論文の概要: Quo Vadis, HCOMP? A Review of 12 Years of Research at the Frontier of Human Computation and Crowdsourcing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.01352v1
• Date: Wed, 02 Apr 2025 04:51:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:23:33.017718
• Title: Quo Vadis, HCOMP? A Review of 12 Years of Research at the Frontier of Human Computation and Crowdsourcing
• Title（参考訳）: Quo Vadis, HCOMP? 人間の計算とクラウドソーシングのフロンティアにおける12年間の研究の概観
• Authors: Jonas Oppenlaender, Ujwal Gadiraju, Simo Hosio,
• Abstract要約: 人間の計算とクラウドソーシングは歴史的に、タスクを人間にアウトソースする方法を研究してきた。 以前は人群衆に配布されていた多くのタスクは、現在、人間レベルの能力を持つ生成AIによって完了することができる。 言語モデルを使ってタスクを完了しようとするクラウドワーカーの懸念が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.23020356323425
• License:
• Abstract: The field of human computation and crowdsourcing has historically studied how tasks can be outsourced to humans. However, many tasks previously distributed to human crowds can today be completed by generative AI with human-level abilities, and concerns about crowdworkers increasingly using language models to complete tasks are surfacing. These developments undermine core premises of the field. In this paper, we examine the evolution of the Conference on Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP) - a representative example of the field as one of its key venues - through the lens of Kuhn's paradigm shifts. We review 12 years of research at HCOMP, mapping the evolution of HCOMP's research topics and identifying significant shifts over time. Reflecting on the findings through the lens of Kuhn's paradigm shifts, we suggest that these shifts do not constitute a paradigm shift. Ultimately, our analysis of gradual topic shifts over time, combined with data on the evident overlap with related venues, contributes a data-driven perspective to the broader discussion about the future of HCOMP and the field as a whole.
• Abstract（参考訳）: 人間の計算とクラウドソーシングの分野は歴史的に、タスクを人間にアウトソーシングする方法を研究してきた。 しかし、以前は人間の群衆に配布されていた多くのタスクは、現在、人間レベルの能力を持つ生成AIによって完了することができる。 これらの開発は、この分野の中核的な前提を損なう。 本稿では,Khn のパラダイムシフトのレンズを通して,HCOMP (Conference on Human Computation and Crowdsourcing) の進化を考察する。 我々は、HCOMPにおける12年間の研究成果をレビューし、HCOMPの研究トピックの進化をマッピングし、時間とともに重要な変化を特定する。 クーンのパラダイムシフトのレンズによる発見を反映して、これらのシフトがパラダイムシフトを構成していないことを示唆する。 最終的に、段階的なトピックの変化の分析と、関連する場所との明らかな重複に関するデータを組み合わせることで、HCOMPの将来と分野全体に関するより広範な議論にデータ駆動の視点が寄与する。

関連論文リスト

• A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond [84.95530356322621]
  この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。 50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。 発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T08:54:56Z)
• Data Augmentation in Human-Centric Vision [54.97327269866757]
  本研究では,人間中心型視覚タスクにおけるデータ拡張手法の包括的分析を行う。 それは、人物のReID、人間のパーシング、人間のポーズ推定、歩行者検出など、幅広い研究領域に展開している。 我々の研究は、データ拡張手法をデータ生成とデータ摂動の2つの主なタイプに分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T16:05:18Z)
• Digitality as a "longue dur\`ee" historical phenomenon [0.0]
  デジタル・ヒストリー(Digital History)は、バベッジとラヴレスの19世紀のコーディングに関する著作にそのルーツを辿る。 この分野はデジタル・ヒストリーをより広い歴史的文脈に位置づけている。 計算とチューリングマシンが歴史を完全に理解し解釈できる範囲は議論の対象である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T17:18:37Z)
• Can AI Serve as a Substitute for Human Subjects in Software Engineering Research? [24.39463126056733]
  本稿では,人工知能(AI)の能力を活用したソフトウェア工学研究における定性データ収集手法を提案する。 定性的データの代替源としてAI生成合成テキストの可能性を探る。 観察研究とユーザ評価における人間の行動のエミュレートを目的とした新しい基礎モデルの開発について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-18T14:05:52Z)
• Why is AI not a Panacea for Data Workers? An Interview Study on Human-AI Collaboration in Data Storytelling [73.14508303965683]
  業界と学界の18人のデータワーカーにインタビューして、AIとのコラボレーションの場所と方法を聞いた。 驚いたことに、参加者はAIとのコラボレーションに興奮を見せたが、彼らの多くは反感を表明し、曖昧な理由を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T15:30:05Z)
• Deep Learning Technique for Human Parsing: A Survey and Outlook [5.236995853909988]
  本調査では,1人のパース,複数人のパース,ビデオ人間のパースという3つのサブタスクを総合的にレビューする。 我々はトランスフォーマーに基づくヒューマンパーシングフレームワークを提案し、フォローアップ研究のための高性能なベースラインを提供する。 この分野では未検討のオープンな課題の集合を指摘し、今後の研究に向けた新たな方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T12:39:57Z)
• ConvFinQA: Exploring the Chain of Numerical Reasoning in Conversational Finance Question Answering [70.6359636116848]
  本稿では,対話型質問応答における数値推論の連鎖を研究するために,新しい大規模データセットConvFinQAを提案する。 我々のデータセットは、現実世界の会話において、長距離で複雑な数値推論パスをモデル化する上で大きな課題となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T23:48:50Z)
• Coordinated Science Laboratory 70th Anniversary Symposium: The Future of Computing [80.72844751804166]
  2021年、コーディネート・サイエンス研究所(CSL)は70周年を記念して、Future of Computing Symposiumを開催した。 シンポジウムで提案された主要な技術的ポイント、洞察、方向性を要約する。 参加者は、新しいコンピューティングパラダイム、技術、アルゴリズム、行動、そして将来予想される研究課題に関するトピックについて議論した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T17:32:27Z)
• Human's Role in-the-Loop [15.759742984491412]
  このブログは、マッチングにおける認知タスクの達成における人間と機械の役割について論じている。 人間と機械の伝統的な役割が変化しているかどうかを判断することを目的としている。 変化の可能な2つのモード、すなわち人間と人間の出入りについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T13:11:54Z)
• StyleGAN-Human: A Data-Centric Odyssey of Human Generation [96.7080874757475]
  この研究は、データ中心の観点から、"データエンジニアリング"における複数の重要な側面を調査します。 さまざまなポーズやテクスチャを抽出した230万以上のサンプルで、大規模な人間の画像データセットを収集し、注釈付けします。 本稿では,データサイズ,データ分布,データアライメントといった,スタイルGANに基づく人為的生成のためのデータ工学における3つの重要な要素について精査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-25T17:55:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。