論文の概要: AI Can Enhance Creativity in Social Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15264v3
• Date: Wed, 11 Dec 2024 16:11:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:58:46.511471
• Title: AI Can Enhance Creativity in Social Networks
• Title（参考訳）: AIはソーシャルネットワークで創造性を高めることができる
• Authors: Raiyan Abdul Baten, Ali Sarosh Bangash, Krish Veera, Gourab Ghoshal, Ehsan Hoque,
• Abstract要約: 我々は、意味的特徴とネットワーク構造的特徴を用いて、人々の思考性能を予測するモデルを訓練した。 SocialMuseは、予測パフォーマンスを最大化し、ピアレコメンデーションを生成する。 ソーシャルミューズを用いた治療ネットワークは,いくつかの創造性対策において,AIに依存しない制御ネットワークよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8317588605009203
• License:
• Abstract: Can peer recommendation engines elevate people's creative performances in self-organizing social networks? Answering this question requires resolving challenges in data collection (e.g., tracing inspiration links and psycho-social attributes of nodes) and intervention design (e.g., balancing idea stimulation and redundancy in evolving information environments). We trained a model that predicts people's ideation performances using semantic and network-structural features in an online platform. Using this model, we built SocialMuse, which maximizes people's predicted performances to generate peer recommendations for them. We found treatment networks leveraging SocialMuse outperforming AI-agnostic control networks in several creativity measures. The treatment networks were more decentralized than the control, as SocialMuse increasingly emphasized network-structural features at large network sizes. This decentralization spreads people's inspiration sources, helping inspired ideas stand out better. Our study provides actionable insights into building intelligent systems for elevating creativity.
• Abstract（参考訳）: ピアレコメンデーションエンジンは、自己組織型ソーシャルネットワークにおける人々の創造的パフォーマンスを高めることができるか? この質問に答えるためには、データ収集(例えば、インスピレーションリンクとノードの心理社会的属性の追跡)と介入設計(例えば、進化する情報環境におけるアイデア刺激と冗長性のバランス)の課題を解決する必要がある。 オンラインプラットフォームにおけるセマンティック機能とネットワーク構造機能を用いて、人々の思考性能を予測するモデルを訓練した。 このモデルを用いてSocialMuseを構築し、予測されたパフォーマンスを最大化し、ピアレコメンデーションを生成する。 ソーシャルミューズを利用した治療ネットワークは,いくつかのクリエイティビティ対策において,AIに依存しない制御ネットワークよりも優れていた。 治療ネットワークはコントロールよりも分散化され、SocialMuseはネットワーク構造を大規模ネットワークサイズで強調した。 この分散化は人々のインスピレーションの源を広げ、インスピレーションのアイデアをよりよく目立たせるのに役立ちます。 私たちの研究は、創造性を高めるインテリジェントなシステムを構築するための実用的な洞察を提供する。

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