A felügyelt gépi tanulás kihívásai a szociológiai alkalmazásokban - Renáta, Németh (METSZETEK Társadalomtudományi Folyóirat, 2021)
Az ipari/üzleti alkalmazásokban már sokszorosan bizonyított felügyelt gépi tanulás szociológiai alkalmazásai sajátos kérdéseket vetnek fel. A sajátosság oka, hogy ezekben az alkalmazásokban komplex fogalmak megtanulása az algoritmus feladata (pl. hogy gyűlöletbeszédettartalmaz-e egy tweet). A felügyelt tanulás lényege, hogy előre bekódolt (gyűlöletbeszéd/nemgyűlöletbeszéd) szövegek címkézését tanulja meg az algoritmus, jellegzetes szövegmintázatokatkeresve. A felmerülő kérdések: hogyan jön létre a címkézés? Hogyan lehet betanított kódolókkalelvégeztetni egy olyan hermeneutikai kihívást, mint a gyűlöletbeszéd felismerése? Segítenek-eezen a rutinszerűen alkalmazott, részletezett annotálási irányelvek? A cikk arra is kitér, hogyanvégzik crowdsourcing platformokon a kódolást a nagy cégek, illetve ismertetem az MI-torzítástis, aminek itt az a lényege, hogy a kódolók maguk viszik be a diszkriminációt az adatokba. Ekérdéseket kutatási tapasztalatainkkal illusztrálom.KULCSSZAVAK: felügyelt gépi tanulás, annotálás, crows