論文の概要: Understanding and Supporting Debugging Workflows in Multiverse Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03804v3
• Date: Sun, 4 Jun 2023 07:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 14:57:08.136073
• Title: Understanding and Supporting Debugging Workflows in Multiverse Analysis
• Title（参考訳）: マルチバース解析におけるデバッグワークフローの理解と支援
• Authors: Ken Gu, Eunice Jun, and Tim Althoff
• Abstract要約: マルチバース分析は、合理的な分析選択のすべての組み合わせを並列に考える統計分析のパラダイムである。 最近のツールは、アナリストがマルチバース分析を特定するのに役立つが、実際には使用が困難である。 コマンドラインインタフェースツールであるMultiverse Debuggerを開発し、マルチバースおよびプロパゲートのバグの診断を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.23386451120784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multiverse analysis, a paradigm for statistical analysis that considers all combinations of reasonable analysis choices in parallel, promises to improve transparency and reproducibility. Although recent tools help analysts specify multiverse analyses, they remain difficult to use in practice. In this work, we identify debugging as a key barrier due to the latency from running analyses to detecting bugs and the scale of metadata processing needed to diagnose a bug. To address these challenges, we prototype a command-line interface tool, Multiverse Debugger, which helps diagnose bugs in the multiverse and propagate fixes. In a qualitative lab study (n=13), we use Multiverse Debugger as a probe to develop a model of debugging workflows and identify specific challenges, including difficulty in understanding the multiverse's composition. We conclude with design implications for future multiverse analysis authoring systems.
• Abstract（参考訳）: 統計的分析のためのパラダイムであるマルチバース分析は、合理的な分析選択のすべての組み合わせを並列に考慮し、透明性と再現性を改善することを約束する。 最近のツールは、アナリストがマルチバース分析を特定するのに役立つが、実際には使用が困難である。 本研究では,解析からバグ検出までの遅延や,バグの診断に必要なメタデータ処理の規模など,デバッグを重要な障壁として認識する。 これらの課題に対処するために、マルチバースバグとプロパゲート修正のバグの診断を支援するコマンドラインインターフェースツールであるMultiverse Debuggerのプロトタイプを作成しました。 定性的なラボスタディ(n=13)では、マルチバースデバッガをプローブとして、デバッグワークフローのモデルを開発し、マルチバースの構成を理解することの難しさを含む特定の課題を特定する。 今後の多元解析オーサリングシステムの設計上の意味から結論づける。

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