論文の概要: XplainAct: Visualization for Personalized Intervention Insights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14767v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 22:57:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.043394
- Title: XplainAct: Visualization for Personalized Intervention Insights
- Title（参考訳）: XplainAct:パーソナライズされたインターベンションインサイトのための可視化
- Authors: Yanming Zhang, Krishnakumar Hegde, Klaus Mueller,
- Abstract要約: 我々は、サブポピュレーション内の個々のレベルでの介入のシミュレーション、説明、推論をサポートする視覚分析フレームワークであるXplainActを紹介する。
我々はXplainActの有効性を2つのケーススタディで示す: 疫学におけるオピオイド関連死の調査と大統領選挙における投票傾向の分析である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.2023350773338
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causality helps people reason about and understand complex systems, particularly through what-if analyses that explore how interventions might alter outcomes. Although existing methods embrace causal reasoning using interventions and counterfactual analysis, they primarily focus on effects at the population level. These approaches often fall short in systems characterized by significant heterogeneity, where the impact of an intervention can vary widely across subgroups. To address this challenge, we present XplainAct, a visual analytics framework that supports simulating, explaining, and reasoning interventions at the individual level within subpopulations. We demonstrate the effectiveness of XplainAct through two case studies: investigating opioid-related deaths in epidemiology and analyzing voting inclinations in the presidential election.
- Abstract（参考訳）: 因果性(Causality)は、複雑なシステム、特に介入が成果をどう変えるかを探求する何f分析を通じて、人々が推論し理解するのに役立ちます。
既存の手法は介入と反事実分析を用いた因果推論を取り入れているが、それらは主に人口レベルでの効果に焦点を当てている。
これらのアプローチは、しばしば、サブグループ間で介入の影響が広範囲に及ぼしうる重要な異種性によって特徴づけられるシステムにおいて不足する。
この課題に対処するために、サブポピュレーション内の個々のレベルでの介入のシミュレーション、説明、推論をサポートする視覚分析フレームワークであるXplainActを紹介する。
我々はXplainActの有効性を2つのケーススタディで示す: 疫学におけるオピオイド関連死の調査と大統領選挙における投票傾向の分析である。
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