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To Classify is to Interpret

  • Taxonomy building is a task that requires interpreting and classifying data within a given frame of reference, which comes to play in many areas of application that deal with knowledge and information organization. In this paper, we explore how taxonomy building can be supported with systems that integrate machine learning (ML). However, relying only on black-boxed ML-based systems to automate taxonomy building would sideline the users’ expertise. We propose an approach that allows the user to iteratively take into account multiple model’s outputs as part of their sensemaking process. We implemented our approach in two real-world use cases. The work is positioned in the context of HCI research that investigates the design of ML-based systems with an emphasis on enabling human-AI collaboration.

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Verfasserangaben:Sebastian MeierORCiDGND, Katrin GlinkaORCiD
DOI:https://doi.org/10.1145/3603555.3608532
ISBN:979-8-4007-0771-1
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Proceedings of Mensch und Computer 2023
Untertitel (Englisch):Building Taxonomies from Heterogeneous Data through Human-AI Collaboration
Verlag:Association for Computing Machinery
Verlagsort:New York
Herausgeber*in:Markus Stolze, Frieder Loch, Matthias Baldauf, Florian Alt, Christina Schneegass, Thomas Kosch, Teresa Hirzle, Shadan Sadeghian, Fiona Draxler, Kenan Bektas, Katrin Lohan, Pascal Knierim
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Veröffentlichende Institution:Fachhochschule Potsdam
Datum der Freischaltung:07.09.2023
GND-Schlagwort:Künstliche Intelligenz; Taxonomie; Maschinelles Lernen; Mensch-Maschine-Schnittstelle
Erste Seite:395
Letzte Seite:401
Fachbereiche und Zentrale Einrichtungen:FB4 Design
DDC-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
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