論文の概要: Learning on Health Fairness and Environmental Justice via Interactive Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09967v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 01:21:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:31:13.040482
• Title: Learning on Health Fairness and Environmental Justice via Interactive Visualization
• Title（参考訳）: インタラクティブ・ビジュアライゼーションによる健康公平性と環境正義の学習
• Authors: Abdullah-Al-Raihan Nayeem, Ignacio Segovia-Dominguez, Huikyo Lee, Dongyun Han, Yuzhou Chen, Zhiwei Zhen, Yulia Gel, and Isaac Cho
• Abstract要約: 本稿では,機械学習のコンセンサス分析を用いたインタラクティブな可視化インタフェースを提案する。 ディープラーニングの強みを活用することで、郡レベルの記録からの知識を含むコンセンサス機械学習モデルを構築します。 現在のインタラクティブインターフェースは、その科学的価値を示すために3つの米国州に焦点を合わせ、3つのケーススタディを提示しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.792020067964758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an interactive visualization interface with a machine learning consensus analysis that enables the researchers to explore the impact of atmospheric and socioeconomic factors on COVID-19 clinical severity by employing multiple Recurrent Graph Neural Networks. We designed and implemented a visualization interface that leverages coordinated multi-views to support exploratory and predictive analysis of hospitalizations and other socio-geographic variables at multiple dimensions, simultaneously. By harnessing the strength of geometric deep learning, we build a consensus machine learning model to include knowledge from county-level records and investigate the complex interrelationships between global infectious disease, environment, and social justice. Additionally, we make use of unique NASA satellite-based observations which are not broadly used in the context of climate justice applications. Our current interactive interface focus on three US states (California, Pennsylvania, and Texas) to demonstrate its scientific value and presented three case studies to make qualitative evaluations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の繰り返しグラフニューラルネットワークを用いて,大気・社会要因がcovid-19臨床重症度に与える影響を検討することを可能にする,機械学習コンセンサス分析を用いたインタラクティブな可視化インタフェースを提案する。 我々は,複数次元の病院と他の社会地理学的変数の探索的および予測的分析を支援するために,協調型多視点を利用した可視化インタフェースを設計,実装した。 幾何学的深層学習の強みを活かし,郡レベルの記録からの知識を含むコンセンサス機械学習モデルを構築し,世界的な感染症,環境,社会正義の複雑な相互関係を調査した。 さらに、nasaの衛星ベースの独自の観測結果を利用し、気候正義の用途では広くは使われない。 現在の対話型インタフェースは3つの米国(カリフォルニア、ペンシルベニア、テキサス)に焦点を当てて科学的価値を実証し、質的評価を行うための3つのケーススタディを提示した。

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