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。

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