[논문 리뷰] Convening during COVID-19: Lessons learnt from organizing virtual workshops in 2020

Mandana Samiei, Caroline Weis외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 28.

Online Learning and Analytics인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 코로나19 팬데믹 기간 동안 대면 행사가 취소된 상황에서, 2020년 ICML에서 열린 Women in Machine Learning(WiML) 언워크숍 경험을 바탕으로 가상 워크숍을 기획·운영하는 데 대한 종합적인 가이드를 제시한다. Zoom과 Gather.town 같은 플랫폼을 활용한 참가자 중심의 언컨ference 형식을 통해 포괄성 설계, 기술 준비, 물리적 로드맵 계획을 중시하였으며, 팬데믹의 도전 과제에도 불구하고 높은 참여도와 넓은 참가를 달성하였다.

ABSTRACT

This report is an account of the authors' experiences as organizers of WiML's "Un-Workshop" event at ICML 2020. Un-workshops focus on participant-driven structured discussions on a pre-selected topic. For clarity, this event was different from the "WiML Workshop", which is usually co-located with NeurIPS. In this manuscript, organizers, share their experiences with the hope that it will help future organizers to host a successful virtual event under similar conditions. Women in Machine Learning (WiML)'s mission is creating connections within a small community of women working in machine learning, in order to encourage mentorship, networking, and interchange of ideas and increase the impact of women in the community.

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹으로 인해 대면 행사가 취소된 상황에서 가상의 참가자 중심 워크숍 기획 과정을 문서화하기 위해.
• 가상 학술 행사에서 참여도, 포용성, 기술적 안정성을 유지하는 데 직면한 과제를 해결하기 위해.
• 특히 소수자 그룹을 위한 기계학습 공동체 내 가상 워크숍 기획을 반복 가능하게 하는 프레임워크를 제공하기 위해.
• 등록, 참여, 소통 워크플로우에 대한 신중한 설계를 통해 다양한 참가자의 접근성과 안전성을 확보하기 위해.
• 이벤트 후 피드백과 포스트모템 분석을 활용해 이벤트 로드맵을 평가하고 개선하기 위해.

제안 방법

• 개인 정보, 세션 제안, 포스터, 자원봉사 역할 등 구조화된 섹션을 포함한 Google 폼을 활용해 등록 및 참가자 모집(CfP)을 실시하였다.
• 하이브리드 플랫폼 전략을 적용: 브레이크아웃 세션은 Zoom, 가상 네트워킹 및 포스터 세션은 Gather.town를 사용하였다.
• Gather.town에서 역할 기반 시각적 코딩 체계(예: 빨간색은 자원봉사자, 초록색은 조직자, 파랑은 다양성·포용성(D&I) 책임자)를 적용해 역할 식별을 향상시켰다.
• 이벤트 전에 facilitator와 포스터 발표자와 함께 리허설을 실시해 워크플로우와 기술 설정을 테스트하였다.
• 참가자 선호도를 수집하고 시간대를 고려해 세션을 스케줄링하여 글로벌 참가자의 접근성을 극대화하였다.
• 접근을 게이트웨이로 제한하고 실명을 요구하며, 일반적인 기술 문제 해결 가이드를 제공함으로써 보안 및 개인정보 보호를 강화하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 대면 상호작용이 없는 상황에서 참가자 중심의 가상 워크숍을 효과적으로 기획하면 어떻게 높은 참가자 참여를 유지할 수 있는가?
• RQ2 브레이크아웃 세션, 포스터 발표, 네트워킹을 가상 환경에서 효과적으로 관리하기 위해 가장 효과적인 기술적 및 조직적 전략은 무엇인가?
• RQ3 기금, 안전 수칙, 역할의 가시성 등을 통해 가상 학술 행사에서 다양성, 포용성, 형평성을 사전에 지원할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 Gather.town와 같은 가상 이벤트 플랫폼의 주요 실패 요인은 무엇이며, 준비와 소통을 통해 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ5 전통적인 컨퍼런스와 비교할 때, 가상 언컨퍼런스 형식은 협업과 과학적 교류를 어떻게 촉진하는가?

주요 결과

• 참가자 중심의 형식 덕분에 27개의 브레이크아웃 세션과 4개의 Keynote 발표를 통해 활발하고 비공식적인 토론이 이루어져 높은 참여도를 달성하였다.
• Gather.town를 활용한 네트워킹 및 포스터 세션은 역동적이고 공간 기반의 상호작용을 가능하게 했지만, 카메라/마이크 권한 설정 문제 등 기술적 문제는 사전 지침이 필요했다.
• 80% 이상의 참가자가 이 행사가 처음으로 참가한 기계학습 컨퍼런스였다고 응답하여, 저비용 및 WiML의 참가 등록 지원 덕분에 넓은 접근성이 확보되었다고 판단된다.
• Gather.town에서 역할 기반 아바타를 도입함으로써 참가자 간의 역할 인식이 크게 향상되었고, 이로 인해 혼란이 감소하였다.
• 이벤트 전 facilitator와 포스터 발표자와의 리허설은 메인 이벤트 전에 워크플로우 및 기술 문제를 조기에 발견하고 해결하는 데 핵심적인 역할을 하였다.
• 실명 요구, ICML 등록 참가자에 한해 접근 허용, 권한 및 개인정보 보호 문제 대처 지침 제공를 통해 보안 및 개인정보 보호가 향상되었다.