Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Explainability in Mobility Data Science through a combination of methods

論文の概要: Enhancing Explainability in Mobility Data Science through a combination of methods

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00380v1
Date: Fri, 1 Dec 2023 07:09:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 15:30:37.596547
Title: Enhancing Explainability in Mobility Data Science through a combination of methods
Title（参考訳）: モビリティデータサイエンスにおける手法の組み合わせによる説明可能性の向上
Authors: Georgios Makridis, Vasileios Koukos, Georgios Fatouros, Dimosthenis Kyriazis
Abstract要約: 本稿では,重要なXAI技法を調和させる包括的フレームワークを提案する。 LIME Interpretable Model-a-gnostic Explanations, SHAP, Saliency Map, attention mechanism, direct trajectory Visualization, and Permutation Feature (PFI) 本研究の枠組みを検証するため,様々な利用者の嗜好や受容度を評価する調査を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418582
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the domain of Mobility Data Science, the intricate task of interpreting models trained on trajectory data, and elucidating the spatio-temporal movement of entities, has persistently posed significant challenges. Conventional XAI techniques, although brimming with potential, frequently overlook the distinct structure and nuances inherent within trajectory data. Observing this deficiency, we introduced a comprehensive framework that harmonizes pivotal XAI techniques: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), SHAP (SHapley Additive exPlanations), Saliency maps, attention mechanisms, direct trajectory visualization, and Permutation Feature Importance (PFI). Unlike conventional strategies that deploy these methods singularly, our unified approach capitalizes on the collective efficacy of these techniques, yielding deeper and more granular insights for models reliant on trajectory data. In crafting this synthesis, we effectively address the multifaceted essence of trajectories, achieving not only amplified interpretability but also a nuanced, contextually rich comprehension of model decisions. To validate and enhance our framework, we undertook a survey to gauge preferences and reception among various user demographics. Our findings underscored a dichotomy: professionals with academic orientations, particularly those in roles like Data Scientist, IT Expert, and ML Engineer, showcased a profound, technical understanding and often exhibited a predilection for amalgamated methods for interpretability. Conversely, end-users or individuals less acquainted with AI and Data Science showcased simpler inclinations, such as bar plots indicating timestep significance or visual depictions pinpointing pivotal segments of a vessel's trajectory.
Abstract（参考訳）: モビリティデータサイエンスの領域では、軌跡データに基づいて訓練されたモデルを解釈し、エンティティの時空間移動を解明する複雑なタスクは、常に重大な課題を提起してきた。従来のXAI技術はポテンシャルに富むが、軌跡データに固有の異なる構造とニュアンスをしばしば見落としている。この不足を観察し,重要なxai技術であるlime (local interpretable model-agnostic explanations), shap (shapley additive descriptions), saliency map, attention mechanism, direct velocity visualization, and permutation feature importance (pfi) を調和させる包括的フレームワークを導入した。これらの手法を特異に展開する従来の戦略とは異なり、我々の統一アプローチはこれらの手法の集団的有効性に乗じ、軌道データに依存するモデルに対してより深くより詳細な洞察を与える。この合成を作成する際には、トラジェクトリの多面的本質に効果的に対処し、増幅された解釈可能性だけでなく、モデル決定の微妙で文脈的にリッチな理解も達成する。本研究の枠組みを検証・拡張するために,様々な利用者の嗜好や受容度を測定する調査を行った。特にデータサイエンティストやit専門家、mlエンジニアといった役割のプロフェッショナルは、深くて技術的な理解を示し、解釈可能性のための融合手法に先行する傾向をしばしば示しました。逆に、AIとデータサイエンスを知らないエンドユーザや個人は、タイムステップの重要度を示すバープロットや、船の軌道の要点を示す視覚的描写など、より単純な傾向を示した。

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