論文の概要: "The Diagram is like Guardrails": Structuring GenAI-assisted Hypotheses Exploration with an Interactive Shared Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16791v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 02:01:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:55:53.534133
• Title: "The Diagram is like Guardrails": Structuring GenAI-assisted Hypotheses Exploration with an Interactive Shared Representation
• Title（参考訳）: The Diagram is like Guardrails:Structuuring GenAI-assisted hypotheses Exploration with an Interactive Shared Representation
• Authors: Zijian Ding, Michelle Brachman, Joel Chan, Werner Geyer,
• Abstract要約: 本稿では,AIによる情報ヒントと視覚化を付加した順序付きノードリンクツリーインタフェースの設計について検討する。 ノードリンク図は仮説探索のための"ガードレール"として機能し、構造化を容易にし、包括的概要を提供し、効率的なバックトラックを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.022023937749315
• License:
• Abstract: Data analysis encompasses a spectrum of tasks, from high-level conceptual reasoning to lower-level execution. While AI-powered tools increasingly support execution tasks, there remains a need for intelligent assistance in conceptual tasks. This paper investigates the design of an ordered node-link tree interface augmented with AI-generated information hints and visualizations, as a potential shared representation for hypothesis exploration. Through a design probe (n=22), participants generated diagrams averaging 21.82 hypotheses. Our findings showed that the node-link diagram acts as "guardrails" for hypothesis exploration, facilitating structured workflows, providing comprehensive overviews, and enabling efficient backtracking. The AI-generated information hints, particularly visualizations, aided users in transforming abstract ideas into data-backed concepts while reducing cognitive load. We further discuss how node-link diagrams can support both parallel exploration and iterative refinement in hypothesis formulation, potentially enhancing the breadth and depth of human-AI collaborative data analysis.
• Abstract（参考訳）: データ分析は、高レベルの概念推論から低レベルの実行まで、さまざまなタスクを含んでいる。 AIを利用したツールは実行タスクをますますサポートしているが、概念的なタスクではインテリジェントなアシストが必要である。 本稿では、仮説探索のための潜在的共有表現として、AI生成情報ヒントと視覚化を付加した順序付きノードリンクツリーインタフェースの設計について検討する。 設計プローブ(n=22)を通して、参加者は平均21.82の仮説を作成した。 その結果,ノードリンク図は仮説探索の"ガードレール"として機能し,構造化ワークフローの促進,包括的概要の提供,効率的なバックトラックの実現を実現していることがわかった。 AIが生成した情報ヒントは、特に視覚化によって、抽象的なアイデアをデータ支援の概念に変換し、認知的負荷を減らすのに役立った。 さらに,ノードリンク図は仮説定式化における並列探索と反復的洗練の両方を支援でき,人間とAIの協調的なデータ分析の幅と深さを増大させる可能性についても論じる。

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