論文の概要: Context-aware Adaptive Visualizations for Critical Decision Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11476v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 16:53:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.730582
- Title: Context-aware Adaptive Visualizations for Critical Decision Making
- Title（参考訳）: 批判的意思決定のための文脈認識型適応可視化
- