論文の概要: Crowdsourced Adaptive Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12986v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 04:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:28:36.504954
• Title: Crowdsourced Adaptive Surveys
• Title（参考訳）: クラウドソーシングによるAdaptive Surveys
• Authors: Yamil Velez
• Abstract要約: 本稿では,クラウドソーシング型適応調査手法(CSAS)を紹介する。 この方法は参加者が提供するオープンエンドテキストをLikertスタイルのアイテムに変換する。 マルチアームのバンディットアルゴリズムを適用して、調査で優先すべきユーザが提供する質問を判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Public opinion surveys are vital for informing democratic decision-making, but responding to rapidly changing information environments and measuring beliefs within niche communities can be challenging for traditional survey methods. This paper introduces a crowdsourced adaptive survey methodology (CSAS) that unites advances in natural language processing and adaptive algorithms to generate question banks that evolve with user input. The CSAS method converts open-ended text provided by participants into Likert-style items and applies a multi-armed bandit algorithm to determine user-provided questions that should be prioritized in the survey. The method's adaptive nature allows for the exploration of new survey questions, while imposing minimal costs in survey length. Applications in the domains of Latino information environments and issue importance showcase CSAS's ability to identify claims or issues that might otherwise be difficult to track using standard approaches. I conclude by discussing the method's potential for studying topics where participant-generated content might improve our understanding of public opinion.
• Abstract（参考訳）: 世論調査は民主的な意思決定に欠かせないが、急速に変化する情報環境への対応やニッチなコミュニティにおける信念の測定は、従来の調査手法では困難である。 本稿では,自然言語処理と適応アルゴリズムの進歩を統合し,ユーザ入力で進化する質問バンクを生成するクラウドソーシング適応調査手法(csas)を提案する。 CSAS法では,参加者が提供したオープンエンドテキストをLikertスタイルの項目に変換し,マルチアームバンディットアルゴリズムを適用して,調査で優先すべきユーザの質問を決定する。 この手法の適応性は、調査期間の最小コストを課しながら、新たな調査質問の探索を可能にする。 ラテン系情報環境の領域での応用と問題の重要性は、CSASが標準的アプローチで追跡するのが困難である主張や問題を特定する能力を示している。 参加者生成コンテンツが世論の理解を深める可能性のあるトピックを研究するための手法の可能性について論じる。

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