論文の概要: A Multi-Perspective Machine Learning Approach to Evaluate Police-Driver Interaction in Los Angeles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01703v3
• Date: Fri, 9 Feb 2024 05:25:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 19:29:17.589931
• Title: A Multi-Perspective Machine Learning Approach to Evaluate Police-Driver Interaction in Los Angeles
• Title（参考訳）: ロサンゼルスにおける警察とドライバーのインタラクション評価のためのマルチパースペクティブ機械学習手法
• Authors: Benjamin A.T. Grahama, Lauren Brown, Georgios Chochlakis, Morteza Dehghani, Raquel Delerme, Brittany Friedman, Ellie Graeden, Preni Golazizian, Rajat Hebbar, Parsa Hejabi, Aditya Kommineni, Mayag\"uez Salinas, Michael Sierra-Ar\'evalo, Jackson Trager, Nicholas Weller, and Shrikanth Narayanan
• Abstract要約: 州内で最も目に見えて接触した警察官は、交通停止中に年間2000万回以上、市民と交流している。 ボディウーンカメラ(BWC)は、警察の説明責任を高め、警察と公共の相互作用を改善する手段として用いられる。 本稿では、このBWC映像から音声、ビデオ、および転写情報を分析するために、新しいマルチパースペクティブ・マルチモーダル機械学習(ML)ツールを開発するためのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.379058918856717
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactions between the government officials and civilians affect public wellbeing and the state legitimacy that is necessary for the functioning of democratic society. Police officers, the most visible and contacted agents of the state, interact with the public more than 20 million times a year during traffic stops. Today, these interactions are regularly recorded by body-worn cameras (BWCs), which are lauded as a means to enhance police accountability and improve police-public interactions. However, the timely analysis of these recordings is hampered by a lack of reliable automated tools that can enable the analysis of these complex and contested police-public interactions. This article proposes an approach to developing new multi-perspective, multimodal machine learning (ML) tools to analyze the audio, video, and transcript information from this BWC footage. Our approach begins by identifying the aspects of communication most salient to different stakeholders, including both community members and police officers. We move away from modeling approaches built around the existence of a single ground truth and instead utilize new advances in soft labeling to incorporate variation in how different observers perceive the same interactions. We argue that this inclusive approach to the conceptualization and design of new ML tools is broadly applicable to the study of communication and development of analytic tools across domains of human interaction, including education, medicine, and the workplace.
• Abstract（参考訳）: 政府職員と市民の間の相互作用は、民主社会の機能に必要となる公共の福祉と国家の正当性に影響を及ぼす。 州内で最も目に見えて接触した警察官は、交通停止中に年間2000万回以上、公衆と交流している。 今日では、これらの相互作用はボディウーンカメラ(BWC)によって定期的に記録されており、警察の説明責任を高め、警察と公共の相互作用を改善する手段として語られている。 しかし、これらの録音のタイムリーな分析は、これらの複雑で争われた警察と公共の相互作用の分析を可能にする信頼できる自動ツールの欠如によって妨げられている。 本稿では,このBWC映像から音声,ビデオ,および転写情報を解析するためのマルチパースペクティブ・マルチモーダル機械学習(ML)ツールの開発手法を提案する。 私たちのアプローチは、コミュニティメンバと警察官の両方を含む、さまざまな利害関係者に対して最も適切なコミュニケーションの側面を特定することから始まります。 我々は、単一の真実の存在にまつわるモデリングアプローチから脱却し、代わりにソフトラベリングの新しい進歩を活用して、異なる観測者が同じ相互作用をどのように知覚するかのバリエーションを組み込む。 我々は、新しいMLツールの概念化と設計に対するこの包括的アプローチが、教育、医療、職場など、ヒューマンインタラクションの領域にわたる分析ツールのコミュニケーションと開発研究に広く適用されていると論じる。

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