論文の概要: A Multimedia Analytics Model for the Foundation Model Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06138v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 15:35:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:28:30.462908
• Title: A Multimedia Analytics Model for the Foundation Model Era
• Title（参考訳）: ファウンデーションモデル時代のマルチメディア分析モデル
• Authors: Marcel Worring, Jan Zahálka, Stef van den Elzen, Maximilian Fischer, Daniel Keim,
• Abstract要約: 本稿では,基盤モデル時代を対象とした包括的マルチメディア分析モデルを提案する。 我々のモデルは、技術と概念の両方の観点から、視覚分析エージェントに基づく統合された人間とAIのコラボレーションを強調している。 このモデルは、インテリジェンス分析、調査ジャーナリズム、および複雑で高精度なデータを扱う他の分野といった、センシティブな領域における実践的な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.677840693903267
• License:
• Abstract: The rapid advances in Foundation Models and agentic Artificial Intelligence are transforming multimedia analytics by enabling richer, more sophisticated interactions between humans and analytical systems. Existing conceptual models for visual and multimedia analytics, however, do not adequately capture the complexity introduced by these powerful AI paradigms. To bridge this gap, we propose a comprehensive multimedia analytics model specifically designed for the foundation model era. Building upon established frameworks from visual analytics, multimedia analytics, knowledge generation, analytic task definition, mixed-initiative guidance, and human-in-the-loop reinforcement learning, our model emphasizes integrated human-AI teaming based on visual analytics agents from both technical and conceptual perspectives. Central to the model is a seamless, yet explicitly separable, interaction channel between expert users and semi-autonomous analytical processes, ensuring continuous alignment between user intent and AI behavior. The model addresses practical challenges in sensitive domains such as intelligence analysis, investigative journalism, and other fields handling complex, high-stakes data. We illustrate through detailed case studies how our model facilitates deeper understanding and targeted improvement of multimedia analytics solutions. By explicitly capturing how expert users can optimally interact with and guide AI-powered multimedia analytics systems, our conceptual framework sets a clear direction for system design, comparison, and future research.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデルとエージェント人工知能の急速な進歩は、よりリッチで高度な人間と分析システム間の相互作用を可能にすることによって、マルチメディア分析を変革している。 しかし、既存のビジュアルおよびマルチメディア分析の概念モデルは、これらの強力なAIパラダイムによってもたらされる複雑さを適切に捉えていない。 このギャップを埋めるために,ファンデーションモデル時代に特化して設計された包括的マルチメディア分析モデルを提案する。 ビジュアル分析,マルチメディア分析,知識生成,分析タスク定義,混合開始指導,ヒューマン・イン・ザ・ループ強化学習などの確立したフレームワークを基盤として,技術と概念の両面から視覚分析エージェントをベースとした統合型AIチームの構築に重点を置いている。 モデルの中心は、専門家ユーザと半自律分析プロセスとの間のシームレスで明確に分離可能な相互作用チャネルであり、ユーザの意図とAI行動の継続的な整合性を保証する。 このモデルは、インテリジェンス分析、調査ジャーナリズム、および複雑で高精度なデータを扱う他の分野といった、センシティブな領域における実践的な課題に対処する。 我々は,我々のモデルがマルチメディア分析ソリューションをより深く理解し,ターゲットとした改善を促進する方法について,詳細なケーススタディを通して説明する。 専門家のユーザがAIを使ったマルチメディア分析システムと最適に対話し、ガイドする方法を明確に把握することで、私たちの概念的なフレームワークは、システム設計、比較、将来の研究に対して明確な方向を定めています。

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