論文の概要: "Near Data" and "Far Data" for Urban Sustainability: How Do Community Advocates Envision Data Intermediaries?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07661v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 19:47:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:25:49.913610
- Title: "Near Data" and "Far Data" for Urban Sustainability: How Do Community Advocates Envision Data Intermediaries?
- Title(参考訳): 都市サステナビリティのための"Near Data"と"Far Data":コミュニティはどのようにデータ仲介を推奨するのか?
- Authors: Han Qiao, Siyi Wu, Christoph Becker,
- Abstract要約: データ・インターミディエートはデータ・アクセスと利用を促進する上で重要なステークホルダーである。
コミュニティの支持者は、これらの社会的不正と変化の機会の場所に住んでいる。
本稿では,コミュニティがデータ仲介者に対して提供しているユニークな視点について考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.8900583145555927
- License:
- Abstract: In the densifying data ecosystem of today's cities, data intermediaries are crucial stakeholders in facilitating data access and use. Community advocates live in these sites of social injustices and opportunities for change. Highly experienced in working with data to enact change, they offer distinctive insights on data practices and tools. This paper examines the unique perspectives that community advocates offer on data intermediaries. Based on interviews with 17 advocates working with 23 grassroots and nonprofit organizations, we propose the quality of "near" and "far" to be seriously considered in data intermediaries' works and articulate advocates' vision of connecting "near data" and "far data." To pursue this vision, we identified three pathways for data intermediaries: align data exploration with ways of storytelling, communicate context and uncertainties, and decenter artifacts for relationship building. These pathways help data intermediaries to put data feminism into practice, surface design opportunities and tensions, and raise key questions for supporting the pursuit of the Right to the City.
- Abstract(参考訳): 今日の都市の密度の高いデータエコシステムにおいて、データ仲介者はデータアクセスと利用を促進する上で重要なステークホルダーである。
コミュニティの支持者は、これらの社会的不正と変化の機会の場所に住んでいる。
変化を起こすためにデータを扱う経験が豊富で、データプラクティスやツールに関する明確な洞察を提供する。
本稿では,コミュニティがデータ仲介者に対して提供しているユニークな視点について考察する。
23の草の根や非営利組織と連携する17人の実践者へのインタビューに基づき、データ仲介者の作業において「近い」と「遠い」の質を真剣に考慮し、「近いデータ」と「遠いデータ」を繋ぐという実践者のビジョンを明確にする。
このビジョンを追求するために、私たちは3つのデータ仲介経路を特定しました。
これらの経路は、データ仲介者がデータフェミニズムを実践し、デザインの機会と緊張を表面化し、都市に対する権利の追求を支援する上で重要な疑問を提起するのに役立つ。
関連論文リスト
- A Survey on Data Markets [73.07800441775814]
より大きな福祉のためのトレーディングデータの増加は、データ市場の台頭につながっている。
データ市場とは、データセットやデータデリバティブを含むデータプロダクトの交換が行われるメカニズムである。
これは、価格やデータの分散など、いくつかの機能が相互作用するコーディネートメカニズムとして機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-09T15:09:24Z) - Data-Centric AI in the Age of Large Language Models [51.20451986068925]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に着目した,AI研究におけるデータ中心の視点を提案する。
本研究では,LLMの発達段階(事前学習や微調整など)や推論段階(文脈内学習など)において,データが有効であることを示す。
データを中心とした4つのシナリオを特定し、データ中心のベンチマークとデータキュレーション、データ属性、知識伝達、推論コンテキスト化をカバーします。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-20T16:34:07Z) - Situating Data Sets: Making Public Data Actionable for Housing Justice [5.281983320884712]
本研究では,テナントオーガナイザに解放データを開放する作業について検討し,解説する。
この作業は、観察、データ作業への直接的な参加、メディアアーティファクト、特にデジタルマップの作成を組み合わせている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T20:13:42Z) - Data Acquisition: A New Frontier in Data-centric AI [65.90972015426274]
まず、現在のデータマーケットプレースを調査し、データセットに関する詳細な情報を提供するプラットフォームが不足していることを明らかにする。
次に、データプロバイダと取得者間のインタラクションをモデル化するベンチマークであるDAMチャレンジを紹介します。
提案手法の評価は,機械学習における効果的なデータ取得戦略の必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-22T22:15:17Z) - Assessing Scientific Contributions in Data Sharing Spaces [64.16762375635842]
本稿では、研究者の科学的貢献を測定するブロックチェーンベースのメトリクスであるSCIENCE-indexを紹介する。
研究者にデータ共有のインセンティブを与えるため、SCIENCE-indexはデータ共有パラメータを含むように拡張されている。
本モデルは, 地理的に多様な研究者の出力分布とh-indexの分布を比較して評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-18T19:17:47Z) - Contributing to Accessibility Datasets: Reflections on Sharing Study
Data by Blind People [14.625384963263327]
13人の盲目の被験者がデータ収集活動に従事している2つの研究結果を示す。
リスク・ベネフィットのトレードオフを評価する際に、異なる要因が被験者の学習データ共有意欲にどのような影響を及ぼすかを確認する。
大多数は、技術改善のためにデータの共有をサポートしますが、商用利用、関連するメタデータ、およびデータの影響に関する透明性の欠如に対する懸念を表明しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T00:42:18Z) - Increasing Data Equity Through Accessibility [25.06163815093506]
この回答は、特に障害者のためのデータエクイティを考慮に入れている。
データエクイティの文脈において、過小評価されているコミュニティの1つは障害のある人々である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T20:53:36Z) - Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning: Introducing a New
Notion and Standard Benchmarks [65.34113135080105]
我々は、現在のセットアップにおけるデータ不均一性の問題が必ずしも問題であるだけでなく、FL参加者にとって有益であることを示す。
私たちの観察は直感的である。
私たちのコードはhttps://github.com/MMorafah/FL-SC-NIIDで利用可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T17:15:19Z) - DataPerf: Benchmarks for Data-Centric AI Development [81.03754002516862]
DataPerfは、MLデータセットとデータ中心アルゴリズムを評価するための、コミュニティ主導のベンチマークスイートである。
私たちは、この反復的な開発をサポートするために、複数の課題を抱えたオープンなオンラインプラットフォームを提供しています。
ベンチマーク、オンライン評価プラットフォーム、ベースライン実装はオープンソースである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-20T17:47:54Z) - Studying Up Machine Learning Data: Why Talk About Bias When We Mean
Power? [0.0]
我々は、社会的問題を「バイアス」に減らすことは、文脈に基づくデータの性質を損なうと論じている。
MLデータセットを形作るデータワーカーの労働にかかわる企業力と市場衝動に注目します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-16T17:38:26Z) - Ontologies in CLARIAH: Towards Interoperability in History, Language and
Media [0.05277024349608833]
デジタル人文科学の最も重要な目標の1つは、研究者に新しい研究質問のためのデータとツールを提供することである。
FAIRの原則は、データが必要な状態として、これらのフレームワークを提供する。 Findable は、さまざまなソースに散らばっているため、しばしば参照可能 アクセス可能 いくつかはオフラインやペイウォールの後方にあるかもしれない 相互運用可能 標準的な知識表現フォーマットを使用して、共有される。
オランダの国立プロジェクト CLARIAH に開発・統合されたツールについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T17:38:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。