論文の概要: An Interdisciplinary Perspective on Evaluation and Experimental Design for Visual Text Analytics: Position Paper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11534v1
• Date: Fri, 23 Sep 2022 11:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 17:00:02.691955
• Title: An Interdisciplinary Perspective on Evaluation and Experimental Design for Visual Text Analytics: Position Paper
• Title（参考訳）: 視覚テキスト分析のための評価と実験設計に関する学際的視点:位置紙
• Authors: Kostiantyn Kucher, Nicole Sultanum, Angel Daza, Vasiliki Simaki, Maria Skeppstedt, Barbara Plank, Jean-Daniel Fekete, and Narges Mahyar
• Abstract要約: 本稿では,視覚的テキスト分析手法の評価に焦点をあてる。 視覚テキスト分析手法を評価する上で,課題の4つの主要なグループを同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.586485898038312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Appropriate evaluation and experimental design are fundamental for empirical sciences, particularly in data-driven fields. Due to the successes in computational modeling of languages, for instance, research outcomes are having an increasingly immediate impact on end users. As the gap in adoption by end users decreases, the need increases to ensure that tools and models developed by the research communities and practitioners are reliable, trustworthy, and supportive of the users in their goals. In this position paper, we focus on the issues of evaluating visual text analytics approaches. We take an interdisciplinary perspective from the visualization and natural language processing communities, as we argue that the design and validation of visual text analytics include concerns beyond computational or visual/interactive methods on their own. We identify four key groups of challenges for evaluating visual text analytics approaches (data ambiguity, experimental design, user trust, and "big picture'' concerns) and provide suggestions for research opportunities from an interdisciplinary perspective.
• Abstract（参考訳）: 適切な評価と実験設計は経験的科学、特にデータ駆動分野において基本である。 例えば、言語の計算モデリングの成功により、研究結果がエンドユーザにすぐに影響を与えるようになっている。 エンドユーザによる採用のギャップが減少するにつれ、研究コミュニティや実践者が開発したツールやモデルが信頼性が高く、信頼性が高く、ユーザを目標に支援する必要性が高まる。 本稿では,ビジュアルテキスト分析手法の評価に関する課題に注目する。 我々は可視化と自然言語処理のコミュニティから学際的な視点を取り、ビジュアルテキスト分析の設計と検証には、それ自体で計算やビジュアル/インタラクティブな方法以上の関心があると主張する。 視覚テキスト分析手法(データあいまいさ,実験設計,ユーザ信頼,および「全体像の懸念」)を評価する上での課題の4つの主要なグループを特定し,学際的な視点から研究機会を提案する。

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