論文の概要: Understanding Graphical Perception in Data Visualization through Zero-shot Prompting of Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00257v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 23:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:43:24.901786
• Title: Understanding Graphical Perception in Data Visualization through Zero-shot Prompting of Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのゼロショットプロンプティングによるデータ可視化における図形知覚の理解
• Authors: Grace Guo, Jenna Jiayi Kang, Raj Sanjay Shah, Hanspeter Pfister, Sashank Varma,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)は多くのチャート理解タスクで成功している。 本稿では,VLMのゼロショットプロンプトの精度を,人間の評価プロファイルを定式化して評価することにより,そのような応用の基礎を定式化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.571294524129847
• License:
• Abstract: Vision Language Models (VLMs) have been successful at many chart comprehension tasks that require attending to both the images of charts and their accompanying textual descriptions. However, it is not well established how VLM performance profiles map to human-like behaviors. If VLMs can be shown to have human-like chart comprehension abilities, they can then be applied to a broader range of tasks, such as designing and evaluating visualizations for human readers. This paper lays the foundations for such applications by evaluating the accuracy of zero-shot prompting of VLMs on graphical perception tasks with established human performance profiles. Our findings reveal that VLMs perform similarly to humans under specific task and style combinations, suggesting that they have the potential to be used for modeling human performance. Additionally, variations to the input stimuli show that VLM accuracy is sensitive to stylistic changes such as fill color and chart contiguity, even when the underlying data and data mappings are the same.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は多くのチャート理解タスクで成功しており、チャートの画像と付随するテキスト記述の両方に出席する必要がある。 しかしながら、VLMのパフォーマンスプロファイルが人間のような振る舞いにどのようにマッピングされるかはよく分かっていない。 もしVLMが人間のようなチャート理解能力を持つことを示すことができれば、人間の読者のために視覚化を設計・評価するなど、幅広いタスクに適用することができる。 本稿では,VLMのゼロショットプロンプトの精度を,人間の評価プロファイルを定式化して評価することにより,そのような応用の基礎を定式化した。 以上の結果から,VLMは特定のタスクとスタイルの組み合わせで人間と類似して動作し,人間のパフォーマンスをモデル化できる可能性が示唆された。 さらに入力刺激の変化は、基礎となるデータとデータマッピングが同じであっても、VLMの精度は、フィリング色やチャートの整合性などのスタイル変化に敏感であることを示している。

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