Core Concepts
行動センシング技術の設計において、ユーザーの多様な背景や使用状況を十分に考慮することが重要である。そうしないと、アイデンティティに基づくリスクや状況に基づくリスクが生じる可能性がある。
Abstract
本研究では、行動センシング技術の設計において、ユーザーの多様な背景や使用状況を十分に考慮することの重要性を指摘している。具体的には以下のような点が明らかになった。
アイデンティティに基づくリスク: 性別、人種、障害状況など、ユーザーの属性に基づいて生じる潜在的なリスクがある。これまでの研究では、このようなリスクに十分な注意が払われていなかった。
状況に基づくリスク: 使用するデバイスの種類や、データ収集の時間帯など、センシング環境の違いによって生じる潜在的なリスクがある。これらの状況要因も十分に考慮されていないのが現状である。
フレームワークの提案: これらのリスクを特定し軽減するために、ユーザーの文脈を包括的に理解し、公平性の評価基準を設定し、包括的なデータセットを収集し、文脈感応的なアルゴリズムを設計し、継続的なメンテナンスを行うというフレームワークを提案した。
このフレームワークを2つの行動センシング技術の事例に適用し、潜在的なリスクを定量的に評価した。その結果、従来の設計アプローチでは、アイデンティティに基づくリスクや状況に基づくリスクが看過されていることが明らかになった。本研究の知見は、より責任あるセンシング技術の設計に役立つと考えられる。
Stats
行動センシング技術を用いた抑うつ検出アルゴリズムでは、性別、初代大学生ステータス、移民ステータス、人種、性的指向などの属性によって、正確度、偽陰性率、偽陽性率に有意な差が見られた。
学生の学習意欲予測モデルでは、温度条件、場所、クラスグループによって、平均二乗誤差に有意な差が見られた。
Quotes
"行動センシング技術の設計において、ユーザーの多様な背景や使用状況を十分に考慮することが重要である。そうしないと、アイデンティティに基づくリスクや状況に基づくリスクが生じる可能性がある。"
"これまでの研究では、ユーザーの属性に基づくリスクや、センシング環境の違いによるリスクに十分な注意が払われていなかった。"
"本研究で提案したフレームワークを適用した結果、従来の設計アプローチでは、これらのリスクが看過されていることが明らかになった。"