群衆の力を利用してスクリーニングの精度を向上させることができます

群衆の力を利用してスクリーニングの精度を向上させることができます

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2人の独立した参加者の結果を平均することで、参加者が手荷物スキャンや乳房X線写真を見ているか否かにかかわらずスクリーニングの精度が向上したと 心理科学 学会ジャーナル Psychological Scienceが 発表した。

Brunel大学の研究者によると、空港検査、放射線検査、軍事偵察などの現実的な状況で、複数のスクリーニングを行うことで、希少アイテムの検出を改善できることが示唆されています。

「まれな標的を検出することには既知の問題があります」と、Brunel's Health and Life Sciencesの名誉講師であるJennifer E Corbett氏は語った。 「空港に行くとき、彼らはいつもあなたのバッグの中の水のボトルを見つけるように見えます。それは非常に一般的なアイテムなので、人々は精神的なテンプレートを持っています。人々はこれらをあまり頻繁に見ないので、それらを見逃す可能性が高い」

Brunelの研究家Jaap Munnekeと共著したCorbettは、この問題は人間の視覚システムにあると言います。人間の視覚システムは、特定の時点でいくつかのオブジェクトを詳細に処理することしかできません。 脳は、冗長で特定の情報を平均化し、事前知識に基づいて空間を埋める。 その結果、まれに見えないオブジェクト(しばしば見逃しているもの)が見逃されることがあります。

しかし、同じスキャンを単独で見ている2人の人は、それを違った視点で認識し、まれなアイテムが見つかる可能性を大幅に高めます。

「彼らが一緒に働いていることを知らない2人の見積もりを組み合わせると、人々の判断の多様性を利用するだけで、検出には大きな改善が見られます」とコーベット氏は述べています。

彼らのアイデアをテストするために、CorbettとMunkekeは2つの実験を行いました.1つは空港スクリーニングと他のマンモグラムスクリーニングを行うように参加者に挑戦しました。

空港のスクリーニング実験では、セキュリティスクリーニングの経験がない16人の参加者が、9秒間のオブジェクトを含むイメージを0.5秒間見ました。 彼らは、対象オブジェクトを検出したかどうかに基づいて、イメージを呼び出したいかどうかを示しました。

「この実験では、武器の検出と簡単な検出作業がテストされました」とコーベット氏は述べています。 観察者のペアリングによる推定では、両方のタイプのタスクの検出が改善されるだけでなく、単純なタスクから個人の推定値を組み合わせて、無相関パターンを最大化することで、別々の武器タスクのパフォーマンスが実際に向上しました。

研究者らは、個別にかつ独立して作業する2人の検出を組み合わせると、希少なオブジェクトの検出が増加するだけでなく、無害なアイテムが間違って疑わしいとフラグされる可能性が減少することを発見しました。

2回目の実験では、18人の参加者がマンモグラム上の腫瘍を特定する方法を学びました。 次に、400件のユニークスキャンがあり、そのうち5%は腫瘍が存在し、次に400個がスキャンされ、そのうち50%が腫瘍を有していた。

両方の場合において、2つの個人の結果を平均した場合、検出率の有意な増加が観察された。

「空港スキャナと放射線医師の仕事はあまり変わらない。知っているが、まれに見えるものを探しているという考えがある」とコーベット氏は語る。 「腫瘍や武器なのかどうかは関係ありませんが、同じシーンの2つの異なる認識を平均することで検出率が上がります。

研究者らは、空港や放射線検査で現在使用されているものよりも検出方法が大幅に改善されていると指摘しています。

コルベット氏は、「私たちが提案する方法は、多くの画像でまれなターゲットを検出する必要のある高度に訓練された専門家の限られたプールのリソースを最大化するための最良の候補者だろう。 "明らかにここでの制限は、目の第2セットが必要だということですが、ここでは、これらの非相関関係を引き起こしているイメージの側面をカバーする深い学習アルゴリズムを使用する方法を探しています。アルゴリズムと一緒に。