論文の概要: Harnessing Collective Intelligence Under a Lack of Cultural Consensus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09787v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 14:05:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 13:11:41.769616
- Title: Harnessing Collective Intelligence Under a Lack of Cultural Consensus
- Title（参考訳）: 文化合意の欠如による集団知能の低下
- Authors: Necdet G\"urkan and Jordan W. Suchow
- Abstract要約: CCT(Cultural Consensus Theory)は、異なるコンセンサス・コンセンサス・コンセンサス(コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス・コンセンサス)を検出するための統計的枠組みを提供する。
我々は、事前訓練されたディープニューラルネットワーク埋め込みと、それらのエンティティに関するコンセンサス信念を、回答者の1つ以上のサブセットにマッピングする潜在構造で拡張する。
iDLC-CCTはコンセンサスの度合いをよりよく予測し、サンプル外エンティティによく一般化し、スパースデータでも有効であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1813006808606333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Harnessing collective intelligence to drive effective decision-making and
collaboration benefits from the ability to detect and characterize
heterogeneity in consensus beliefs. This is particularly true in domains such
as technology acceptance or leadership perception, where a consensus defines an
intersubjective truth, leading to the possibility of multiple "ground truths"
when subsets of respondents sustain mutually incompatible consensuses. Cultural
Consensus Theory (CCT) provides a statistical framework for detecting and
characterizing these divergent consensus beliefs. However, it is unworkable in
modern applications because it lacks the ability to generalize across even
highly similar beliefs, is ineffective with sparse data, and can leverage
neither external knowledge bases nor learned machine representations. Here, we
overcome these limitations through Infinite Deep Latent Construct Cultural
Consensus Theory (iDLC-CCT), a nonparametric Bayesian model that extends CCT
with a latent construct that maps between pretrained deep neural network
embeddings of entities and the consensus beliefs regarding those entities among
one or more subsets of respondents. We validate the method across domains
including perceptions of risk sources, food healthiness, leadership, first
impressions, and humor. We find that iDLC-CCT better predicts the degree of
consensus, generalizes well to out-of-sample entities, and is effective even
with sparse data. To improve scalability, we introduce an efficient
hard-clustering variant of the iDLC-CCT using an algorithm derived from a
small-variance asymptotic analysis of the model. The iDLC-CCT, therefore,
provides a workable computational foundation for harnessing collective
intelligence under a lack of cultural consensus and may potentially form the
basis of consensus-aware information technologies.
- Abstract（参考訳）: 集団的知性を利用して効果的な意思決定と協力を促進することは、コンセンサス信念の不均一性を検出し特徴付ける能力から得られる。
これは、テクノロジーの受容やリーダーシップの認識のような分野において特に当てはまり、合意が相互に相容れないコンセンサスを維持している場合、複数の「地下の真実」が生まれる可能性がある。
CCT(Cultural Consensus Theory)は、これらの異なるコンセンサスを検知し、特徴付ける統計的枠組みを提供する。
しかし、非常に類似した信念を一般化する能力に欠け、スパースデータでは効果がなく、外部知識ベースも学習機械表現も利用できないため、現代の応用では不可能である。
そこで我々は,これらの制約を無限に潜伏する構築文化コンセンサス理論 (idlc-cct) によって克服する。これはcctを拡張した非パラメトリックベイズモデルである。
リスク源,食品の健康状態,リーダーシップ,第一印象,ユーモアの認識を含む領域をまたがってその方法を検証する。
idlc-cctはコンセンサスの程度を良く予測し、サンプル外のエンティティにうまく一般化し、スパースデータでも効果的である。
拡張性を向上させるために,モデルの低分散漸近解析から導出したアルゴリズムを用いて,iDLC-CCTの効率的なハードクラスタリング変種を導入する。
したがって、idlc-cctは、文化的コンセンサスの欠如の下で集団知性を活用するための実用的な計算基盤を提供し、コンセンサスを意識した情報技術の基盤を形成する可能性がある。
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