Data Origination: Human-Centered Approach for Design, Acquisition, and Utilization of Data
Data Origination: Human-Centered Approach for Design, Acquisition, and Utilization of Data
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数据起源：以人为本的数据设计、获取和利用方法
DOI：
10.1007/978-3-030-73689-7_9
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Y. Ohsawa
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Teruaki Hayashi;Y. Ohsawa
人工智能的发展和大数据的全球兴起，为不同领域的数据提供了获取途径。然而，虽然数据资源的重用和共享对于削减成本至关重要，但数据潜在地反映了设计和获取数据的人的设计意图。有必要建立一种量化数据质量的机制，通过共享有关谁、出于什么目的以及如何获取目标数据的信息。在本研究中，我们讨论了观察和数字化未观察事件的方法，并提出了数据起源的概念。此外，我们引入了两个工具来实现和支持数据起源：variable quest 和 TEEDA。此外，我们解释了当前方法在实现数据起源方面的局限性，并讨论了克服这些局限性的方法。
The development of artificial intelligence and the global emergence of big data have provided access to data from different fields. However, while the reuse and sharing of data resources is vital for cost cutting, the data potentially reflects the design intent of those who design and obtain the data. It is necessary to establish a mechanism to quantify the data quality by sharing information regarding who, for what purpose, and how the target data was acquired. In this study, we discuss the methodology to observe and digitize unobserved events and propose the concept of data origination. Further, we introduce two tools to realize and support data origination: variable quest and TEEDA. Moreover, we explain the limitations of the current approach in achieving the data origination and discuss the approaches to overcome them.
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
IEEE Trans. on Industrial Electronics 54・2
影响因子：
--
作者：
Y.Maeno;Y.Ohsawa
通讯作者：
Y.Ohsawa
影响因子：
3.9
作者：
Teruaki Hayashi;Y. Ohsawa
通讯作者：
Teruaki Hayashi;Y. Ohsawa