論文の概要: AccessShare: Co-designing Data Access and Sharing with Blind People
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19351v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 23:39:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 18:41:57.628508
- Title: AccessShare: Co-designing Data Access and Sharing with Blind People
- Title（参考訳）: AccessShare: 盲人とのデータアクセスと共有を共同設計する
- Authors: Rie Kamikubo, Farnaz Zamiri Zeraati, Kyungjun Lee, Hernisa Kacorri,
- Abstract要約: 盲人はしばしば、AIイノベーションのためのデータセットに画像データをコントリビュートするために呼ばれる。
しかし、投稿された画像の視覚検査はアクセスできない。
このギャップに対処するため、私たちは、スマートグラスを着用し、自宅にAIを注入したアプリケーションを使用して画像データを収集するシナリオに、10人の盲目の参加者を巻き込みます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.405455952573005
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Blind people are often called to contribute image data to datasets for AI innovation with the hope for future accessibility and inclusion. Yet, the visual inspection of the contributed images is inaccessible. To this day, we lack mechanisms for data inspection and control that are accessible to the blind community. To address this gap, we engage 10 blind participants in a scenario where they wear smartglasses and collect image data using an AI-infused application in their homes. We also engineer a design probe, a novel data access interface called AccessShare, and conduct a co-design study to discuss participants' needs, preferences, and ideas on consent, data inspection, and control. Our findings reveal the impact of interactive informed consent and the complementary role of data inspection systems such as AccessShare in facilitating communication between data stewards and blind data contributors. We discuss how key insights can guide future informed consent and data control to promote inclusive and responsible data practices in AI.
- Abstract（参考訳）: 盲人はしばしば、将来のアクセシビリティとインクルージョンを期待して、AIイノベーションのためのデータセットに画像データをコントリビュートするために呼ばれる。
しかし、投稿された画像の視覚検査はアクセスできない。
現在までに、盲人コミュニティにアクセスできるデータ検査と制御のメカニズムが欠如しています。
このギャップに対処するため、私たちは、スマートグラスを着用し、自宅にAIを注入したアプリケーションを使用して画像データを収集するシナリオに、10人の盲目の参加者を巻き込みます。
我々はまた、デザインプローブ、AccessShareと呼ばれる新しいデータアクセスインターフェースを設計し、参加者の同意、データ検査、制御に関するニーズ、好み、アイデアを議論する共同設計研究を行う。
本研究は,データスチュワードとブラインドデータコントリビュータ間のコミュニケーションを促進する上で,対話型インフォームドコンセンサスと,AccessShareなどのデータインスペクションシステムの相補的役割が与える影響を明らかにするものである。
我々は、AIにおける包括的で責任あるデータプラクティスを促進するために、重要な洞察が将来のインフォームドコンセントとデータコントロールをガイドする方法について論じる。
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