論文の概要: Visualization Biases MLLM's Decision Making in Network Data Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.03617v1
• Date: Wed, 05 Nov 2025 16:34:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 18:19:32.487854
• Title: Visualization Biases MLLM's Decision Making in Network Data Tasks
• Title（参考訳）: ネットワークデータ処理におけるMLLMの意思決定の可視化
• Authors: Timo Brand, Henry Förster, Stephen G. Kobourov, Jacob Miller,
• Abstract要約: ネットワークにおける橋梁の有無に関するMLLMの判断に可視化がどのような影響を及ぼすかを評価する。 可視化を取り入れることで、構造化されたテキストベースの入力に対する信頼性が向上することを示す。 一方、標準的な可視化技術は橋の存在を受け入れたり否定したりするための強いバイアスを生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.407011007218127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We evaluate how visualizations can influence the judgment of MLLMs about the presence or absence of bridges in a network. We show that the inclusion of visualization improves confidence over a structured text-based input that could theoretically be helpful for answering the question. On the other hand, we observe that standard visualization techniques create a strong bias towards accepting or refuting the presence of a bridge -- independently of whether or not a bridge actually exists in the network. While our results indicate that the inclusion of visualization techniques can effectively influence the MLLM's judgment without compromising its self-reported confidence, they also imply that practitioners must be careful of allowing users to include visualizations in generative AI applications so as to avoid undesired hallucinations.
• Abstract（参考訳）: ネットワークにおける橋梁の有無に関するMLLMの判断に可視化がどのような影響を及ぼすかを評価する。 本研究では, ビジュアライゼーションを取り入れることで, 理論的には疑問に答えるのに役立つ構造化テキスト入力に対する信頼性が向上することを示す。 一方、標準的な可視化技術は、橋が実際にネットワークに存在するかどうかに関わらず、橋の存在を受け入れたり否定したりするための強いバイアスを生み出す。 その結果,可視化技術が自己報告された自信を損なうことなく,MLLMの判断に効果的に影響を及ぼすことが示唆された。

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