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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Invisible Walls in Cities: Leveraging Large Language Models to Predict Urban Segregation Experience with Social Media Content [21.34394159491078]
  本稿では,大規模言語モデルを用いてオンラインレビューマイニングを自動化し,セグレゲーション予測を提案する。 我々は,文化共鳴や魅力などの分離経験を示す重要な次元を捉えたコードブックを作成した。 我々のフレームワークは予測精度を大幅に改善し、R2は22.79%、MSEは9.33%低下した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T09:52:17Z)
• ValueScope: Unveiling Implicit Norms and Values via Return Potential Model of Social Interactions [47.85181608392683]
  我々は、13のRedditコミュニティで言語的およびスタイリスティックな表現を識別し分析するためにValueScopeを使用します。 我々の分析は、近縁なコミュニティでさえ、非常に多様な規範を示すことを示す定量的基盤を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T17:51:27Z)
• The Call for Socially Aware Language Technologies [94.6762219597438]
  NLPが機能する社会環境の要因、文脈、意味の認識の欠如である。 我々は、NLPが社会意識を発達させる上で大きな課題が残っており、この分野の新しい時代の始まりであると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T18:12:39Z)
• Social Skill Training with Large Language Models [65.40795606463101]
  人々は紛争解決のような社会的スキルに頼り、効果的にコミュニケーションし、仕事と個人の生活の両方で繁栄する。 本稿では,専門分野に進出する上での社会的スキルの障壁を明らかにする。 本稿では,大規模言語モデルを用いた総合的なフレームワークによるソーシャルスキルトレーニングのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T16:29:58Z)
• Search and Society: Reimagining Information Access for Radical Futures [3.909878683245887]
  情報検索技術と研究は変貌を遂げている。 コミュニティは、この機会を受け入れて、社会的なニーズに関する研究課題を再編成すべきである、という私たちの見解である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:43:08Z)
• Community Needs and Assets: A Computational Analysis of Community Conversations [11.456416081243654]
  Redditから3,511の会話からなるコミュニティのニーズと資産に関する最初のデータセットを紹介します。 このデータセットを用いて、感情分類と一般的な大言語モデルと比較して、発話レベルの分類モデルを評価する。 ニーズに関する会話には否定的な感情と感情があり、資産に関する会話は場所と実体に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T03:14:54Z)
• Investigating Participation Mechanisms in EU Code Week [68.8204255655161]
  デジタル・コンピテンス(デジタル・コンピテンス、Digital competence、DC)は、デジタル技術の信頼性、批判、利用のための幅広いスキル、態度、知識のセットである。 この写本の目的は、コード・ウィークのEU加盟国への参加に関する詳細な統計学的記述を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T19:16:03Z)
• 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)
• 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)
• Fairness in Machine Learning: A Survey [0.0]
  偏見を緩和し、公平性を促進するアプローチに関する重要な文献がある。 本稿では、(社会的)バイアスを緩和し、機械学習文学における公正性を高めるための、さまざまな思考の流派とアプローチの概要について述べる。 プリプロセッシング、インプロセッシング、ポストプロセッシングといった広く受け入れられているフレームワークへのアプローチを組織化し、さらに11のメソッド領域に分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T21:01:34Z)

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。