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Análisis de la representación de personajes en el contenido mediático mediante el modelo de base multimodal: eficacia y confianza

Created by
  • Haebom

Autor

Evdoxia Taka, Debadyuti Bhattacharya, Joanne Garde-Hansen, Sanjay Sharma, Tanaya Guha

Describir

Este artículo presenta una herramienta de análisis de expresiones de personajes basada en IA y evalúa su usabilidad y fiabilidad mediante investigación de usuarios. Mediante un modelo de extracción de análisis basado en el Preentrenamiento de Imágenes de Lenguaje Contrastivo (CLIP), la herramienta cuantifica las expresiones de los personajes por género y edad a partir de datos de imagen e incluye componentes de visualización que muestran estos resultados eficazmente al usuario general. Los resultados de la investigación de usuarios revelaron que los participantes comprendieron los resultados del análisis visualizado y reconocieron la usabilidad general de la herramienta, pero también destacaron la necesidad de visualizaciones que incluyeran categorías demográficas más detalladas e información contextual. Si bien la confianza en los modelos de género y edad basados ​​en IA fue moderada a baja, no hubo oposición a su uso. El código de la herramienta, la evaluación comparativa y los datos de la investigación de usuarios están disponibles en GitHub.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Verificación empírica de la utilidad de una herramienta de análisis de expresiones de personajes basada en IA.
Enfatizar la importancia de visualizar los resultados del análisis basado en IA para los usuarios generales.
Sugerir nuevas direcciones de investigación para mejorar la confiabilidad de los modelos de IA y satisfacer las necesidades de los usuarios.
Limitations:
Limitaciones en el tamaño de los participantes y la diversidad en la investigación de usuarios.
Las categorías demográficas incluidas en el análisis son limitadas.
Se considera que la confianza en los modelos de IA es entre media y baja.
Identificar la necesidad de una visualización más detallada e información contextual.
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