Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supporting Online Discussions: Integrating AI Into the adhocracy+ Participation Platform To Enhance Deliberation

関連論文リスト

The Rise of AI Agent Communities: Large-Scale Analysis of Discourse and Interaction on Moltbook [62.2627874717318]
MoltbookはRedditに似たソーシャルプラットフォームで、AIエージェントが投稿を作成し、コメントや返信を通じて他のエージェントと対話する。ローンチから約5日後に収集された公開APIスナップショットを使用して、AIエージェントが何を議論しているか、どのように投稿するか、どのように相互作用するのかという3つの研究課題に対処する。エージェントの執筆は、主に中立であり、コミュニティエンゲージメントや支援指向のコンテンツに肯定性があることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2026-02-13T05:28:31Z)
AI Feedback Enhances Community-Based Content Moderation through Engagement with Counterarguments [0.0]
本研究は,AIを用いたハイブリット・モデレーション・フレームワークについて検討した。その結果,フィードバックを取り入れることで音質が向上することがわかった。この研究は、政治コンテンツモデレーションにおけるAIの役割に関する継続的な議論に寄与している。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-10T18:52:50Z)
Secondary Stakeholders in AI: Fighting for, Brokering, and Navigating Agency [4.874780144224057]
我々は、有意義な参加には、情報、(2)同意、(3)エージェンシーの3つの参加的理想が関係していると論じる。我々は、不愉快なデータコントリビュータ、支持活動家、そして注意深い実践者という3つの利害関係者のアーキタイプを紹介します。我々は、二次利害関係者が影響を受け、影響を受けているAIシステムに有意義に参加できるAIの未来を構想する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-08T20:57:30Z)
Natural Language Processing to Enhance Deliberation in Political Online Discussions: A Survey [1.0225653612678713]
政治問題や意見交換という形での政治オンライン参加の重要性が高まっている。議論の質と議論の参加プロセスの質は、プラットフォームやプロセスの設計に大きく依存する。本研究は、政治オンラインの議論において、どのような問題が起きているのか、機械学習がこれらの問題に対処し、熟考を強化するためにどのように使用できるのかを提示する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-03T07:11:49Z)
Public Discourse Sandbox: Facilitating Human and AI Digital Communication Research [0.26249027950824505]
我々は,人間-AIのためのデジタル・ディスコース研究プラットフォームとして機能するPublic Discourse Sandbox (PDS)を紹介した。 PDSは、公共の商用ソーシャルメディアプラットフォームでは利用できない研究実験のための安全で安全なスペースを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-05-27T17:46:22Z)
Towards Effective EU E-Participation: The Development of AskThePublic [2.6515252450543025]
E-Participation Platformは、政府にとって、信頼を高め、民主社会を育むための重要な資産となり得る。メディアリッチネス理論を適用し,AskThePublicの作成にデザインサイエンス研究手法を適用した。その結果、参加者は対話的かつ構造化された応答と言語能力の強化を評価できることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-04-04T09:15:06Z)
Towards Anthropomorphic Conversational AI Part I: A Practical Framework [49.62013440962072]
会話に関わる人間の知性の重要な側面を再現するために設計されたマルチモジュールフレームワークを導入する。アプローチの第2段階では、これらの会話データは、フィルタリングとラベル付けの後に、強化学習のためのトレーニングおよびテストデータとして機能する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-28T03:18:39Z)
From Experts to the Public: Governing Multimodal Language Models in Politically Sensitive Video Analysis [48.14390493099495]
本稿では,大規模言語モデル(MM-LLM)の個人的および集団的検討を通じて,ガバナンスについて検討する。筆者らは,まず10人のジャーナリストにインタビューを行い,専門家によるビデオ解釈のベースライン理解を確立した。第2に,包括的.AIを用いた議論に携わる一般市民114名を対象にした。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-15T03:17:38Z)
Constraining Participation: Affordances of Feedback Features in Interfaces to Large Language Models [49.74265453289855]
大規模言語モデル(LLM)は、コンピュータ、Webブラウザ、ブラウザベースのインターフェースによるインターネット接続を持つ人なら誰でも利用できるようになった。本稿では,ChatGPTインタフェースにおける対話型フィードバック機能の可能性について検討し,ユーザ入力の形状やイテレーションへの参加について分析する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-27T13:50:37Z)
From Stem to Stern: Contestability Along AI Value Chains [21.781422547251676]
このワークショップは、競争可能なAIのトピックに焦点を当てた学際的なCSCW研究者のコミュニティを成長させ、統合する。ワークショップの成果として、AIバリューチェーンに沿った競争可能性に関する最も急進的な機会と課題を、研究ロードマップの形でまとめます。 AIバリューチェーンの長さと深さを考慮すると、このようなチェーンのさまざまな場所に沿ってAIシステムの競争性について、特に議論が引き起こされるだろう。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-02T06:57:52Z)
Facilitating Opinion Diversity through Hybrid NLP Approaches [0.18918331915892175]
