本文记录了StammerTalk的收集整理过程——一个由说中文的口吃者组成的草根社区,自主收集口吃语音数据以构建更具包容性的语音AI模型。残障人士在AI数据收集中往往被排除或仅被视为研究对象,本研究引入了一种新的残障数据收集模式,即由残障社区对其个人数据和数据驱动体验行使能动性和控制权。我们的民族志数据显示,社区主导的数据收集不仅产生了AI系统中代表该社区所需的数据,还通过接纳而非隐藏口吃和口吃者身份,增强了社区的社会纽带,从而赋权社区及其成员。认识到社区主导的草根数据收集缺乏适当的社会技术基础设施,本文讨论了实际挑战以及社区在类似工作中成功的策略和因素。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
当前问题库还没有收录这篇论文的问题与痛点。
暂无符合条件(≥60% 相似度)的相关论文
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3687014
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CSCW
calendar_month
年份
2024
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
2 位作者
sell
研究子方向
—
work
职业/产业
—
article
内容状态
仅摘要
hub
相关论文
0 篇相关论文