論文の概要: Leveraging ChatGPT's Multimodal Vision Capabilities to Rank Satellite Images by Poverty Level: Advancing Tools for Social Science Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14546v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 20:40:39.786424
• Title: Leveraging ChatGPT's Multimodal Vision Capabilities to Rank Satellite Images by Poverty Level: Advancing Tools for Social Science Research
• Title（参考訳）: ChatGPTのマルチモーダル視覚能力を活用した貧困レベルによる衛星画像のランク付け:社会科学研究の推進ツール
• Authors: Hamid Sarmadi, Ola Hall, Thorsteinn Rögnvaldsson, Mattias Ohlsson,
• Abstract要約: 視覚能力を持つ大規模言語モデル(LLM)は、村レベルの貧困予測のために衛星画像を分析する。 ChatGPTは、貧困レベルに基づいた衛星画像を、ドメインの専門家に匹敵する精度でランク付けすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the novel application of Large Language Models (LLMs) with vision capabilities to analyze satellite imagery for village-level poverty prediction. Although LLMs were originally designed for natural language understanding, their adaptability to multimodal tasks, including geospatial analysis, has opened new frontiers in data-driven research. By leveraging advancements in vision-enabled LLMs, we assess their ability to provide interpretable, scalable, and reliable insights into human poverty from satellite images. Using a pairwise comparison approach, we demonstrate that ChatGPT can rank satellite images based on poverty levels with accuracy comparable to domain experts. These findings highlight both the promise and the limitations of LLMs in socioeconomic research, providing a foundation for their integration into poverty assessment workflows. This study contributes to the ongoing exploration of unconventional data sources for welfare analysis and opens pathways for cost-effective, large-scale poverty monitoring.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,村レベルの貧困予測のための衛星画像解析のための視覚機能を備えたLarge Language Models (LLMs) の新規応用について検討する。 LLMはもともと自然言語理解のために設計されたものだが、地理空間解析を含むマルチモーダルタスクへの適応性は、データ駆動研究において新たなフロンティアを開拓した。 ビジョン対応LCMの進歩を活用して、衛星画像からの人間の貧困に対する解釈可能でスケーラブルで信頼性の高い洞察を提供する能力を評価する。 ペアワイズ比較手法を用いて、ChatGPTは、貧困レベルに基づいて衛星画像のランク付けが可能であり、精度はドメインの専門家に匹敵することを示した。 これらの知見は、社会経済研究におけるLLMの約束と限界の両方を強調し、貧困評価ワークフローへの統合の基礎となる。 本研究は、福祉分析のための非伝統的なデータソースの探索を継続し、費用対効果の高い大規模貧困監視のための経路を開くことに寄与する。

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