論文の概要: The Human Labour of Data Work: Capturing Cultural Diversity through World Wide Dishes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05961v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 17:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:51.210943
• Title: The Human Labour of Data Work: Capturing Cultural Diversity through World Wide Dishes
• Title（参考訳）: データワークの人間労働:世界規模での文化的多様性の獲得
• Authors: Siobhan Mackenzie Hall, Samantha Dalal, Raesetje Sefala, Foutse Yuehgoh, Aisha Alaagib, Imane Hamzaoui, Shu Ishida, Jabez Magomere, Lauren Crais, Aya Salama, Tejumade Afonja,
• Abstract要約: WWD(World Wide Dishes)の構築過程を反映して、機械学習(ML)アプリケーションのためのデータセット構築プロセスのウィンドウを提供する。 コミュニティメンバは研究プロセスの設計をガイドし、データセットを構築するためのクラウドソーシングの取り組みに従事します。 我々は,WWDの裏側研究チームからの反射を分析し,参加型デザイン作業の目に見えない労働力の実証的証拠を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.770155074442168
• License:
• Abstract: We provide a window into the process of constructing a dataset for machine learning (ML) applications by reflecting on the process of building World Wide Dishes (WWD), an image and text dataset consisting of culinary dishes and their associated customs from around the world. WWD takes a participatory approach to dataset creation: community members guide the design of the research process and engage in crowdsourcing efforts to build the dataset. WWD responds to calls in ML to address the limitations of web-scraped Internet datasets with curated, high-quality data incorporating localised expertise and knowledge. Our approach supports decentralised contributions from communities that have not historically contributed to datasets as a result of a variety of systemic factors. We contribute empirical evidence of the invisible labour of participatory design work by analysing reflections from the research team behind WWD. In doing so, we extend computer-supported cooperative work (CSCW) literature that examines the post-hoc impacts of datasets when deployed in ML applications by providing a window into the dataset construction process. We surface four dimensions of invisible labour in participatory dataset construction: building trust with community members, making participation accessible, supporting data production, and understanding the relationship between data and culture. This paper builds upon the rich participatory design literature within CSCW to guide how future efforts to apply participatory design to dataset construction can be designed in a way that attends to the dynamic, collaborative, and fundamentally human processes of dataset creation.
• Abstract（参考訳）: WWD(World Wide Dishes)を構築する過程を反映して、機械学習(ML)アプリケーションのためのデータセットを構築するプロセスの窓口を提供する。 コミュニティメンバは研究プロセスの設計をガイドし、データセットを構築するためのクラウドソーシングの取り組みに従事します。 WWDは、ローカライズされた専門知識と知識を取り入れた、キュレートされた高品質なデータによって、Webスクラッドなインターネットデータセットの制限に対処するためのMLの呼び出しに応答する。 本手法は, 歴史的にデータセットに寄与していないコミュニティからの分散的コントリビューションを, 様々なシステム的要因の結果として支援する。 我々は,WWDの裏側研究チームからの反射を分析し,参加型デザイン作業の目に見えない労働力の実証的証拠を提示する。 そこで我々は,機械学習アプリケーションに展開する際のデータセットのポストホックな影響を,データセット構築プロセスへのウィンドウを提供することで検証するコンピュータ支援協調作業(CSCW)の文献を拡張した。 我々は、参加型データセット構築において、コミュニティメンバーとの信頼の構築、参加を可能とし、データ生産を支援し、データと文化の関係を理解することの4つの側面を明らかにする。 本稿では,CSCW内のリッチな参加型デザイン文献に基づいて,データセット構築への参加型デザインの適用に向けた今後の取り組みを,動的,協調的,根本的には人為的プロセスのデータセット作成に貢献する形で設計する方法について解説する。

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