論文の概要: Beyond Accuracy: Community Perspectives on Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09655v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 15:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:07.475471
• Title: Beyond Accuracy: Community Perspectives on Machine Translation
• Title（参考訳）: 正確性を超えて - 機械翻訳に関するコミュニティの視点
• Authors: Yujun Wang, Ehud Reiter, Shimei Pan, Steffen Eger, Wei Zhao,
• Abstract要約: 非AIコミュニティは機械翻訳(MT)システムに対する懸念が高まっている。 これは、技術進歩と現実世界のユーザーのニーズの間に顕著なギャップがあることを示唆している。 筆者らは, 4つの利害関係者コミュニティがソーシャルメディア上でMT技術について何を投稿しているかを, 初めて大規模に分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.87848886025228
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Despite remarkable progress in machine translation (MT), non-AI communities have raised growing concerns about MT systems, suggesting a noticeable gap between technical advancement and the needs of real-world users. For instance, while NLP researchers focus on benchmark performance, end users care about ethical concerns, trust, reliability, costs, and more. We argue that listening to various user communities is essential so that research efforts would be directed towards the problems that the communities care about. To this end, we present a large-scale analysis, for the first time, that investigates what four stakeholder communities (AI developers, professional translators, language learners, and language service providers) post about MT technology on social media. To do so, we construct a dataset of 79,286 posts and comments from Reddit, Facebook, Bluesky, and Mastodon from 2019 to 2025, and analyse where these communities disagree, and how and why. Overall, we find that communities often disagree, and even show strong conflicts due to polarised sentiments on topics such as translation quality, efficiency, and reliability. This is because these communities approach these topics differently: the AI community frames them as technical and computational problems, while non-AI (user) communities care more about quality nuances, time savings, user trust, and broader social issues.
• Abstract（参考訳）: 機械翻訳(MT)の顕著な進歩にもかかわらず、非AIコミュニティはMTシステムに対する懸念を高めており、技術進歩と現実世界のユーザのニーズの間に顕著なギャップがあることを示唆している。 例えば、NLP研究者はベンチマークのパフォーマンスに重点を置いているが、エンドユーザは倫理的懸念、信頼、信頼性、コストなどに関心を持っている。 様々なユーザコミュニティに耳を傾けることが不可欠であり,コミュニティが関心を持つ問題に研究努力を向けることが重要である,と我々は主張する。 この目的のために、我々は、初めて4つのステークホルダーコミュニティ(AI開発者、専門家翻訳者、言語学習者、言語サービス提供者)が、MT技術についてソーシャルメディア上で何を投稿しているかを調査する大規模な分析を提示する。 そのために、2019年から2025年にかけて、Reddit、Facebook、Bluesky、Mastodonから79,286件の投稿とコメントのデータセットを構築し、これらのコミュニティの意見の相違点と理由を分析しました。 全体として、コミュニティはしばしば意見が一致せず、翻訳品質、効率、信頼性といったトピックに対する偏見的な感情による強い対立さえも示している。 これは、これらのコミュニティがこれらのトピックに異なるアプローチをとるためである: AIコミュニティはこれらを技術的および計算的な問題とみなし、非AI(ユーザ)コミュニティは品質のニュアンス、時間節約、ユーザ信頼、より広範な社会問題に関心を持っている。

関連論文リスト

• An Interdisciplinary Approach to Human-Centered Machine Translation [67.70453480427132]
  機械翻訳(MT)ツールは現在、プロの翻訳者がいない状況で広く使われている。 MT技術の進歩にもかかわらず、システム開発と実世界の利用の間にはギャップが持続している。 本稿では,システム設計と多様なコミュニケーション目標の整合性を強調し,MTに対する人間中心のアプローチを提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T13:27:44Z)
• The AI Imperative: Scaling High-Quality Peer Review in Machine Learning [49.87236114682497]
  AIによるピアレビューは、緊急の研究とインフラの優先事項になるべきだ、と私たちは主張する。 我々は、事実検証の強化、レビュアーのパフォーマンスの指導、品質改善における著者の支援、意思決定におけるAC支援におけるAIの具体的な役割を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T18:37:14Z)
• Community Moderation and the New Epistemology of Fact Checking on Social Media [124.26693978503339]
  ソーシャルメディアプラットフォームは伝統的に、誤解を招くコンテンツを識別しフラグを立てるために、独立した事実チェック組織に依存してきた。 X(元Twitter)とMetaは、クラウドソースのファクトチェックの独自のバージョンを立ち上げて、コミュニティ主導のコンテンツモデレーションに移行した。 主要なプラットフォーム間での誤情報検出の現在のアプローチについて検討し,コミュニティ主導型モデレーションの新たな役割を探求し,大規模クラウドチェックの約束と課題の両方を批判的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T14:50:18Z)
• Translation in the Hands of Many:Centering Lay Users in Machine Translation Interactions [20.620669039109245]
  機械翻訳(MT)がグローバルツールとなった。 広い範囲のアクセシビリティは、MTのリーチ範囲をレイユーザーの広大な基盤にまで広げた。 ユーザインタラクションの形成の中心となる3つの要因 – ユーザビリティ,信頼,リテラシー – を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-19T14:45:17Z)
• AI in Support of Diversity and Inclusion [5.415339913320849]
  大規模言語モデル(LLM)をより透明化し、包括的で、社会的偏見を認識していく上での課題と進歩を考察する。 メディア内の偏見のあるコンテンツを識別する上で、AIが果たす役割を強調します。 AIシステムには多様な包括的トレーニングデータが必要だ、と私たちは強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-16T13:36:24Z)
• A Capabilities Approach to Studying Bias and Harm in Language Technologies [4.135516576952934]
  我々は、能力アプローチのレンズを通して、言語技術への公平さ、偏見、包摂性を考察する。 能力のアプローチは、人々が達成できるものに集中し、社会的、政治的、経済的文脈を考慮に入れている。 本稿では,機能アプローチ,多言語・多文化的評価との関係,言語技術の有害性の定義と評価において,コミュニティメンバと有意義な協力を得られるか,について詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T22:46:13Z)
• The Call for Socially Aware Language Technologies [94.6762219597438]
  NLPが機能する社会環境の要因、文脈、意味の認識の欠如である。 我々は、NLPが社会意識を発達させる上で大きな課題が残っており、この分野の新しい時代の始まりであると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T18:12:39Z)
• Matching Social Issues to Technologies for Civic Tech by Association Rule Mining using Weighted Casual Confidence [1.1470070927586016]
  日本の80以上の市民技術コミュニティが、地域問題を解決するための情報技術(IT)システムを開発している。 我々の目的は、こうしたコミュニティがIT経験のより良いパートナを見つけるのを支援するために、市民技術マッチングシステムを実現することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T11:18:09Z)
• LioNets: A Neural-Specific Local Interpretation Technique Exploiting Penultimate Layer Information [6.570220157893279]
  解釈可能な機械学習(IML)は研究の緊急のトピックである。 本稿では,テキストデータと時系列データに適用される局所的,神経特異的な解釈プロセスに焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-13T09:39:33Z)

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。