設計者の意図とDOLCEの分類結果の乖離には、いくつかの要因が考えられます。
タスクの曖昧さ: タスク名や説明が明確でない場合、設計者の意図が正確に反映されないことがあります。例えば、特定のタスクが検索重視であると考えられていても、実際には全体理解を必要とする場合があります。
データの多様性: タスクに含まれるデータの多様性や複雑さが、設計者の意図と異なる結果を生むことがあります。特に、長文の中に複数の情報が含まれている場合、モデルがどの情報を重視するかによって、分類結果が変わる可能性があります。
評価基準の違い: 設計者が設定した評価基準が、DOLCEフレームワークでの分類に影響を与えることがあります。例えば、設計者が特定のタスクを検索重視と見なしていても、実際の評価が全体理解を必要とする場合、分類結果に乖離が生じることがあります。
モデルの限界: モデルの能力や限界が、設計者の意図とDOLCEの分類結果に影響を与えることがあります。例えば、モデルが特定の情報を正確に取得できない場合、検索重視のタスクであっても全体理解を必要とするように見えることがあります。