論文の概要: Back to the Communities: A Mixed-Methods and Community-Driven Evaluation of Cultural Sensitivity in Text-to-Image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27361v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 10:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.07493
• Title: Back to the Communities: A Mixed-Methods and Community-Driven Evaluation of Cultural Sensitivity in Text-to-Image Models
• Title（参考訳）: コミュニティへ:テキスト・画像モデルにおける混合手法とコミュニティ主導による文化的感性評価
• Authors: Sarah Kiden, Oriane Peter, Gisela Reyes-Cruz, Maira Klyshbekova, Sena Choi, Aislinn Gomez Bergin, Maria Waheed, Damian Eke, Tayyaba Azim, Sarvapali Ramchurn, Sebastian Stein, Elvira Perez Vallejos, Kate Devlin, Joel E Fischer,
• Abstract要約: 本稿は、19カ国59名を対象に、最先端のレビュー・共同制作ワークショップを開催する。 我々は,T2Iモデルの文化的感受性を評価するため,混合メソッドコミュニティによる評価手法を開発し,検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.504576283410799
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evidence shows that text-to-image (T2I) models disproportionately reflect Western cultural norms, amplifying misrepresentation and harms to minority groups. However, evaluating cultural sensitivity is inherently complex due to its fluid and multifaceted nature. This paper draws on a state-of-the-art review and co-creation workshops involving 59 individuals from 19 different countries. We developed and validated a mixed-methods community-based evaluation methodology to assess cultural sensitivity in T2I models, which embraces first-person methods. Quantitative scores and qualitative inquiries expose convergence and disagreement within and across communities, illuminate the downstream consequences of misrepresentation, and trace how training data shaped by unequal power relations distort depictions. Extensive assessments are constrained by high resource requirements and the dynamic nature of culture, a tension we alleviate through a context-based and iterative methodology. The paper provides actionable recommendations for stakeholders, highlighting pathways to investigate the sources, mechanisms, and impacts of cultural (mis)representation in T2I models.
• Abstract（参考訳）: 証拠は、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)モデルは西洋の文化規範を不均等に反映し、誤表現を増幅し、少数派に害を与えることを示している。 しかし、その流動性と多面性により、文化的感受性の評価は本質的に複雑である。 本稿は、19カ国59名を対象に、最先端のレビュー・共同制作ワークショップを開催する。 我々は,T2Iモデルの文化的感受性を評価するための混合メソッドを用いたコミュニティ評価手法を開発し,その妥当性を検証した。 定量的スコアと質的な質問は、コミュニティ内およびコミュニティ間の収束と不一致を露呈し、誤った表現の下流の結果を照らし、不平等な力関係によって形成されたトレーニングデータが描写を歪ませる様子を辿る。 大規模な評価は、高いリソース要件と文化のダイナミックな性質、文脈に基づいた反復的な方法論によって緩和される緊張によって制約されます。 本稿は,T2Iモデルにおける文化的(ミス)表現の源泉,メカニズム,および影響を明らかにするための,利害関係者への行動可能なレコメンデーションを提供する。

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