論文の概要: Measuring SES-related traits relating to technology usage: Two validated surveys
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04710v1
- Date: Fri, 07 Feb 2025 07:24:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-10 14:57:09.186533
- Title: Measuring SES-related traits relating to technology usage: Two validated surveys
- Title（参考訳）: 技術利用に関するSES関連特性の測定:2つの検証調査
- Authors: Chimdi Chikezie, Pannapat Chenpaiseng, Puja Agarwal, Sadia Afroz, Bhavika Madhwani, Rudrajit Choudhuri, Andrew Anderson, Prisha Velhal, Patricia Morreale, Christopher Bogart, Anita Sarma, Margaret Burnett,
- Abstract要約: 本報告では,ソフトウェア製品が社会経済的に多様な人口にどの程度役立っているかを測定するための2つの新しい調査について述べる。
最初の調査(SES-Subjective:SES-Subjective:SES-Subjective:SES-Subjective)は、主観的SES(主観的SES:主観的SES:主観的SES:主観的SES:主観的SES)を測る。
第2のサーベイ(SES-Facets)は理由指向で、エビデンスベースのファセットのセットに対して個人の値を収集します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.046879182160595
- License:
- Abstract: Software producers are now recognizing the importance of improving their products' suitability for diverse populations, but little attention has been given to measurements to shed light on products' suitability to individuals below the median socioeconomic status (SES) -- who, by definition, make up half the population. To enable software practitioners to attend to both lower- and higher-SES individuals, this paper provides two new surveys that together facilitate measuring how well a software product serves socioeconomically diverse populations. The first survey (SES-Subjective) is who-oriented: it measures who their potential or current users are in terms of their subjective SES (perceptions of their SES). The second survey (SES-Facets) is why-oriented: it collects individuals' values for an evidence-based set of facet values (individual traits) that (1) statistically differ by SES and (2) affect how an individual works and problem-solves with software products. Our empirical validations with deployments at University A and University B (464 and 522 responses, respectively) showed that both surveys are reliable. Further, our results statistically agree with both ground truth data on respondents' socioeconomic statuses and with predictions from foundational literature. Finally, we explain how the pair of surveys is uniquely actionable by software practitioners, such as in requirements gathering, debugging, quality assurance activities, maintenance activities, and fulfilling legal reporting requirements such as those being drafted by various governments for AI-powered software.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェア生産者は今や、多様な人口に対する製品の適合性を改善することの重要性を認識しているが、中央社会経済状態(SES)以下の個人に対する製品の適合性に光を当てるための測度はほとんど注目されていない。
本報告では,ソフトウェア実践者が低SESと高SESの両方の個人に参加できるように,ソフトウェア製品が社会経済的に多様な集団にどのように貢献するかを計測する2つの新しい調査結果を提供する。
最初の調査(SES-Subjective:SES-Subjective)は、主観的SES(SESのパーセプション)の観点で、そのポテンシャルまたは現在のユーザが誰であるかを測定する。
第2のサーベイ(SES-Facets)は理由指向であり、(1)SESによって統計的に異なる、(2)ソフトウェア製品との動作や問題解決に影響を及ぼすエビデンスベースのファセット(個人的特徴)に対して、個人の値を収集する。
大学Aと大学B(464と522の回答)での実施による実証的検証の結果,両調査の信頼性が確認された。
さらに,本研究の結果は,社会経済的地位に関する基礎的真理データと基礎文献からの予測の両方に統計的に一致している。
最後に、要件収集、デバッグ、品質保証活動、メンテナンス活動、そして、様々な政府によってAIソフトウェアのために起草されたような法的報告要求を満たすなど、この2つの調査がソフトウェア実践者によってどのように一意に実行可能なのかを説明します。
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