Information Processing and Overload in Group Conversation: A Graph-Based Prediction Model
Notice bibliographique
Résumé
Based on analyzing verbal and nonverbal features of small group conversations in a task-based scenario, this work focuses on automatic detection of group member perceptions about how well they are making use of available information, and whether they are experiencing information overload. Both the verbal and nonverbal features are derived from graph-based social network representations of the group interaction. For the task of predicting the information use ratings, a predictive model using random forests with verbal and nonverbal features significantly outperforms baselines in which the mean or median values of the training data are predicted, as well as significantly outperforming a linear regression baseline. For the task of predicting information overload ratings, the multimodal random forests model again outperforms all other models, including significant improvement over linear regression and gradient boosting models. However, on that task the best model is not significantly better than the mean and median baselines. For both tasks, we analyze performance using the full multimodal feature set versus using only linguistic features or only turn-taking features. While utilizing the full feature set yields the best performance in terms of mean squared error (MSE), there are no statistically significant differences, and using only linguistic features gives comparable performance. We provide a detailed analysis of the individual features that are most useful for each task. Beyond the immediate prediction tasks, our more general goal is to represent conversational interaction in such a way that yields a small number of features capturing the group interaction in an easily interpretable manner. The proposed approach is relevant to many other group prediction tasks as well, and is distinct from both classical natural language processing (NLP) as well as more current deep learning/artificial neural network approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».