論文の概要: AI-EDI-SPACE: A Co-designed Dataset for Evaluating the Quality of Public Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00956v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 18:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:49.046542
• Title: AI-EDI-SPACE: A Co-designed Dataset for Evaluating the Quality of Public Spaces
• Title（参考訳）: AI-EDI-SPACE:公共空間の品質を評価するための共同設計データセット
• Authors: Shreeyash Gowaikar, Hugo Berard, Rashid Mushkani, Emmanuel Beaudry Marchand, Toumadher Ammar, Shin Koseki,
• Abstract要約: クラウドソーシングはしばしば低賃金労働者を雇い、労働条件が悪く、アノテータの代表性を考慮していない。 本稿では,利害関係者が重要な段階において積極的に関与する共同設計モデルを含む方法論を提案し,多様性,多様性,包摂性(EDI)の原則を統合することにより,多様な視点を確実にする。 この手法をストリートビュー画像を用いた公共空間の品質評価のためのデータセットとAIモデルの開発に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.691611484444756
• License:
• Abstract: Advancements in AI heavily rely on large-scale datasets meticulously curated and annotated for training. However, concerns persist regarding the transparency and context of data collection methodologies, especially when sourced through crowdsourcing platforms. Crowdsourcing often employs low-wage workers with poor working conditions and lacks consideration for the representativeness of annotators, leading to algorithms that fail to represent diverse views and perpetuate biases against certain groups. To address these limitations, we propose a methodology involving a co-design model that actively engages stakeholders at key stages, integrating principles of Equity, Diversity, and Inclusion (EDI) to ensure diverse viewpoints. We apply this methodology to develop a dataset and AI model for evaluating public space quality using street view images, demonstrating its effectiveness in capturing diverse perspectives and fostering higher-quality data.
• Abstract（参考訳）: AIの進歩は、トレーニングのために慎重にキュレートされ、注釈付けされた大規模なデータセットに大きく依存している。 しかし、特にクラウドソーシングプラットフォームを通じてソースされる場合、データ収集方法論の透明性とコンテキストに関する懸念が続いている。 クラウドソーシングは、労働条件が悪く、アノテータの代表性を考慮していない低賃金労働者をしばしば採用する。 これらの制約に対処するため、我々は、ステークホルダーが重要な段階において積極的に関与するコデザインモデルを含む方法論を提案し、多様な視点を確保するために、Equity, Diversity, and Inclusion(EDI)の原則を統合する。 この手法を適用し,ストリートビュー画像を用いた公共空間の質評価のためのデータセットとAIモデルを構築し,多様な視点を捉え,高品質なデータを育む上での有効性を実証する。

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