論文の概要: Persona-aware and Explainable Bikeability Assessment: A Vision-Language Model Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03534v1
- Date: Wed, 07 Jan 2026 02:46:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-08 18:12:46.120114
- Title: Persona-aware and Explainable Bikeability Assessment: A Vision-Language Model Approach
- Title（参考訳）: ペルソナ認識と説明可能な自転車性評価:視覚・言語モデルによるアプローチ
- Authors: Yilong Dai, Ziyi Wang, Chenguang Wang, Kexin Zhou, Yiheng Qian, Susu Xu, Xiang Yan,
- Abstract要約: 本稿では,自転車走行性評価のための人称認識型視覚言語モデルフレームワークを提案する。
パノラマ画像に基づくクラウドソーシングシステムを開発し、427人のサイクリストから12,400人のペルソナ条件のアセスメントを収集した。
実験の結果,提案フレームワークは競争力のある自転車の信頼性評価を提供することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.652496663871172
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bikeability assessment is essential for advancing sustainable urban transportation and creating cyclist-friendly cities, and it requires incorporating users' perceptions of safety and comfort. Yet existing perception-based bikeability assessment approaches face key limitations in capturing the complexity of road environments and adequately accounting for heterogeneity in subjective user perceptions. This paper proposes a persona-aware Vision-Language Model framework for bikeability assessment with three novel contributions: (i) theory-grounded persona conditioning based on established cyclist typology that generates persona-specific explanations via chain-of-thought reasoning; (ii) multi-granularity supervised fine-tuning that combines scarce expert-annotated reasoning with abundant user ratings for joint prediction and explainable assessment; and (iii) AI-enabled data augmentation that creates controlled paired data to isolate infrastructure variable impacts. To test and validate this framework, we developed a panoramic image-based crowdsourcing system and collected 12,400 persona-conditioned assessments from 427 cyclists. Experiment results show that the proposed framework offers competitive bikeability rating prediction while uniquely enabling explainable factor attribution.
- Abstract（参考訳）: 自転車の安全性評価は、持続可能な都市交通を推進し、サイクリストに優しい都市を作ることに不可欠であり、安全と快適さに対するユーザの認識を取り入れる必要がある。
しかし、既存の知覚に基づく自転車性評価アプローチは、道路環境の複雑さを捉え、主観的ユーザ知覚における不均一性を適切に考慮する上で、重要な制限に直面している。
本稿では,3つの新しいコントリビューションによる自転車走行性評価のためのパーソナ認識型ビジョンランゲージモデルフレームワークを提案する。
一 チェーンオブソート推論によりペルソナ固有の説明を生成する定型サイクリスト型に基づく理論的人格条件付け
二 未熟な専門家による注釈付き推論と豊富なユーザ評価を併用し、共同予測及び説明可能な評価を施した多粒度微調整
(iii) インフラストラクチャ変数の影響を分離するために、制御されたペアデータを生成するAI対応データ拡張。
本研究では,パノラマ画像を用いたクラウドソーシングシステムを開発した。
実験の結果,提案フレームワークは,一意に説明可能な要因帰属を可能としながら,競争力のある自転車の信頼性評価を提供することがわかった。
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