論文の概要: How WEIRD is Usable Privacy and Security Research? (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05004v2
- Date: Sun, 8 Oct 2023 22:22:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 13:05:20.682439
- Title: How WEIRD is Usable Privacy and Security Research? (Extended Version)
- Title(参考訳): 利用可能なプライバシーとセキュリティの研究は、どれほど奇妙か?
(拡張版)
- Authors: Ayako A. Hasegawa, Daisuke Inoue, Mitsuaki Akiyama
- Abstract要約: 本研究は, WEIRD 諸国のUPS 紙のサンプルがどの程度の規模であったかを明らかにするため, 文献レビューを行った。
研究手法と採用手法における地理的および言語的障壁は、研究者がローカルでユーザー研究を行う原因となる可能性がある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.669758543344074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In human factor fields such as human-computer interaction (HCI) and
psychology, researchers have been concerned that participants mostly come from
WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) countries. This
WEIRD skew may hinder understanding of diverse populations and their cultural
differences. The usable privacy and security (UPS) field has inherited many
research methodologies from research on human factor fields. We conducted a
literature review to understand the extent to which participant samples in UPS
papers were from WEIRD countries and the characteristics of the methodologies
and research topics in each user study recruiting Western or non-Western
participants. We found that the skew toward WEIRD countries in UPS is greater
than that in HCI. Geographic and linguistic barriers in the study methods and
recruitment methods may cause researchers to conduct user studies locally. In
addition, many papers did not report participant demographics, which could
hinder the replication of the reported studies, leading to low reproducibility.
To improve geographic diversity, we provide the suggestions including
facilitate replication studies, address geographic and linguistic issues of
study/recruitment methods, and facilitate research on the topics for non-WEIRD
populations.
- Abstract(参考訳): ヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)や心理学などのヒューマンファクター分野において、研究者はWEIRD(Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic)諸国からの参加者が多いことを懸念している。
このWEIRDスキューは、多様な人口と文化的差異の理解を妨げる可能性がある。
利用可能なプライバシーとセキュリティ(ups)分野は、ヒューマンファクター分野の研究から多くの研究方法論を継承している。
ups論文の参加者が異国出身である程度と、欧米の参加者を募集する各ユーザ研究における方法論や研究トピックの特徴を理解するため、文献レビューを行った。
UPS の WEIRD 諸国へのスキューは HCI のスキューよりも大きいことがわかった。
研究手法と採用手法における地理的および言語的障壁は、研究者がローカルでユーザー研究を行う原因となる可能性がある。
さらに、多くの論文は参加者の人口統計を報告しなかったため、報告された研究の複製を妨げる可能性があり、再現性が低かった。
地理的多様性を向上させるため,複製研究の促進,研究・検索手法の地理的・言語的問題への対処,非WEIRD人口を対象とした研究の促進などを提案する。
関連論文リスト
- A Survey Forest Diagram : Gain a Divergent Insight View on a Specific Research Topic [2.699900017799093]
情報検索や質問応答におけるジェネレーティブAIの利用は,研究調査の実施に人気がある。
本研究は,本研究を対象とする未成年研究者を対象とした詳細な調査林図を作成することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-24T08:17:37Z) - Who's actually being Studied? A Call for Population Analysis in Software Engineering Research [0.0]
人口分析は、経験的ソフトウェア工学(ESE)研究が代表的であり、その発見が有効であることを保証するために重要である。
個々のソフトウェアエンジニアの人口分析から組織やプロジェクトまで,さまざまな課題について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-23T14:48:11Z) - ResearchAgent: Iterative Research Idea Generation over Scientific Literature with Large Language Models [56.08917291606421]
ResearchAgentは、大規模言語モデルによる研究アイデア作成エージェントである。
科学文献に基づいて繰り返し精製しながら、問題、方法、実験設計を生成する。
我々は、複数の分野にわたる科学論文に関するResearchAgentを実験的に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T13:36:29Z) - SurveyAgent: A Conversational System for Personalized and Efficient Research Survey [50.04283471107001]
本稿では,研究者にパーソナライズされた効率的な調査支援を目的とした会話システムであるSurveyAgentを紹介する。
SurveyAgentは3つの重要なモジュールを統合している。文書を整理するための知識管理、関連する文献を発見するための勧告、より深いレベルでコンテンツを扱うためのクエリ回答だ。
本評価は,研究活動の合理化におけるSurveyAgentの有効性を実証し,研究者の科学文献との交流を促進する能力を示すものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-09T15:01:51Z) - The State of Pilot Study Reporting in Crowdsourcing: A Reflection on
Best Practices and Guidelines [12.782288692460565]
クラウドソーシング研究におけるパイロット研究に関する詳細の欠如は、研究の複製と発見の再現を妨げる。
我々は,クラウドソーシングとHCI研究の交差点におけるパイロット研究報告の現状について,体系的な文献レビューを行った。
我々は,クラウドソーシング研究において,群衆パイロット研究を報告するためのベストプラクティスのセットを定式化した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-13T12:13:40Z) - A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and
Why? [84.46288849132634]
本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。
我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。
我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T11:08:00Z) - WEIRD FAccTs: How Western, Educated, Industrialized, Rich, and
Democratic is FAccT? [8.12219922021227]
欧米、教育、工業化、富裕化、民主化(WEIRD)に関する研究は、世界の人口の非典型的と見なされている。
本研究の目的は,ACM FAccTカンファレンスがWEIRDサンプルに依存する範囲を定量化することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T18:52:09Z) - Language Generation Models Can Cause Harm: So What Can We Do About It?
An Actionable Survey [50.58063811745676]
この研究は、言語生成モデルから潜在的脅威や社会的害に対処するための実践的な方法の調査を提供する。
言語生成者のさまざまなリスク・ハームを検知・改善するための戦略の構造化された概要を提示するために、言語モデルリスクのいくつかの先行研究を取り上げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-14T10:43:39Z) - Award rate inequities in biomedical research [55.850540873687386]
著者らは、2010年から2022年の間にミシガン大学医学部から提案された14,263の生物医学研究提案を分析した。
人種・倫理と提案の受賞率には明確な関係がある。
黒人/アフリカ系アメリカ人とアジア系アメリカ人の研究者は、白人の研究者と比較して全ての応募カテゴリーで不利に見える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T14:05:39Z) - Human Factors in Security Research: Lessons Learned from 2008-2018 [8.255966566768484]
我々は、人間のエラーが多くのシステムに同時に影響しうる専門家の重要集団に関する研究に焦点をあてる。
我々は、セキュリティとプライバシーに関する過去10年間のヒューマンファクター調査を分析し、557の関連出版物を特定した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T15:58:05Z) - Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators
for NASA and ESA [57.06643156253045]
AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。
我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。
FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-09T21:23:03Z)
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。