論文の概要: Semantic-Driven Topic Modeling for Analyzing Creativity in Virtual Brainstorming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16835v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 23:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.999121
• Title: Semantic-Driven Topic Modeling for Analyzing Creativity in Virtual Brainstorming
• Title（参考訳）: 仮想ブレインストーミングにおける創造性分析のための意味駆動的トピックモデリング
• Authors: Melkamu Abay Mersha, Jugal Kalita,
• Abstract要約: 4つのモジュールコンポーネントを統合する意味駆動型トピックモデリングフレームワークを提案する。 本研究は,学生グループが大学改善に携わるグループを対象に,構造化Zoomブレインストーミングセッションの評価を行った。 LDA, ETM, BERTopicなどの定式化手法と比較して, 平均コヒーレンススコア0.687(CV)よりも高いトピックコヒーレンスを実現している。 この研究は、協調的思考を解析するための埋め込みベースのトピックモデリングの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.707653566827704
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Virtual brainstorming sessions have become a central component of collaborative problem solving, yet the large volume and uneven distribution of ideas often make it difficult to extract valuable insights efficiently. Manual coding of ideas is time-consuming and subjective, underscoring the need for automated approaches to support the evaluation of group creativity. In this study, we propose a semantic-driven topic modeling framework that integrates four modular components: transformer-based embeddings (Sentence-BERT), dimensionality reduction (UMAP), clustering (HDBSCAN), and topic extraction with refinement. The framework captures semantic similarity at the sentence level, enabling the discovery of coherent themes from brainstorming transcripts while filtering noise and identifying outliers. We evaluate our approach on structured Zoom brainstorming sessions involving student groups tasked with improving their university. Results demonstrate that our model achieves higher topic coherence compared to established methods such as LDA, ETM, and BERTopic, with an average coherence score of 0.687 (CV), outperforming baselines by a significant margin. Beyond improved performance, the model provides interpretable insights into the depth and diversity of topics explored, supporting both convergent and divergent dimensions of group creativity. This work highlights the potential of embedding-based topic modeling for analyzing collaborative ideation and contributes an efficient and scalable framework for studying creativity in synchronous virtual meetings.
• Abstract（参考訳）: 仮想ブレインストーミングセッションは協調的な問題解決の中心的な要素となっているが、アイデアの大量かつ不均一な分布は、しばしば価値ある洞察を効率的に抽出することが困難である。 アイデアのマニュアルコーディングは時間がかかり、主観的であり、グループの創造性を評価するための自動化アプローチの必要性を強調している。 本研究では,トランスフォーマーベースの埋め込み (Sentence-BERT) ,次元減少 (UMAP) ,クラスタリング (HDBSCAN) ,改良を伴うトピック抽出という,4つのモジュラーコンポーネントを統合した意味駆動型トピックモデリングフレームワークを提案する。 このフレームワークは、文レベルでの意味的類似性をキャプチャし、ノイズをフィルタリングし、アウトリーチを識別しながら、ブレインストーミングのスクリプティングからコヒーレントなテーマを発見できる。 本研究は,学生グループが大学改善に携わるグループを対象に,構造化Zoomブレインストーミングセッションの評価を行った。 その結果, LDA, ETM, BERTopicなどの既存の手法と比較して, 平均コヒーレンススコアが0.687(CV)であり, ベースラインをかなり上回る結果が得られた。 パフォーマンスの改善に加えて、このモデルは、探索されたトピックの深さと多様性に関する解釈可能な洞察を提供し、グループ創造性の収束次元と発散次元の両方をサポートする。 この研究は、協調的なアイデアを分析するための埋め込みベースのトピックモデリングの可能性を強調し、同期仮想ミーティングにおける創造性を研究するための効率的でスケーラブルなフレームワークに貢献している。

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