論文の概要: Embedding Privacy in Computational Social Science and Artificial Intelligence Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11515v2
- Date: Mon, 3 Jun 2024 14:32:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 15:18:10.873848
- Title: Embedding Privacy in Computational Social Science and Artificial Intelligence Research
- Title（参考訳）: 計算社会科学と人工知能研究におけるプライバシーの埋め込み
- Authors: Keenan Jones, Fatima Zahrah, Jason R. C. Nurse,
- Abstract要約: プライバシーの保護は研究の重要な要素として浮上している。
高度な計算モデルの利用の増加は、プライバシーの懸念を悪化させる。
この記事では、プライバシの役割と、CSS、AI、データサイエンス、および関連するドメインで働く研究者が直面する問題について議論することによって、この分野に貢献する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.048226951354646
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Privacy is a human right. It ensures that individuals are free to engage in discussions, participate in groups, and form relationships online or offline without fear of their data being inappropriately harvested, analyzed, or otherwise used to harm them. Preserving privacy has emerged as a critical factor in research, particularly in the computational social science (CSS), artificial intelligence (AI) and data science domains, given their reliance on individuals' data for novel insights. The increasing use of advanced computational models stands to exacerbate privacy concerns because, if inappropriately used, they can quickly infringe privacy rights and lead to adverse effects for individuals -- especially vulnerable groups -- and society. We have already witnessed a host of privacy issues emerge with the advent of large language models (LLMs), such as ChatGPT, which further demonstrate the importance of embedding privacy from the start. This article contributes to the field by discussing the role of privacy and the issues that researchers working in CSS, AI, data science and related domains are likely to face. It then presents several key considerations for researchers to ensure participant privacy is best preserved in their research design, data collection and use, analysis, and dissemination of research results.
- Abstract（参考訳）: プライバシーは人間の権利だ。
個人が自由に議論をし、グループに参加し、オンラインやオフラインで関係を形成できるようにします。
プライバシを保存することは、特に計算社会科学(CSS)、人工知能(AI)、データサイエンス領域において、新しい洞察のために個人のデータに依存することを考えると、研究において重要な要素として浮上している。
高度な計算モデルの使用の増加は、不適切に使用すれば、プライバシーの権利を急速に侵害し、個人、特に脆弱なグループ、社会に悪影響を及ぼす可能性があるため、プライバシーの懸念を悪化させる。
われわれは、ChatGPTのような大規模な言語モデル(LLM)の出現によって、多くのプライバシー問題が浮かび上がっているのをすでに目撃している。
この記事では、プライバシの役割と、CSS、AI、データサイエンス、および関連するドメインで働く研究者が直面する問題について議論することによって、この分野に貢献する。
そして、研究結果の設計、データ収集と使用、分析、普及において、参加者のプライバシが最善に保存されていることを保証するために、研究者にとって重要な考慮事項をいくつか提示する。
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