論文の概要: Lessons Learned from EXMOS User Studies: A Technical Report Summarizing Key Takeaways from User Studies Conducted to Evaluate The EXMOS Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02063v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 11:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 19:56:33.056907
• Title: Lessons Learned from EXMOS User Studies: A Technical Report Summarizing Key Takeaways from User Studies Conducted to Evaluate The EXMOS Platform
• Title（参考訳）: EXMOSユーザスタディから学んだ教訓:EXMOSプラットフォームを評価するために実施されたユーザスタディから重要な教訓を要約する技術レポート
• Authors: Aditya Bhattacharya, Simone Stumpf, Lucija Gosak, Gregor Stiglic, Katrien Verbert
• Abstract要約: 信頼,理解可能性,モデル改善の3つの重要な側面に異なる説明型の影響を明らかにすることを目的とした2つのユーザスタディ。 その結果,データ構成の複雑なプロセスにおいて,ユーザを効果的に導くには,グローバルなモデル中心の説明だけでは不十分であることが示唆された。 本稿では、説明によって駆動される対話型機械学習システムの開発に不可欠な意味について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.132827811038276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of interactive machine-learning systems, the provision of explanations serves as a vital aid in the processes of debugging and enhancing prediction models. However, the extent to which various global model-centric and data-centric explanations can effectively assist domain experts in detecting and resolving potential data-related issues for the purpose of model improvement has remained largely unexplored. In this technical report, we summarise the key findings of our two user studies. Our research involved a comprehensive examination of the impact of global explanations rooted in both data-centric and model-centric perspectives within systems designed to support healthcare experts in optimising machine learning models through both automated and manual data configurations. To empirically investigate these dynamics, we conducted two user studies, comprising quantitative analysis involving a sample size of 70 healthcare experts and qualitative assessments involving 30 healthcare experts. These studies were aimed at illuminating the influence of different explanation types on three key dimensions: trust, understandability, and model improvement. Results show that global model-centric explanations alone are insufficient for effectively guiding users during the intricate process of data configuration. In contrast, data-centric explanations exhibited their potential by enhancing the understanding of system changes that occur post-configuration. However, a combination of both showed the highest level of efficacy for fostering trust, improving understandability, and facilitating model enhancement among healthcare experts. We also present essential implications for developing interactive machine-learning systems driven by explanations. These insights can guide the creation of more effective systems that empower domain experts to harness the full potential of machine learning
• Abstract（参考訳）: インタラクティブな機械学習システムにおいて、説明の提供は、予測モデルのデバッグと強化のプロセスにおいて重要な助けとなる。 しかし、様々なグローバルモデル中心とデータ中心の説明が、モデル改善のために潜在的なデータ関連問題の検出と解決をドメインの専門家が効果的に支援できる程度は、ほとんど未調査のままである。 本技術報告では,2つのユーザ研究の要点を要約する。 システム内のデータ中心とモデル中心の両方の視点に根ざしたグローバル説明の影響を包括的に検証し、自動化されたデータ設定と手動データ設定の両方で機械学習モデルを最適化する上で、医療専門家を支援するように設計しました。 そこで本研究では,70名の医療専門家を対象とした定量的分析と,30名の医療専門家による質的評価を行った。 これらの研究は、異なる説明タイプが3つの主要な次元(信頼、理解可能性、モデル改善)に与える影響を照明することを目的としていた。 その結果、グローバルモデル中心の説明だけでは、データ構成の複雑なプロセス中にユーザーを効果的に導くには不十分であることがわかった。 対照的に、データ中心の説明は、構成後のシステム変更の理解を強化することで、その可能性を示した。 しかし, 両者の組み合わせは, 信頼の育成, 理解性の向上, および医療専門家のモデル強化の促進に最も有効であった。 また、説明によって駆動される対話型機械学習システムの開発にも重要な意味を持つ。 これらの洞察は、ドメインの専門家が機械学習の潜在能力を最大限活用するための、より効果的なシステムの構築を導くことができる。

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