論文の概要: How Good (Or Bad) Are LLMs at Detecting Misleading Visualizations?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17291v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 14:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:44:46.638652
• Title: How Good (Or Bad) Are LLMs at Detecting Misleading Visualizations?
• Title（参考訳）: LLMはミスリーディング・ビジュアライゼーションを検出できるのか?
• Authors: Leo Yu-Ho Lo, Huamin Qu,
• Abstract要約: 誤解を招くチャートは、視聴者のデータに対する認識を歪め、誤った情報に基づく誤解や決定につながる。 ミスリードチャートのための効果的な自動検出手法の開発は、緊急研究分野である。 マルチモーダル大規模言語モデルの最近の進歩は、この問題に対処するための有望な方向性を導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.79617496973775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we address the growing issue of misleading charts, a prevalent problem that undermines the integrity of information dissemination. Misleading charts can distort the viewer's perception of data, leading to misinterpretations and decisions based on false information. The development of effective automatic detection methods for misleading charts is an urgent field of research. The recent advancement of multimodal Large Language Models (LLMs) has introduced a promising direction for addressing this challenge. We explored the capabilities of these models in analyzing complex charts and assessing the impact of different prompting strategies on the models' analyses. We utilized a dataset of misleading charts collected from the internet by prior research and crafted nine distinct prompts, ranging from simple to complex, to test the ability of four different multimodal LLMs in detecting over 21 different chart issues. Through three experiments--from initial exploration to detailed analysis--we progressively gained insights into how to effectively prompt LLMs to identify misleading charts and developed strategies to address the scalability challenges encountered as we expanded our detection range from the initial five issues to 21 issues in the final experiment. Our findings reveal that multimodal LLMs possess a strong capability for chart comprehension and critical thinking in data interpretation. There is significant potential in employing multimodal LLMs to counter misleading information by supporting critical thinking and enhancing visualization literacy. This study demonstrates the applicability of LLMs in addressing the pressing concern of misleading charts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,情報伝達の整合性を損なう問題として,誤解を招くチャートの増大に対処する。 誤解を招くチャートは、視聴者のデータに対する認識を歪め、誤った情報に基づく誤解や決定につながる。 ミスリードチャートのための効果的な自動検出手法の開発は、緊急研究分野である。 最近のLLM(Multimodal Large Language Models)の進歩により、この問題に対処するための有望な方向性が導入された。 そこで我々は,これらのモデルが複雑なチャートを解析し,モデルの分析に異なるプロンプト戦略が与える影響について検討した。 我々は、インターネットから収集された誤解を招くグラフのデータセットを利用して、単純から複雑まで、9つの異なるプロンプトを作成し、21以上の異なるチャート問題を検出する4つの異なるマルチモーダルLCMの能力をテストする。 初期の調査から詳細な分析まで,3つの実験を通じて,LSMにミスリードチャートの特定を効果的に促す方法についての洞察を段階的に得るとともに,最初の5つの問題から最終実験で21の問題まで,我々の検出範囲を広げる上で直面するスケーラビリティ上の課題に対処するための戦略を開発しました。 以上の結果から,マルチモーダルLLMは,データ解釈におけるチャート理解と批判的思考の強い能力を有することが明らかとなった。 批判的思考を支援し、可視化リテラシーを高めることで、誤解を招く情報に対抗するためにマルチモーダルLLMを使うことには大きな可能性がある。 本研究は,誤解を招くチャートの関心事に対処する上で,LCMの適用性を示すものである。

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