論文の概要: ScholarMate: A Mixed-Initiative Tool for Qualitative Knowledge Work and Information Sensemaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14406v1
- Date: Sat, 19 Apr 2025 21:11:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-30 00:48:22.679704
- Title: ScholarMate: A Mixed-Initiative Tool for Qualitative Knowledge Work and Information Sensemaking
- Title（参考訳）: ScholarMate: 質的知識労働と情報センス作成のための混合開始ツール
- Authors: Runlong Ye, Patrick Yung Kang Lee, Matthew Varona, Oliver Huang, Carolina Nobre,
- Abstract要約: ScholarMateは、人間の監視とAI支援を統合することで、質的分析を強化するために設計された対話型システムである。
ScholarMateを使用すると、研究者は非線形キャンバス上のテキストスニペットを動的に配置し、対話することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1783708115247866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthesizing knowledge from large document collections is a critical yet increasingly complex aspect of qualitative research and knowledge work. While AI offers automation potential, effectively integrating it into human-centric sensemaking workflows remains challenging. We present ScholarMate, an interactive system designed to augment qualitative analysis by unifying AI assistance with human oversight. ScholarMate enables researchers to dynamically arrange and interact with text snippets on a non-linear canvas, leveraging AI for theme suggestions, multi-level summarization, and contextual naming, while ensuring transparency through traceability to source documents. Initial pilot studies indicated that users value this mixed-initiative approach, finding the balance between AI suggestions and direct manipulation crucial for maintaining interpretability and trust. We further demonstrate the system's capability through a case study analyzing 24 papers. By balancing automation with human control, ScholarMate enhances efficiency and supports interpretability, offering a valuable approach for productive human-AI collaboration in demanding sensemaking tasks common in knowledge work.
- Abstract（参考訳）: 大規模な文書コレクションから知識を合成することは、質的な研究と知識の作業において、重要かつ複雑になってきている側面である。
AIは自動化の可能性をもっているが、人間中心のセンスメイキングワークフローに効果的に統合することは依然として難しい。
ScholarMateは、人間の監視とAI支援を統合することで、質的分析を強化するために設計された対話型システムである。
ScholarMateは、研究者が非線形キャンバス上のテキストスニペットを動的に配置し、対話し、AIを活用してテーマ提案、マルチレベル要約、コンテキスト命名を可能にし、ソースドキュメントへのトレーサビリティによる透明性を確保します。
最初の試験的な研究によると、ユーザーはこの混合開始的アプローチを重要視し、AIの提案と解釈可能性と信頼を維持するための直接的な操作のバランスを見つける。
さらに,24論文をケーススタディで分析し,システムの性能を実証する。
自動化と人間のコントロールのバランスをとることで、ScholarMateは効率を高め、解釈可能性をサポートします。
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