論文の概要: Position: Measure Dataset Diversity, Don't Just Claim It

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08188v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 05:13:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:48:48.827481
• Title: Position: Measure Dataset Diversity, Don't Just Claim It
• Title（参考訳）: 位置: データセットの多様性を計測する、単に主張するな
• Authors: Dora Zhao, Jerone T. A. Andrews, Orestis Papakyriakopoulos, Alice Xiang,
• Abstract要約: データセットキュレーターは、データセットを特徴付けるために、多様性、バイアス、品質といった、価値に富んだ用語を頻繁に使用します。 それらの流行にもかかわらず、これらの用語には明確な定義と検証が欠けている。 本研究は,135の画像データセットとテキストデータセットにまたがる「多様性」を分析し,この問題の意義を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.551188808401294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) datasets, often perceived as neutral, inherently encapsulate abstract and disputed social constructs. Dataset curators frequently employ value-laden terms such as diversity, bias, and quality to characterize datasets. Despite their prevalence, these terms lack clear definitions and validation. Our research explores the implications of this issue by analyzing "diversity" across 135 image and text datasets. Drawing from social sciences, we apply principles from measurement theory to identify considerations and offer recommendations for conceptualizing, operationalizing, and evaluating diversity in datasets. Our findings have broader implications for ML research, advocating for a more nuanced and precise approach to handling value-laden properties in dataset construction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)データセットは、しばしば中立的と見なされ、本質的に抽象的で議論の多かった社会構造をカプセル化している。 データセットキュレーターは、データセットを特徴付けるために、多様性、バイアス、品質といった、価値に富んだ用語を頻繁に使用します。 それらの流行にもかかわらず、これらの用語には明確な定義と検証が欠けている。 本研究は,135の画像データセットとテキストデータセットにまたがる「多様性」を分析し,この問題の意義を考察する。 社会科学を参考に,評価理論の原則を適用し,データセットの多様性を概念化し,運用し,評価するための推奨事項を提供する。 我々の研究はML研究に幅広い意味を持ち、データセット構築において、より微妙で正確な特性を扱うためのアプローチを提唱している。

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