealing with
an increasingly diversified audience, the museum sector has seen changes in
theory and practice, particularly in the areas of representation and
meaning-making. While rarity and grandeur used to be at the centre stage of the
early museum practices, folk life and museums' relationships with the diverse
communities they serve become a widely integrated part of the contemporary
practices. These changes address issues of diversity and accessibility in order
to offer more socially inclusive services. Drawing on these changes and
reflecting back on the AI world, we argue that the museum experience provides
useful lessons for building AI with socially inclusive approaches, especially
in situations in which both a collection and access to it will need to be
curated or filtered, as frequently happens in search engines, recommender
systems and digital libraries. We highlight three principles: (1) Instead of
upholding the value of neutrality, practitioners are aware of the influences of
their own backgrounds and those of others on their work. By not claiming to be
neutral but practising cultural humility, the chances of addressing potential
biases can be increased. (2) There should be room for situational
interpretation beyond the stages of data collection and machine learning.
Before applying models and predictions, the contexts in which relevant parties
exist should be taken into account. (3) Community participation serves the
needs of communities and has the added benefit of bringing practitioners and
communities together.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の文献は、社会の少数かつ脆弱なコミュニティは、デザインプロセスに固有のバイアスがあるため、機械学習アルゴリズムによって負の影響を受ける可能性があることを示唆している。
多様化するオーディエンスに対処する上で同様の課題に直面した博物館部門は、特に表現と意味作りの分野で理論と実践の変化を見てきた。
rarityとgrandeurは、初期の博物館の慣習の中心に置かれていたが、民俗生活と博物館の多様なコミュニティとの関係は、現代の慣習と広く統合された部分となっている。
これらの変更は、より社会的に包括的なサービスを提供するために、多様性とアクセシビリティの問題に対処する。
これらの変化を振り返り、AIの世界を振り返ると、博物館の体験は、特に検索エンジン、レコメンダシステム、デジタルライブラリーで頻繁に発生するように、コレクションとアクセスの両方をキュレーションまたはフィルタリングする必要がある状況において、社会的に包括的なアプローチでAIを構築するための有用な教訓を提供する、と私たちは主張する。
1) 中立性の価値を保留する代わりに, 実践者は自身の背景や仕事に対する他者の影響を認識している。
中立ではなく、文化的謙虚さを実践することで、潜在的なバイアスに対処する可能性を高めることができる。
(2)データ収集や機械学習の段階を超えて、状況解釈の余地があるはずだ。
モデルや予測を適用する前に、関連する関係者が存在する状況を考慮する必要がある。
(3)コミュニティ参加はコミュニティのニーズに役立ち、実践者とコミュニティをまとめることのメリットが付加される。
- 全文 参考訳へのリンク
関連論文リスト
- Mapping the Multilingual Margins: Intersectional Biases of Sentiment
Analysis Systems in English, Spanish, and Arabic [3.3458760961317635]
本稿では,4つの多言語エクイティ評価コーパス,社会的バイアスを測定するための補足的テストセット,および自然言語処理における一節的および交叉的社会的バイアスを研究するための新しい統計枠組みを紹介する。
我々はこれらのツールを用いて、英語、スペイン語、アラビア語の感情回帰タスクに基づいて訓練された5つのモデルにまたがる性別、人種、民族、および交差する社会的バイアスを測定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-07T16:33:15Z) - Vision-Based Manipulators Need to Also See from Their Hands [58.398637422321976]
本研究では,視覚的視点の選択が,生のセンサ観測から身体操作の文脈における学習と一般化にどう影響するかを検討する。
手中心(目の)視点は可観測性を低下させるが、トレーニング効率とアウト・オブ・ディストリビューションの一般化を一貫して改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-15T18:46:18Z) - This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a
Large-scale Distributed Campaign [70.69387048368849]
我々は、何百万人ものアクティブメンバーを持つコミュニティの行動について研究する。
テキストキュー,コミュニティメタデータ,構造的特性を組み合わせたハイブリッドモデルを構築した。
Redditのr/placeを通じて、大規模なオンライン実験を通じて、私たちのモデルの適用性を実証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:23:16Z) - Neural Approaches to Conversational Information Retrieval [94.77863916314979]
会話情報検索(CIR)システムは、会話インタフェースを備えた情報検索(IR)システムである。
近年のディープラーニングの進歩により、自然言語処理(NLP)と会話型AIが大幅に改善されている。
この本は、ここ数年で開発された神経アプローチに焦点を当てた、CIRの最近の進歩を調査します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T19:04:59Z) - The MAIEI Learning Community Report [0.4793178193844172]
学習コミュニティのコホートは2021年冬、AI倫理の分野で重要な研究課題を掘り下げ、議論するために前井によって招集された。
コミュニティは、偏見、プライバシー、偽情報、説明責任といった問題のニュアンスを活発に議論し、特に産業、市民社会、アカデミック、政府の観点から調べるために、MAIEIスタッフのファシリテーターによって支援された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-10T21:10:52Z) - Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.17085406202368]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T12:51:11Z) - Whose Opinions Matter? Perspective-aware Models to Identify Opinions of
Hate Speech Victims in Abusive Language Detection [6.167830237917662]
異なるコミュニティから生まれる偏極的な意見をモデル化するための詳細な研究を提示する。
この情報に頼ることで、アノテータを同様の視点を共有するグループに分割できると考えています。
本稿では,オンライン虐待を特徴付けるためのサブカテゴリによって注釈付けされた,新しいリソース,多視点英語データセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T08:35:49Z) - Towards Understanding and Mitigating Social Biases in Language Models [107.82654101403264]
大規模事前訓練言語モデル(LM)は、望ましくない表現バイアスを示すのに潜在的に危険である。
テキスト生成における社会的バイアスを軽減するためのステップを提案する。
我々の経験的結果と人的評価は、重要な文脈情報を保持しながらバイアスを緩和する効果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T17:52:43Z) - Individual Explanations in Machine Learning Models: A Survey for
Practitioners [69.02688684221265]
社会的関連性の高い領域の決定に影響を与える洗練された統計モデルの使用が増加しています。
多くの政府、機関、企業は、アウトプットが人間の解釈可能な方法で説明しにくいため、採用に消極的です。
近年,機械学習モデルに解釈可能な説明を提供する方法として,学術文献が多数提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-09T01:46:34Z) - From Learning to Relearning: A Framework for Diminishing Bias in Social
Robot Navigation [3.3511723893430476]
社会的ナビゲーションモデルは、差別や差別のような社会的不公平を複製し、促進し、増幅することができる。
提案するフレームワークは,安全性と快適性を考慮したソーシャルコンテキストを学習プロセスに組み込んだtextitlearningと,発生前に潜在的に有害な結果を検出し修正するtextitrelearningの2つのコンポーネントで構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-07T17:42:35Z) - Over a Decade of Social Opinion Mining [1.0152838128195467]
この体系的なレビューは、社会オピニオン鉱業の進化する研究領域に焦点を当てている。
自然言語は、人間によって表現されるように、異なる意見次元の観点で理解することができる。
今後の研究の方向性が提示される一方、さらなる研究と開発は、より広範な学術的・社会的影響を残す可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-05T17:59:59Z)
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。