論文の概要: The Subjectivity of Respect in Police Traffic Stops: Modeling Community Perspectives in Body-Worn Camera Footage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10339v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 22:22:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.313104
• Title: The Subjectivity of Respect in Police Traffic Stops: Modeling Community Perspectives in Body-Worn Camera Footage
• Title（参考訳）: 警察の交通停止における敬意の主観性--ボディウォーンカメラフットージにおけるコミュニティの視点をモデル化する
• Authors: Preni Golazizian, Elnaz Rahmati, Jackson Trager, Zhivar Sourati, Nona Ghazizadeh, Georgios Chochlakis, Jose Alcocer, Kerby Bennett, Aarya Vijay Devnani, Parsa Hejabi, Harry G. Muttram, Akshay Kiran Padte, Mehrshad Saadatinia, Chenhao Wu, Alireza S. Zaibari, Michael Sierra-Arévalo, Nick Weller, Shrikanth Narayanan, Benjamin A. T. Graham, Morteza Dehghani,
• Abstract要約: ボディウーンカメラ(BWC)は警察と市民の相互作用のユニークな記録を提供する。 複数の視点から評価と自由文の有理性を付加した,最初の大規模トラフィックストップデータセットを紹介した。 警察系,司法系,無所属のロサンゼルス住民からアノテーションを抽出することにより,知覚的差異の系統的研究を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.122987420525927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Traffic stops are among the most frequent police-civilian interactions, and body-worn cameras (BWCs) provide a unique record of how these encounters unfold. Respect is a central dimension of these interactions, shaping public trust and perceived legitimacy, yet its interpretation is inherently subjective and shaped by lived experience, rendering community-specific perspectives a critical consideration. Leveraging unprecedented access to Los Angeles Police Department BWC footage, we introduce the first large-scale traffic-stop dataset annotated with respect ratings and free-text rationales from multiple perspectives. By sampling annotators from police-affiliated, justice-system-impacted, and non-affiliated Los Angeles residents, we enable the systematic study of perceptual differences across diverse communities. To this end, we (i) develop a domain-specific evaluation rubric grounded in procedural justice theory, LAPD training materials, and extensive fieldwork; (ii) introduce a rubric-driven preference data construction framework for perspective-consistent alignment; and (iii) propose a perspective-aware modeling framework that predicts personalized respect ratings and generates annotator-specific rationales for both officers and civilian drivers from traffic-stop transcripts. Across all three annotator groups, our approach improves both rating prediction performance and rationale alignment. Our perspective-aware framework enables law enforcement to better understand diverse community expectations, providing a vital tool for building public trust and procedural legitimacy.
• Abstract（参考訳）: 交通停止は最も頻繁に行われる警察と市民の対話の1つであり、ボディウーンカメラ(BWC)は、これらの遭遇がどのように展開されるかのユニークな記録を提供する。 尊敬はこれらの相互作用の中心的な次元であり、公的な信頼と正当性を形作るが、その解釈は本質的に主観的であり、生きた経験によって形作られ、コミュニティ特有の視点は批判的考察である。 ロサンゼルス市警のBWCの映像に前例のないアクセスを応用し、敬意のレーティングと複数の視点からの自由テキストの合理性を付加した、最初の大規模トラフィックストップデータセットを紹介します。 警察系,司法系,無所属のロサンゼルス住民からアノテーションを抽出することにより,多様な地域社会における知覚的差異の系統的研究を可能にした。 この目的のために、私たちは 一 手続き的司法理論、LAPD訓練資料及び広範囲のフィールドワークに根ざしたドメイン固有の評価用ルーブリックを開発すること。 (二)視点整合性アライメントのためのルーリック駆動の嗜好データ構築フレームワークを導入する。 (iii) パーソナライズされた敬意評価を予測し、交通情報から警察官と一般ドライバーの両方にアノテータ固有の論理を生成する視点対応型モデリングフレームワークを提案する。 3つのアノテータ群全体で、評価予測性能と合理的アライメントの両方を改善した。 我々の視点を意識した枠組みは、法執行機関が様々なコミュニティの期待をよりよく理解し、公共の信頼と手続き的正当性を構築するための重要なツールを提供する。

