Izkoriščanje moči množice bi lahko izboljšalo natančnost presejanja

97% Owned - Economic Truth documentary - How is Money Created (Julij 2019).

Anonim

Ocenitev rezultatov dveh neodvisnih udeležencev je izboljšala natančnost presejanja, ali so udeleženci iskali preglede prtljage ali mamografije, v skladu z ugotovitvami, objavljenimi v Psychological Science, reviji Združenja za psihološke znanosti.

Ugotovitve raziskave, o katerih so poročali raziskovalci na univerzi Brunel, kažejo, da bi lahko imeli več sifonov izboljšano odkrivanje redkih predmetov v realnem kontekstu, kot so varnost letališča, radiologija in vojaška izviđanja.

"Obstaja znana težava pri odkrivanju redkih ciljev, " je dejala avtorica študije Jennifer E Corbett, častna predavateljica na Brunelovi akademiji za zdravje in znanosti o življenju. "Ko greš na letališče, vedno zdi, da najdete steklenico vode v torbi - to je zelo pogost predmet, tako da imajo ljudje duševno predlogo, saj jo bodo našli le z redkimi tarčami, kot so orožje in pištole, ljudje vidijo te mnogo manj pogosto, zato jih verjetno pogrešam. "

Corbett, ki je avtorica z raziskovalnim delom Brunela Jaap Munneke avtorica, pravi, da je težava človeški vizualni sistem, ki je sposoben obdelati le nekaj predmetov v vsakem trenutku. V možganih so izčrpane in specifične informacije, ki zapolnjujejo prostore, ki temeljijo na predhodnem znanju. Posledica tega so pogosto zgrešeni predmeti, ki jih opazovalci ne pričakujejo.

Vendar pa dve osebi, ki neodvisno gledata v istem skeniranju, to zaznata drugače, kar znatno povečuje možnost opazovanja redkih predmetov.

"Ugotovili smo, da ko združimo ocene dveh oseb, ki ne vedo, da delajo skupaj, nimajo nikakršne interakcije - veliko je izboljšanje odkrivanja, tako da izkoristimo raznolikost presoj ljudi", je dejal Corbett.

Da bi preizkusili svoje ideje, sta Corbett in Munneke izvedla dva eksperimenta - tista, ki so udeležence izpodbijala, da opravijo presejalne preglede na letališču in drugo presejanje mamografov.

V preizkusu letališkega preizkušanja je 16 udeležencev, ki niso imeli izkušenj z varnostnim preverjanjem, videli polovico sekundo sliko, ki je vsebovala devet predmetov. Nato so navedli, ali želijo poklicati sliko nazaj, glede na to, ali so zaznali ciljni predmet.

"Poskus je preizkusil detekcijo orožja, pa tudi preproste naloge odkrivanja, " je dejal Corbett. "Ugotovili smo, da ne samo, da ocenjevanje opazovalca ne izboljša zaznavanja v obeh vrstah nalog, temveč, da združuje ocene posameznikov iz preproste naloge na način, ki maksimizira dekorizirane vzorce, dejansko izboljšal učinkovitost pri ločeni nalogi orožja."

Raziskovalci so odkrili, da ko so združili detekcijo dveh oseb, ki so delali individualno in neodvisno, niso opazili samo povečanja odkrivanja redkih predmetov, temveč tudi zmanjšanja verjetnosti, da bodo neškodljivi predmeti napačno označeni kot sumljivi.

V drugem poskusu se je 18 udeležencev naučilo identificirati tumor na mamografu. Nato so videli 400 edinstvenih pregledov, od katerih je 5% imelo prisoten tumor, nato pa še 400, od katerih je bilo 50% prisotnih tumorjev.

V obeh primerih je bilo opaziti znatno povečanje stopnje odkrivanja, če so bili rezultati povprečja dveh posameznikov.

"Naloga ni tako različna med skenerjem letališča in radiologom. Ideja je, da iščete nekaj, kar poznate, vendar pogosto vidite, " je dejal Corbett. "Ni važno, ali je to tumor ali orožje ali kaj drugega, povprečje dveh različnih dojemanja istega prizora povečuje odkrivanje."

Raziskovalci pravijo, da je njihova metoda detekcije občutno izboljšana od tistih, ki se trenutno uporabljajo na letališču, in radiološkega pregleda, saj znatno zmanjša čas, ko nekdo potrebuje pregled.

"Metoda, ki jo predlagamo, je verjetno najboljši kandidat za maksimiziranje virov omejenega nabora visoko usposobljenih strokovnjakov, ki morajo odkriti redke tarče na veliko slikah, " je dejal Corbett. "Očitno je omejitev tukaj, da zahteva drugo vrsto oči, zdaj pa iščemo načine za uporabo globokega učnega algoritma za pokrivanje vidikov slik, ki povzročajo te dekorativne zveze. Lahko pa seznanimo posameznika z algoritmom. "

menu
menu