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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05961v2
• Date: Mon, 05 May 2025 16:29:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 14:44:43.916965
• 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: 本稿では、コミュニティメンバーが研究プロセスの設計を指導し、クラウドソースされたデータセットに貢献する参加型データセット作成の例を示す。 このアプローチは,コミュニティからの分散型コントリビューションを支援する,キュレートされた高品質なデータをもたらす可能性があることを示す。 我々は,参加型データセット構築に不可欠な参加型仲介者による労働の3次元を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.770155074442168
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides guidance for building and maintaining infrastructure for participatory AI efforts by sharing reflections on building World Wide Dishes (WWD), a bottom-up, community-led image and text dataset of culinary dishes and associated cultural customs. We present WWD as an example of participatory dataset creation, where community members both guide the design of the research process and contribute to the crowdsourced dataset. This approach incorporates localised expertise and knowledge to address the limitations of web-scraped Internet datasets acknowledged in the Participatory AI discourse. We show that our approach can result in curated, high-quality data that supports decentralised contributions from communities that do not typically contribute to datasets due to a variety of systemic factors. Our project demonstrates the importance of participatory mediators in supporting community engagement by identifying the kinds of labour they performed to make WWD possible. We surface three dimensions of labour performed by participatory mediators that are crucial for participatory dataset construction: building trust with community members, making participation accessible, and contextualising community values to support meaningful data collection. Drawing on our findings, we put forth five lessons for building infrastructure to support future participatory AI efforts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,料理と関連する文化習慣のボトムアップでコミュニティ主導のイメージとテキストデータセットであるWorld Wide Dishes(WWD)構築に対するリフレクションを共有することで,参加型AI活動のためのインフラストラクチャの構築と維持のためのガイダンスを提供する。 我々は、WWDを参加型データセット作成の例として、コミュニティメンバーが研究プロセスの設計を指導し、クラウドソースされたデータセットに貢献する例を示す。 このアプローチでは、ローカル化された専門知識を取り入れて、参加型AI談話で認められたWebスクラッドインターネットデータセットの制限に対処する。 我々のアプローチは、様々なシステム的要因により一般的にデータセットに寄与しないコミュニティからの分散コントリビューションをサポートする、キュレートされた高品質なデータをもたらす可能性があることを示す。 本研究は,WWDを実現するために実施した作業の種類を特定することにより,コミュニティ参加を支援するための参加仲介者の重要性を実証するものである。 我々は、参加型データセット構築に不可欠な参加型仲介者による労働の3つの次元を、コミュニティメンバーとの信頼の構築、参加を可能とし、有意義なデータ収集を支援するためにコミュニティ価値の文脈化を行う。 我々の研究結果に基づいて、将来の参加型AI活動を支援するためのインフラを構築するための5つの教訓を提示した。

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