論文の概要: Reimagining Personal Data: Unlocking the Potential of AI-Generated Images in Personal Data Meaning-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18853v1
- Date: Wed, 26 Feb 2025 05:50:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.396544
- Title: Reimagining Personal Data: Unlocking the Potential of AI-Generated Images in Personal Data Meaning-Making
- Title（参考訳）: パーソナルデータの再考 : パーソナルデータ意味作りにおけるAI生成画像の可能性の解き放つ
- Authors: Soobin Park, Hankyung Kim, Youn-kyung Lim,
- Abstract要約: 画像生成AIは、個人データを代替の視覚形式に変換する新しい機会を提供する。
本稿では、個人データへの有意義なエンゲージメントを促進するためのAI生成画像の可能性について説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.8651914932018405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-generative AI provides new opportunities to transform personal data into alternative visual forms. In this paper, we illustrate the potential of AI-generated images in facilitating meaningful engagement with personal data. In a formative autobiographical design study, we explored the design and use of AI-generated images derived from personal data. Informed by this study, we designed a web-based application as a probe that represents personal data through generative images utilizing Open AI's GPT-4 model and DALL-E 3. We then conducted a 21-day diary study and interviews using the probe with 16 participants to investigate users' in-depth experiences with images generated by AI in everyday lives. Our findings reveal new qualities of experiences in users' engagement with data, highlighting how participants constructed personal meaning from their data through imagination and speculation on AI-generated images. We conclude by discussing the potential and concerns of leveraging image-generative AI for personal data meaning-making.
- Abstract（参考訳）: 画像生成AIは、個人データを代替の視覚形式に変換する新しい機会を提供する。
本稿では、個人データへの有意義なエンゲージメントを促進するためのAI生成画像の可能性について説明する。
本研究では,個人データから生成したAI生成画像の設計と利用について考察した。
本研究では,Open AI の GPT-4 モデルと DALL-E 3 を用いた生成画像を用いて,個人データを表すプローブとして Web ベースのアプリケーションを設計した。
次に16名を対象に21日間の日誌調査とインタビューを行い,AIが生み出した画像によるユーザの深い体験を日常的に調査した。
この結果から,AI生成画像の想像と憶測を通じて,参加者がデータから個人的意味を構築する方法が明らかになった。
我々は、画像生成AIを個人データの意味決定に活用する可能性と懸念について論じる。
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