論文の概要: Understanding Why ChatGPT Outperforms Humans in Visualization Design Advice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01547v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 02:14:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.935734
- Title: Understanding Why ChatGPT Outperforms Humans in Visualization Design Advice
- Title（参考訳）: ChatGPTが視覚的デザイン・アドバイザで人間に勝る理由を理解する
- Authors: Yongsu Ahn, Nam Wook Kim,
- Abstract要約: 2つのChatGPTモデルと人間のアウトプットの間には、修辞的構造、知識の幅、知覚的品質の違いがあることが判明した。
2つのモデルは一般に人間の反応よりも好まれ、その強みはカバレッジと広さであり、技術的およびタスク指向の可視化フィードバックに重点を置いて、全体的な品質を総合的に向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.847086877903948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates why recent generative AI models outperform humans in data visualization knowledge tasks. Through systematic comparative analysis of responses to visualization questions, we find that differences exist between two ChatGPT models and human outputs over rhetorical structure, knowledge breadth, and perceptual quality. Our findings reveal that ChatGPT-4, as a more advanced model, displays a hybrid of characteristics from both humans and ChatGPT-3.5. The two models were generally favored over human responses, while their strengths in coverage and breadth, and emphasis on technical and task-oriented visualization feedback collectively shaped higher overall quality. Based on our findings, we draw implications for advancing user experiences based on the potential of LLMs and human perception over their capabilities, with relevance to broader applications of AI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、最近の生成AIモデルが、データ可視化知識タスクにおいて、人間より優れている理由について考察する。
可視化質問に対する応答の系統的比較分析により,2つのChatGPTモデルと,修辞的構造,知識幅,知覚的品質に対する人的アウトプットの違いが判明した。
以上の結果から,より高度なモデルであるChatGPT-4は,ヒトとChatGPT-3.5の両方の特徴のハイブリッドであることがわかった。
2つのモデルは一般に人間の反応よりも好まれ、その強みはカバー範囲と広さであり、技術的およびタスク指向の可視化フィードバックに重点を置いて、全体的な品質を総合的に向上させた。
我々の研究結果から,LLMの潜在能力と人間の知覚に基づくユーザエクスペリエンス向上への示唆が,AIの幅広い応用に関係していると考えられる。
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