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Analyzing Character Representation in Media Content using Multimodal Foundation Model: Effectiveness and Trust

Created by
  • Haebom

作者

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

概要

本論文は、AIベースのキャラクター表現分析ツールを提示し、ユーザー研究を通じてその有用性と信頼性を評価した研究です。 Contrastive Language Image Pretraining(CLIP)ベースの分析抽出モデルを使用して、ビデオデータの性別と年齢に応じたキャラクター表現を定量化し、一般ユーザーに効果的に表示する可視化コンポーネントを含みます。ユーザー研究の結果、参加者は視覚化された分析結果を理解し、ツールの全体的な有用性を認めたが、より詳細な人口統計カテゴリとコンテキスト情報を含む可視化の必要性を提起した。 AIベースの性別と年齢モデルの信頼性は、中から低レベルであったが、AIの使用自体に反対はなかった。ツールコード、ベンチマーク、ユーザー研究データはGitHubで公開されています。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
AIベースのキャラクター表現解析ツールの有用性を実証的に検証
一般ユーザーのためのAIベースの分析結果の可視化設計の重要性を強調します。
AIモデルの信頼性を向上させ、ユーザーのニーズを満たすためのさらなる研究方向を提示します。
Limitations:
ユーザー研究の参加者の規模と多様性の制限
分析に含まれる人口統計カテゴリが制限されています。
AIモデルの信頼性は、中から低レベルに見えます。
より詳細な可視化とコンテキスト情報提供の必要性を確認する。
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