論文の概要: Where Are We So Far? Understanding Data Storytelling Tools from the Perspective of Human-AI Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15723v2
- Date: Mon, 18 Mar 2024 13:00:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 00:40:38.408581
- Title: Where Are We So Far? Understanding Data Storytelling Tools from the Perspective of Human-AI Collaboration
- Title（参考訳）: どこまで行くのか?人間とAIのコラボレーションから見たデータストーリーテリングツールを理解する
- Authors: Haotian Li, Yun Wang, Huamin Qu,
- Abstract要約: 最近の研究は、人工知能がデータストーリーテリングにおいて人間を支援し、強化する可能性を探っている。
人とAIのコラボレーションの観点から、データストーリーテリングツールを理解するための体系的なレビューがない。
本稿では,分析,計画,実装,コミュニケーションなどのツールが機能するストーリーテリングワークフローの段階と,人間とAIの役割という2つの視点から,既存のツールをフレームワークで検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.96202614397779
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data storytelling is powerful for communicating data insights, but it requires diverse skills and considerable effort from human creators. Recent research has widely explored the potential for artificial intelligence (AI) to support and augment humans in data storytelling. However, there lacks a systematic review to understand data storytelling tools from the perspective of human-AI collaboration, which hinders researchers from reflecting on the existing collaborative tool designs that promote humans' and AI's advantages and mitigate their shortcomings. This paper investigated existing tools with a framework from two perspectives: the stages in the storytelling workflow where a tool serves, including analysis, planning, implementation, and communication, and the roles of humans and AI in each stage, such as creators, assistants, optimizers, and reviewers. Through our analysis, we recognize the common collaboration patterns in existing tools, summarize lessons learned from these patterns, and further illustrate research opportunities for human-AI collaboration in data storytelling.
- Abstract（参考訳）: データストーリーテリングは、データの洞察を伝えるのに強力ですが、多様なスキルと人間の創造者によるかなりの努力が必要です。
近年の研究では、人工知能(AI)がデータストーリーテリングにおいて人間を支援し、強化する可能性について広く研究されている。
しかし、人間とAIのコラボレーションの観点からデータストーリーテリングツールを理解するための体系的なレビューがないため、研究者は人間の利点とAIの利点を促進し、その欠点を緩和する既存のコラボレーションツール設計を反映することを妨げている。
本稿では, ストーリーテリング・ワークフローの段階, 分析, 計画, 実装, コミュニケーション, クリエータ, アシスタント, オプティマイザ, レビュアーなど, それぞれの段階における人間とAIの役割について検討した。
分析を通じて,既存のツールの共通的なコラボレーションパターンを認識し,これらのパターンから学んだ教訓を要約し,データストーリーテリングにおける人間とAIのコラボレーション研究の機会について説明する。
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