論文の概要: Measurement as Bricolage: Examining How Data Scientists Construct Target Variables for Predictive Modeling Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02819v3
- Date: Tue, 19 Aug 2025 13:24:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.559283
- Title: Measurement as Bricolage: Examining How Data Scientists Construct Target Variables for Predictive Modeling Tasks
- Title（参考訳）: ブリコラージュとしての計測 - データサイエンティストが予測モデリングタスクのためにターゲット変数を構築する方法を理解する
- Authors: Luke Guerdan, Devansh Saxena, Stevie Chancellor, Zhiwei Steven Wu, Kenneth Holstein,
- Abstract要約: データサイエンティストは、ファジィで定義が難しい概念を含む予測モデリングタスクを定式化することが多い。
我々は、ターゲット変数の構築方法を理解するために、教育と医療の15人のデータサイエンティストにインタビューを行った。
以上の結果から,データサイエンティストはブリコラージュプロセスを通じて対象変数を構築することが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.243572032735926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data scientists often formulate predictive modeling tasks involving fuzzy, hard-to-define concepts, such as the "authenticity" of student writing or the "healthcare need" of a patient. Yet the process by which data scientists translate fuzzy concepts into a concrete, proxy target variable remains poorly understood. We interview fifteen data scientists in education (N=8) and healthcare (N=7) to understand how they construct target variables for predictive modeling tasks. Our findings suggest that data scientists construct target variables through a bricolage process, in which they use creative and pragmatic approaches to make do with the limited data at hand. Data scientists attempt to satisfy five major criteria for a target variable through bricolage: validity, simplicity, predictability, portability, and resource requirements. To achieve this, data scientists adaptively apply problem (re)formulation strategies, such as swapping out one candidate target variable for another when the first fails to meet certain criteria (e.g., predictability), or composing multiple outcomes into a single target variable to capture a more holistic set of modeling objectives. Based on our findings, we present opportunities for future HCI, CSCW, and ML research to better support the art and science of target variable construction.
- Abstract（参考訳）: データサイエンティストは、学生の文章の「美」や患者の「健康ニーズ」など、ファジィで定義が難しい概念を含む予測モデリングタスクを定式化することが多い。
しかし、データサイエンティストがファジィの概念を具体的なプロキシターゲット変数に変換するプロセスは、いまだに理解されていない。
本研究では,教育における15人のデータサイエンティスト (N=8) と医療従事者 (N=7) にインタビューを行い,予測モデリングタスクにおける対象変数の構築方法について考察した。
以上の結果から,データ科学者は,限られたデータを扱うために,創造的かつ実践的なアプローチを用いて,対象変数を構築することが示唆された。
データサイエンティストは、妥当性、単純性、予測可能性、可搬性、リソース要件という、対象変数の5つの主要な基準を満たすことを試みている。
これを実現するために、データサイエンティストは、ある条件(例えば、予測可能性)を満たさないときに、ある候補のターゲット変数を別の候補に切り換えたり、複数の結果を単一のターゲット変数に合成して、より包括的なモデリング目的を捉えるといった問題(再)戦略を適応的に適用する。
本研究は, 将来のHCI, CSCW, ML研究の機会を提供し, 対象変数構築の芸術と科学をより良く支援する。
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