論文の概要: Wisdom of the Crowds in Forecasting: Forecast Summarization for Supporting Future Event Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08205v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 08:35:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:50:49.794509
• Title: Wisdom of the Crowds in Forecasting: Forecast Summarization for Supporting Future Event Prediction
• Title（参考訳）: 予測における群衆の知恵:将来のイベント予測を支援するための予測要約
• Authors: Anisha Saha, Adam Jatowt,
• Abstract要約: Future Event Prediction (FEP) は、複数のドメインにまたがる需要とアプリケーションの範囲にまたがる重要なアクティビティである。 予測方法の1つは、将来についての集合的な意見を収集して集約し、累積的な視点が今後の出来事の可能性を推定する可能性をもたらすように予測することである。 本研究では,個々の予測を集約することで,群衆の知恵に基づく今後のイベント予測を支援するために,既存の研究・フレームワークを編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.021220773165016
• License:
• Abstract: Future Event Prediction (FEP) is an essential activity whose demand and application range across multiple domains. While traditional methods like simulations, predictive and time-series forecasting have demonstrated promising outcomes, their application in forecasting complex events is not entirely reliable due to the inability of numerical data to accurately capture the semantic information related to events. One forecasting way is to gather and aggregate collective opinions on the future to make predictions as cumulative perspectives carry the potential to help estimating the likelihood of upcoming events. In this work, we organize the existing research and frameworks that aim to support future event prediction based on crowd wisdom through aggregating individual forecasts. We discuss the challenges involved, available datasets, as well as the scope of improvement and future research directions for this task. We also introduce a novel data model to represent individual forecast statements.
• Abstract（参考訳）: Future Event Prediction (FEP) は、複数のドメインにまたがる需要とアプリケーションの範囲にまたがる重要なアクティビティである。 シミュレーション、予測、時系列予測といった従来の手法は有望な結果を示しているが、複雑な事象の予測におけるそれらの応用は、事象に関連する意味情報を正確に把握できないため、完全に信頼できない。 予測方法の1つは、将来についての集合的な意見を収集して集約し、累積的な視点が今後の出来事の可能性を推定する可能性をもたらすように予測することである。 本研究では,個々の予測を集約することで,群衆の知恵に基づく今後のイベント予測を支援するために,既存の研究・フレームワークを編成する。 本稿では,課題,利用可能なデータセット,改善の範囲,今後の研究方向性について論じる。 また、個別の予測文を表す新しいデータモデルも導入する。

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