論文の概要: FeedbackMap: a tool for making sense of open-ended survey responses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15112v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 23:38:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 15:20:49.630340
- Title: FeedbackMap: a tool for making sense of open-ended survey responses
- Title（参考訳）: feedbackmap: オープンな調査回答を理解するためのツール
- Authors: Doug Beeferman, Nabeel Gillani
- Abstract要約: このデモでは、自然言語処理技術を使用したWebベースのツールであるFeedbackMapを紹介し、オープンな調査回答の分析を容易にする。
本稿では,複数の視点から調査結果を調べることの重要性と,要約手法によって導入された潜在的なバイアスについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analyzing open-ended survey responses is a crucial yet challenging task for
social scientists, non-profit organizations, and educational institutions, as
they often face the trade-off between obtaining rich data and the burden of
reading and coding textual responses. This demo introduces FeedbackMap, a
web-based tool that uses natural language processing techniques to facilitate
the analysis of open-ended survey responses. FeedbackMap lets researchers
generate summaries at multiple levels, identify interesting response examples,
and visualize the response space through embeddings. We discuss the importance
of examining survey results from multiple perspectives and the potential biases
introduced by summarization methods, emphasizing the need for critical
evaluation of the representation and omission of respondent voices.
- Abstract（参考訳）: 社会科学者、非営利団体、教育機関は、リッチデータ取得とテキスト応答の読み書きの負担のトレードオフに直面しているため、オープンエンドの調査回答の分析は極めて難しい課題である。
このデモでは、自然言語処理技術を使用したWebベースのツールであるFeedbackMapを紹介し、オープンな調査回答の分析を容易にする。
FeedbackMapは、研究者が複数のレベルで要約を作成し、興味深い応答例を特定し、埋め込みを通じて応答空間を視覚化する。
本稿では,複数の視点から調査結果を調べることの重要性と,要約法による潜在的なバイアスについて検討し,応答音声の表現と省略の批判的評価の必要性を強調した。
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