論文の概要: What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17009v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 20:08:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-29 14:33:49.406358
- Title: What You Use is What You Get: Unforced Errors in Studying Cultural Aspects in Agile Software Development
- Title（参考訳）: アジャイルソフトウェア開発における文化的側面の研究における非強制的エラー
- Authors: Michael Neumann, Klaus Schmid, Lars Baumann,
- Abstract要約: 文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。
文化的・社会的側面は、実際にの使用が成功する上で非常に重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9418191027447906
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Cultural aspects are of high importance as they guide people's behaviour and thus, influence how people apply methods and act in projects. In recent years, software engineering research emphasized the need to analyze the challenges of specific cultural characteristics. Investigating the influence of cultural characteristics is challenging due to the multi-faceted concept of culture. People's behaviour, their beliefs and underlying values are shaped by different layers of culture, e.g., regions, organizations, or groups. In this study, we focus on agile methods, which are agile approaches that focus on underlying values, collaboration and communication. Thus, cultural and social aspects are of high importance for their successful use in practice. Objective: In this paper, we address challenges that arise when using the model of cultural dimensions by Hofstede to characterize specific cultural values. This model is often used when discussing cultural influences in software engineering. Method: As a basis, we conducted an exploratory, multiple case study, consisting of two cases in Japan and two in Germany. Contributions: In this study, we observed that cultural characteristics of the participants differed significantly from cultural characteristics that would typically be expected for people from the respective country. This drives our conclusion that for studies in empirical software engineering that address cultural factors, a case-specific analysis of the characteristics is needed.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 文化的な側面は人々の振る舞いをガイドする上で非常に重要です。
近年、ソフトウェア工学の研究は、特定の文化的特性の課題を分析する必要性を強調している。
文化的特徴の影響を調べることは、多面的な文化概念のために困難である。
人々の行動、信念、根底にある価値は、文化の異なるレイヤ、例えば、地域、組織、グループによって形成されます。
本研究では,根底にある価値やコラボレーション,コミュニケーションに重点を置くアジャイルアプローチであるアジャイルメソッドに注目します。
このように、文化的・社会的側面は、実際にの使用を成功させる上で非常に重要である。
目的: 本論文では, ホフステデの文化的次元モデルを用いて, 特定の文化的価値を特徴づける際の課題に対処する。
このモデルは、ソフトウェア工学における文化的影響について議論する際によく使われる。
方法:本邦では2例,ドイツでは2例からなる探索的多症例研究を行った。
コントリビューション: 本研究では, 参加者の文化的特徴が, 各国の人々の期待する文化的特徴と大きく異なっていた。
これにより、文化的要因に対処する経験的ソフトウェア工学の研究には、その特性のケース固有の分析が必要であるという結論が導かれる。
関連論文リスト
- CROPE: Evaluating In-Context Adaptation of Vision and Language Models to Culture-Specific Concepts [45.77570690529597]
文化固有の概念の知識を探索するための視覚的質問応答ベンチマークであるCROPEを紹介する。
いくつかの最先端のオープンビジョンと言語モデルの評価は、文化固有の概念と共通の概念の相違が大きいことを示す。
文脈知識を用いた実験は、モデルがマルチモーダル情報を効果的に活用し、文化固有の概念を描写に結びつけるのに苦労していることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-20T17:31:19Z) - Navigating the Cultural Kaleidoscope: A Hitchhiker's Guide to Sensitivity in Large Language Models [4.771099208181585]
LLMはますますグローバルなアプリケーションにデプロイされ、さまざまなバックグラウンドを持つユーザが尊敬され、理解されることが保証される。
文化的な害は、これらのモデルが特定の文化的規範と一致しないときに起こり、文化的な価値観の誤った表現や違反をもたらす。
潜在的な文化的不感を露呈するシナリオを通じて、異なる文化的文脈におけるモデルアウトプットを評価するために作成された文化的調和テストデータセットと、多様なアノテータからのフィードバックに基づいた微調整による文化的感受性の回復を目的とした、文化的に整合した選好データセットである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T18:13:10Z) - Extrinsic Evaluation of Cultural Competence in Large Language Models [53.626808086522985]
本稿では,2つのテキスト生成タスクにおける文化能力の評価に焦点をあてる。
我々は,文化,特に国籍の明示的なキューが,そのプロンプトに乱入している場合のモデル出力を評価する。
異なる国におけるアウトプットのテキスト類似性とこれらの国の文化的価値との間には弱い相関関係がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T14:03:27Z) - CulturePark: Boosting Cross-cultural Understanding in Large Language Models [63.452948673344395]
本稿では,LLMを利用した文化データ収集のためのマルチエージェント通信フレームワークであるCultureParkを紹介する。
人間の信念、規範、習慣をカプセル化した高品質な異文化対話を生成する。
我々はこれらのモデルを,コンテンツモデレーション,文化的アライメント,文化教育という3つの下流課題にまたがって評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T01:49:02Z) - Understanding the Capabilities and Limitations of Large Language Models for Cultural Commonsense [98.09670425244462]
大規模言語モデル(LLM)は、かなりの常識的理解を示している。
本稿では,文化的コモンセンスタスクの文脈におけるいくつかの最先端LCMの能力と限界について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-07T20:28:34Z) - Massively Multi-Cultural Knowledge Acquisition & LM Benchmarking [48.21982147529661]
本稿では,多文化知識獲得のための新しいアプローチを提案する。
本手法は,文化トピックに関するウィキペディア文書からリンクページの広範囲なネットワークへ戦略的にナビゲートする。
私たちの仕事は、AIにおける文化的格差のギャップを深く理解し、橋渡しするための重要なステップです。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-14T18:16:54Z) - Navigating Cultural Diversity: Barriers and Potentials in Multicultural
Agile Software Development Teams [2.2044574002571182]
この研究の目的は、多文化のアジャイルソフトウェア開発チームで起こりうる障壁と可能性を特定することである。
この結果から,チームレベルでの文化特性は,文化間チームにおいて個別に分析する必要があることが示唆された。
第3に、私たちはアジャイルソフトウェア開発チームにおける文化的多様性の可能性を支持する戦略を導出しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T19:27:48Z) - Not All Countries Celebrate Thanksgiving: On the Cultural Dominance in
Large Language Models [89.94270049334479]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)における文化的優位性について述べる。
LLMは、ユーザーが非英語で尋ねるときに期待する文化とは無関係な、不適切な英語文化関連の回答を提供することが多い。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T05:38:23Z) - Cultural Alignment in Large Language Models: An Explanatory Analysis Based on Hofstede's Cultural Dimensions [10.415002561977655]
本研究は,ホフステデの文化次元の枠組みを用いて文化的アライメントを定量化する文化アライメントテスト (Hoftede's CAT) を提案する。
我々は、米国、中国、アラブ諸国といった地域の文化的側面に対して、大規模言語モデル(LLM)を定量的に評価する。
その結果, LLMの文化的アライメントを定量化し, 説明的文化的次元におけるLCMの差異を明らかにすることができた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-25T14:50:13Z) - Designing Culturally Aware Learning Analytics: A Value Sensitive
Perspective [0.0]
この章は、学習分析サービスの設計と実装において、文化に取り組むことの重要性を強調することを目的としている。
学習分析システムの設計と実装において,これらの要因の1つ,すなわち文化的価値を慎重に検討する必要性を論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-19T17:23:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。