Fugu-MT 論文翻訳(概要): AudienceView: AI-Assisted Interpretation of Audience Feedback in Journalism

論文の概要: AudienceView: AI-Assisted Interpretation of Audience Feedback in Journalism

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12613v1
Date: Wed, 17 Jul 2024 14:41:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 16:45:33.236040
Title: AudienceView: AI-Assisted Interpretation of Audience Feedback in Journalism
Title（参考訳）: オーディエンスビュー:ジャーナリズムにおけるオーディエンスフィードバックのAIによる解釈
Authors: William Brannon, Doug Beeferman, Hang Jiang, Andrew Heyward, Deb Roy,
Abstract要約: AudienceViewは、ジャーナリストがオーディエンスフィードバックを分類し解釈するのを助けるオンラインツールだ。このようなツールがジャーナリストのワークフローにどのように役立つかを検討し,文脈認識と人的判断の重要性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.154008932515435
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Understanding and making use of audience feedback is important but difficult for journalists, who now face an impractically large volume of audience comments online. We introduce AudienceView, an online tool to help journalists categorize and interpret this feedback by leveraging large language models (LLMs). AudienceView identifies themes and topics, connects them back to specific comments, provides ways to visualize the sentiment and distribution of the comments, and helps users develop ideas for subsequent reporting projects. We consider how such tools can be useful in a journalist's workflow, and emphasize the importance of contextual awareness and human judgment.
Abstract（参考訳）: オーディエンスフィードバックの理解と利用は、ジャーナリストにとって重要であるが、今、オンラインで大量のオーディエンスコメントに直面している。 AudienceViewは、ジャーナリストが大きな言語モデル(LLM)を利用することで、このフィードバックを分類し、解釈するのを助けるオンラインツールである。 AudienceViewはテーマとトピックを特定し、特定のコメントに関連付け、コメントの感情と配布を視覚化する方法を提供する。このようなツールがジャーナリストのワークフローにどのように役立つかを検討し,文脈認識と人的判断の重要性を強調した。

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