本研究は、YouTube上の配達ロボットに関するコメントの包括的な感情分析を行った。その結果、配達ロボットに対する公衆の態度は複雑であることが明らかになった。
一部の人々は配達ロボットの技術に興奮を示しているが、多くの人々は懸念を抱いている。主な懸念点は以下の通り:
感情分類の結果、機械学習モデルではバイナリ分類で最高精度86%、ターナリ分類で最高精度78%を達成した。深層学習モデルはターナリ分類で最高精度78%を達成し、機械学習モデルを上回る性能を示した。
トピックモデリングの結果から、公衆の配達ロボットに対する認識は多岐にわたることが明らかになった。雇用の安全性、配達アプリケーション、未来技術の展望、食品・ロボットの安全性、歩行者との潜在的な対立など、様々な側面が浮き彫りになった。
これらの知見に基づき、雇用の安全性向上、地元企業支援、交通管理の改善、ロボットの安全性・セキュリティ強化などの政策提言を行った。これらの政策を段階的に実施することで、配達ロボットの社会的統合を促進し、公衆の懸念に対応することができる。
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by Yuchen Du,Th... lúc arxiv.org 05-03-2024
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