본 논문은 다양한 모달리티를 가진 멀티모달 오정보 벤치마크의 편향성을 분석하고, 특정 모달리티에 대한 편향을 자동적으로 인식하는 방법을 제시한다. 특히, 샘플 수준에서 편향을 분석하기 위해 세 가지 접근 방식을 제안한다: 1) 거친 수준의 모달리티 이점 평가, 2) 중간 수준의 정보 흐름 정량화, 3) 세밀한 수준의 인과 관계 분석. 두 가지 널리 사용되는 벤치마크에 대한 인간 평가를 통해 제안된 방법의 효과를 검증하고, 향후 연구 방향을 제시하는 세 가지 흥미로운 결과를 도출한다.
시사점, 한계점
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여러 관점의 앙상블이 신뢰할 수 있는 자동 분석에 필수적임.
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자동 분석은 탐지기 유도 변동에 취약함.
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다양한 관점은 모달리티 균형 샘플에서는 높은 일치도를 보이지만, 편향된 샘플에서는 차이를 보임.
