2021年度 人工知能学会全国大会(第35回)

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オーガナイズドセッション » OS-9 ⼈⼯知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ

[2C4-OS-9b] 人工知能におけるプライバシー,公平性,説明責任,透明性への学際的アプローチ(2/2)

2021年6月9日(水) 15:20 〜 16:40 C会場 (TS / OS会場 1)

座長:福地 一斗(筑波大学)

16:00 〜 16:20

[2C4-OS-9b-03] 個人データ利活用の類型に応じた社会的受容性の質問紙調査

〇森下 壮一郎1、高野 雅典1、武田 英明2、高 史明3、小川 祐樹4 (1. 株式会社サイバーエージェント、2. 情報学研究所、3. 神奈川大学、4. 立命館大学)

キーワード:社会的受容性

パーソナルデータの利活用において種々の活用パターンが生み出されている.必ずしもデータの種類と利用目的のドメインは対応関係になく,たとえば医療情報が広告のために共有されて社会問題になるなどの事例があった.日々のデータ収集および分析技術の発達により,データの種類と利用目的の組み合わせにおいて,あらゆるパターンが生じる可能性がある.そのうちのどの要素もしくは組み合わせがデータ利活用の社会的受容性に影響を与えるか調査することは,上述したような問題を未然に防ぐためにも重要である.以上の背景に基づき本研究では,個人データ利活用の類型に応じた社会的受容性を調査した.具体的にはデータ利活用の類型を,の組み合わせで表現して,直行表を用いて網羅的が質問文を作成し,国内のクラウドソーシングプラットフォームを用いて協力者を募集して質問紙調査を実施し,分析を行った.その結果,容姿を取り扱うと受容されないことや,福祉が目的であれば受容されることなどが分かった.また,組み合わせによって文脈依存の受容性に差異が生まれることなどが見出された.

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