論文の概要: Crowdsourced Adaptive Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12986v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 19:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:50:48.928652
• 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。 本手法は,参加者が提供したオープンエンドテキストを調査項目に変換し,マルチアームバンディットアルゴリズムを適用し,調査においてどの質問を優先すべきかを判断する。 CSASが研究者と調査参加者の間に概念的ギャップを埋める可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Public opinion surveys are vital for informing democratic decision-making, but responding to rapidly evolving 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 survey items and applies a multi-armed bandit algorithm to determine which questions 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, national issue importance, and local politics showcase CSAS's ability to identify topics that might otherwise escape the notice of survey researchers. I conclude by highlighting CSAS's potential to bridge conceptual gaps between researchers and participants in survey research.
• Abstract（参考訳）: 世論調査は民主的な意思決定に欠かせないが、急速に発展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融合したクラウドソース適応調査手法(CSAS)を導入し,ユーザ入力とともに進化する質問バンクを生成する。 CSAS法は,参加者が提供したオープンエンドテキストを調査項目に変換し,マルチアームバンディットアルゴリズムを適用し,調査においてどの質問を優先すべきかを判断する。 この手法の適応性は、調査期間を最小限に抑えつつ、新しい調査質問の探索を可能にする。 ラテン系情報環境、国家問題の重要性、地方政治の分野における応用は、CSASが調査研究者の注意を逃れる可能性のあるトピックを識別する能力を示している。 CSASが研究者と調査参加者の間に概念的ギャップを埋める可能性を強調した。

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