関連論文リスト

• Revisiting Salient Object Detection from an Observer-Centric Perspective [48.99721284788945]
  そこで我々は,視覚的手がかりだけでなく,その嗜好や意図など,観察者固有の要因を考慮し,有意な領域を予測できるオブザーバ中心の有意物体検出(OC-SOD)を提案する。 結果として、この定式化は本質的なあいまいさと人間の知覚の多様性を捉え、パーソナライズされ、文脈に合ったサリエンシの予測を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-06T03:53:01Z)
• RoboView-Bias: Benchmarking Visual Bias in Embodied Agents for Robotic Manipulation [67.38036090822982]
  ロボット操作における視覚バイアスの定量化を目的とした,最初のベンチマークであるRoboView-Biasを提案する。 我々は、個々の視覚的要因とその相互作用によって引き起こされるバイアスの堅牢な測定を可能にする2,127のタスクインスタンスを作成します。 本研究は,視覚バイアスの系統的解析が,安全で信頼性の高い汎用的なエンボディエージェントの開発に必須であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-26T13:53:25Z)
• Explain Before You Answer: A Survey on Compositional Visual Reasoning [74.27548620675748]
  構成的視覚推論は、マルチモーダルAIにおける重要な研究フロンティアとして登場した。 本調査は,トップ会場(CVPR,ICCV,NeurIPS,ICML,ACLなど)から260以上の論文を体系的にレビューする。 次に60以上のベンチマークとそれに対応するメトリクスを、基底精度、連鎖忠実性、高分解能知覚などの次元に沿って探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-24T11:01:51Z)
• Towards AI-Driven Policing: Interdisciplinary Knowledge Discovery from Police Body-Worn Camera Footage [0.0]
  本稿では,高度な人工知能(AI)と統計機械学習(ML)技術を用いて,警察用ボディウーンカメラ(BWC)映像を解析するための新しい枠組みを提案する。 我々の目標は、警察官と民間人の相互作用パターンを検出し、分類し、分析し、重要な行動力学を特定することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-28T17:25:23Z)
• Auto-Drafting Police Reports from Noisy ASR Outputs: A Trust-Centered LLM Approach [11.469965123352287]
  本研究では,複雑な,騒々しい,複数ロールの対話データから,警察報告のドラフトを生成するためのAI駆動システムを提案する。 我々のアプローチは、法執行機関の相互作用の重要な要素をインテリジェントに抽出し、ドラフトに含めます。 このフレームワークは、将来の警察行為において、レポートプロセスを変革し、監視、一貫性、公平性を保証する可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T16:27:28Z)
• Evidence of What, for Whom? The Socially Contested Role of Algorithmic Bias in a Predictive Policing Tool [0.9821874476902969]
  異なるグループの利害関係者が,ツールのアルゴリズムバイアスの多様な問題診断を明確化することを示す。 利害関係者は、警察パトロールアロケーションに関する政策を改定するためにアルゴリズムバイアスの証拠を利用する。 アルゴリズムバイアスの様々な利用の暗黙の仮定と範囲を証拠とみなす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T13:03:33Z)
• A Multi-Perspective Machine Learning Approach to Evaluate Police-Driver Interaction in Los Angeles [18.379058918856717]
  州内で最も目に見えて接触した警察官は、交通停止中に年間2000万回以上、市民と交流している。 ボディウーンカメラ(BWC)は、警察の説明責任を高め、警察と公共の相互作用を改善する手段として用いられる。 本稿では、このBWC映像から音声、ビデオ、および転写情報を分析するために、新しいマルチパースペクティブ・マルチモーダル機械学習(ML)ツールを開発するためのアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T19:56:20Z)
• Fairness meets Cross-Domain Learning: a new perspective on Models and Metrics [80.07271410743806]
  クロスドメイン学習(CD)とモデルフェアネスの関係について検討する。 いくつかの人口集団にまたがる顔画像と医療画像のベンチマークと、分類とローカライゼーションタスクについて紹介する。 本研究は,3つの最先端フェアネスアルゴリズムとともに,14のCDアプローチをカバーし,前者が後者に勝ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T09:34:05Z)
• Self-supervised Human Detection and Segmentation via Multi-view Consensus [116.92405645348185]
  本稿では,トレーニング中に幾何学的制約を多視点一貫性という形で組み込むマルチカメラフレームワークを提案する。 本手法は,標準ベンチマークから視覚的に外れた画像に対して,最先端の自己監視的人物検出とセグメンテーション技術に勝ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T15:47:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。