論文の概要: Towards Investigating Biases in Spoken Conversational Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00890v1
- Date: Mon, 02 Sep 2024 01:54:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 16:53:40.472016
- Title: Towards Investigating Biases in Spoken Conversational Search
- Title（参考訳）: 音声対話検索におけるバイアスの調査に向けて
- Authors: Sachin Pathiyan Cherumanal, Falk Scholer, Johanne R. Trippas, Damiano Spina,
- Abstract要約: 画面ベースのWeb検索において,バイアスやユーザの態度の変化がどのように研究されているかを検討する。
本研究では,音声を用いた音声対話検索において,変数,データ,機器の偏りを探索する実験的な設定を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.120634413661929
- License:
- Abstract: Voice-based systems like Amazon Alexa, Google Assistant, and Apple Siri, along with the growing popularity of OpenAI's ChatGPT and Microsoft's Copilot, serve diverse populations, including visually impaired and low-literacy communities. This reflects a shift in user expectations from traditional search to more interactive question-answering models. However, presenting information effectively in voice-only channels remains challenging due to their linear nature. This limitation can impact the presentation of complex queries involving controversial topics with multiple perspectives. Failing to present diverse viewpoints may perpetuate or introduce biases and affect user attitudes. Balancing information load and addressing biases is crucial in designing a fair and effective voice-based system. To address this, we (i) review how biases and user attitude changes have been studied in screen-based web search, (ii) address challenges in studying these changes in voice-based settings like SCS, (iii) outline research questions, and (iv) propose an experimental setup with variables, data, and instruments to explore biases in a voice-based setting like Spoken Conversational Search.
- Abstract（参考訳）: Amazon Alexa、Google Assistant、Apple Siriといった音声ベースのシステムは、OpenAIのChatGPTやMicrosoftのCopilotの人気が高まり、視覚障害者や低識字率のコミュニティなど、さまざまな人々にサービスを提供している。
これは、従来の検索からよりインタラクティブな質問応答モデルへのユーザーの期待の変化を反映している。
しかし, 音声のみのチャンネルでは, 線形性のため, 効果的な情報提示が困難である。
この制限は、複数の視点を持つ議論のあるトピックを含む複雑なクエリの提示に影響を与える可能性がある。
多様な視点を提示できないことは、バイアスを持続または導入し、ユーザの態度に影響を与える可能性がある。
公平で効果的な音声ベースのシステムを設計するには、情報負荷のバランスとバイアスへの対処が不可欠だ。
この問題に対処するため、私たちは
(i) 画面ベースのWeb検索において, 偏見やユーザの態度の変化がどのように研究されているかを検討する。
(II)SCSのような音声設定におけるこれらの変化を研究する上での課題に対処すること。
三 研究課題の概要、及び
(iv)Spken Conversational Searchのような音声ベースの設定において,変数,データ,機器を用いてバイアスを探索する実験的な設定を提案する。
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