論文の概要: Evaluating Bayesian Model Visualisations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03604v1
- Date: Mon, 10 Jan 2022 19:15:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 14:37:35.458090
- Title: Evaluating Bayesian Model Visualisations
- Title（参考訳）: ベイズモデル可視化の評価
- Authors: Sebastian Stein (1), John H. Williamson (1) ((1) School of Computing
Science, University of Glasgow, Scotland, United Kingdom)
- Abstract要約: 確率モデルは、最終的に人々が下した幅広いビジネスおよび政策決定を知らせる。
近年のアルゴリズム,計算,ソフトウェアフレームワークの開発はベイズ確率モデルの普及を促進する。
意思決定者は複雑なクエリを探索し、理論上はWhat-if-style条件付けを行うことができるが、不確実性の下でユーザの理解と合理的な意思決定を最大化するためには、適切な視覚化と対話ツールが必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39845810840390733
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Probabilistic models inform an increasingly broad range of business and
policy decisions ultimately made by people. Recent algorithmic, computational,
and software framework development progress facilitate the proliferation of
Bayesian probabilistic models, which characterise unobserved parameters by
their joint distribution instead of point estimates. While they can empower
decision makers to explore complex queries and to perform what-if-style
conditioning in theory, suitable visualisations and interactive tools are
needed to maximise users' comprehension and rational decision making under
uncertainty. In this paper, propose a protocol for quantitative evaluation of
Bayesian model visualisations and introduce a software framework implementing
this protocol to support standardisation in evaluation practice and facilitate
reproducibility. We illustrate the evaluation and analysis workflow on a user
study that explores whether making Boxplots and Hypothetical Outcome Plots
interactive can increase comprehension or rationality and conclude with design
guidelines for researchers looking to conduct similar studies in the future.
- Abstract（参考訳）: 確率モデルは、最終的に人々が下した幅広いビジネスおよび政策決定を知らせる。
近年のアルゴリズム, 計算, およびソフトウェアフレームワークの開発は, 点推定ではなく, 共同分布によって未観測パラメータを特徴づけるベイズ確率モデルの普及を促進する。
意思決定者は複雑なクエリを探索し、理論上はWhat-if-style条件付けを行うことができるが、不確実性の下でユーザの理解と合理的な意思決定を最大化するためには、適切な視覚化と対話ツールが必要である。
本稿では,ベイズモデル可視化の定量的評価のためのプロトコルを提案し,評価実践の標準化を支援し,再現性を促進するために,このプロトコルを実装したソフトウェアフレームワークを提案する。
本研究は,BoxplotsとPhythetical Outcome Plotsをインタラクティブにすることで,理解や合理性を向上できるかどうかを探索するユーザスタディにおける評価と分析のワークフローを説明し,将来同様の研究を行おうとする研究者のための設計ガイドラインで結論付ける。
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