この論文は、自然言語処理(NLP)による大規模オンライン議論を促進する上での課題を明らかにするものである。本稿では,人間の知能と大規模言語モデルの混合によって得られる視点を表現するための3層階層構造を提案する。これらの表現が視点の多様性に対する洞察を引き出す方法を説明し、オンライン議論における相互作用を調査できるようにする。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-15T15:30:17Z)
Designing and Evaluating Dialogue LLMs for Co-Creative Improvised Theatre [48.19823828240628]
本研究では,Edinburgh Festival Fringeで1ヶ月のライブショーで展開されたLarge Language Models(LLMs)について紹介する。オンザスポット多人数対話の技術的能力と制約について検討する。我々のHuman-in-the-loop法は、文脈関連応答を生成する上で、これらのLCMの課題を浮き彫りにしている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-11T23:19:42Z)
Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:12:37Z)
From Perils to Possibilities: Understanding how Human (and AI) Biases affect Online Fora [0.12564343689544843]
レビューでは、ソーシャルメディア分析の文脈におけるソーシャルインタラクション、ユーザ生成コンテンツ、バイアスのダイナミクスについて考察する。 3つの重要な視点は、オンライン討論、オンラインサポート、人間とAIのインタラクションである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-21T11:04:41Z)
ChoiceMates: Supporting Unfamiliar Online Decision-Making with Multi-Agent Conversational Interactions [58.71970923420007]
提案するChoiceMatesは,LLMエージェントの動的セットとの対話を可能にするシステムである。エージェントは、意見のあるペルソナとして、柔軟に会話に参加し、応答を提供するだけでなく、各エージェントの好みを引き出すために互いに会話する。 ChoiceMatesを従来のWeb検索とシングルエージェントと比較した結果,ChoiceMatesはより信頼性の高いWebと比較して,発見,潜水,情報管理に有用であることが判明した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T16:49:39Z)
Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration [62.367222979251444]
そこでは,大規模言語モデル(LM)のようなAIアシスタントが,自然言語を介して複数の人間と協調して複雑な意思決定を行うための,意思決定指向対話と呼ばれるタスクのクラスについて述べる。日常的な意思決定に直面する3つの領域を定式化し,(1)レビュアーの会議論文への課題の選択,(2)都市における複数段階の旅程の計画,(3)友人集団の旅行計画の交渉を行う。各タスクに対して、エージェントが到達した最終決定の質に基づいて報酬を受け取る対話環境を構築する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:50:02Z)
A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-04T11:38:49Z)
AI Chat Assistants can Improve Conversations about Divisive Topics [3.8583005413310625]
我々は、人工知能ツールを用いてオンライン会話をいかに改善できるかを示す大規模な実験の結果を示す。我々は、参加者の会話で理解される感覚の向上を目的とした、リアルタイムなエビデンスベースのレコメンデーションを実現するために、大きな言語モデルを採用している。これらの介入は、会話の内容の体系的変更や人々の政策姿勢の移動を伴わずに、報告された会話の質を改善し、政治的分裂を減らし、トーンを改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-14T06:42:09Z)
Persua: A Visual Interactive System to Enhance the Persuasiveness of Arguments in Online Discussion [52.49981085431061]
説得力のある議論を書く能力を高めることは、オンラインコミュニケーションの有効性と文明性に寄与する。オンライン議論における議論の説得力向上を支援するツールの設計目標を4つ導き出した。 Persuaは対話型ビジュアルシステムであり、議論の説得力を高めるための説得戦略の例に基づくガイダンスを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:07:53Z)
Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)
Inclusion, equality and bias in designing online mass deliberative platforms [5.316553118382712]
オンライン討論プラットフォームの設計者は、オンライン討論の質低下に対処し、クラス、人種、性別に基づくオンライン差別を排除することを目的としている。機械学習や自然言語処理などのサポート技術は、議論に関わる人々の円を広げるための道を開いた。本稿では,デジタル・マス・ディベーション・プラットフォームの設計に関する学際的文献を概観し,その特徴について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-27T10:13:57Z)
Towards Emotional Support Dialog Systems [61.58828606097423]
本稿では,感情支援会話タスクを定義し,ヘルピングスキル理論に基づくESCフレームワークを提案する。本研究では,豊かなアノテーション(特にサポート戦略)をヘルプシーカとサポーターモードで組み込んだ感情支援会話データセット(ESConv)を構築した。情緒的サポートを提供する能力に関して、最先端の対話モデルを評価する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-02T13:30:43Z)
M2P2: Multimodal Persuasion Prediction using Adaptive Fusion [65.04045695380333]
本稿では,ディベートアウトカム予測 (DOP) 問題において,誰が討論に勝つかを予測し,IPP (Intensity of Persuasion Prediction) 問題では,講演者の発言前後の投票数の変化を予測する。我々のM2P2フレームワークはIPP問題を解決するためにマルチモーダル(音響、視覚、言語)データを使用した最初のフレームワークです。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-03T18:47:24Z)

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