論文の概要: Task load dependent decision referrals for joint binary classification in human-automation teams

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04248v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 19:09:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:09:26.068648
• Title: Task load dependent decision referrals for joint binary classification in human-automation teams
• Title（参考訳）: ヒューマン・オートメーション・チームにおける共同二分分類のためのタスク負荷依存決定基準
• Authors: Kesav Kaza, Jerome Le Ny, Aditya Mahajan,
• Abstract要約: 本稿では,バイナリ分類タスクを行う人間自動チームにおける最適意思決定基準の問題について考察する。 我々は、参照のためのタスクの最適セットを決定するためのランキングスキームとポリシーを提供する。 その結果、ブラインドポリシーよりも最適な参照ポリシーを提案する場合、統計的に有意な利得が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.004501184476518
• License:
• Abstract: We consider the problem of optimal decision referrals in human-automation teams performing binary classification tasks. The automation, which includes a pre-trained classifier, observes data for a batch of independent tasks, analyzes them, and may refer a subset of tasks to a human operator for fresh and final analysis. Our key modeling assumption is that human performance degrades with task load. We model the problem of choosing which tasks to refer as a stochastic optimization problem and show that, for a given task load, it is optimal to myopically refer tasks that yield the largest reduction in expected cost, conditional on the observed data. This provides a ranking scheme and a policy to determine the optimal set of tasks for referral. We evaluate this policy against a baseline through an experimental study with human participants. Using a radar screen simulator, participants made binary target classification decisions under time constraint. They were guided by a decision rule provided to them, but were still prone to errors under time pressure. An initial experiment estimated human performance model parameters, while a second experiment compared two referral policies. Results show statistically significant gains for the proposed optimal referral policy over a blind policy that determines referrals using the automation and human-performance models but not based on the observed data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バイナリ分類タスクを行う人間自動チームにおける最適意思決定基準の問題について考察する。 事前訓練された分類器を含む自動化は、独立したタスクのバッチのデータを観察し、それらを分析し、タスクのサブセットを人間のオペレータに参照して、新鮮で最終的な分析を行う。 私たちの重要なモデリングの前提は、ヒューマンパフォーマンスがタスク負荷で劣化するというものです。 確率的最適化問題としてどのタスクを選択するかという問題をモデル化し、与えられたタスクの負荷に対して、観測データに基づいて、期待される最大のコスト削減をもたらすタスクをミオプティックに参照することが最適であることを示す。 これは、参照のためのタスクの最適セットを決定するためのランキングスキームとポリシーを提供する。 我々は,この方針を,ヒトの被験者による実験的研究を通じて評価した。 レーダスクリーンシミュレーターを用いて、参加者は時間制約の下でバイナリターゲットの分類決定を行った。 彼らは彼らに与えられた決定規則によって導かれたが、それでも時間的プレッシャーの下でエラーを起こす傾向があった。 最初の実験では、人間のパフォーマンスモデルパラメータを推定し、第2の実験では、2つの基準ポリシーを比較した。 その結果,自動化モデルと人為的性能モデルを用いて参照を判定するブラインドポリシーに対する最適参照ポリシーの統計的に有意な利得が得られたが,観測データには基づかなかった。

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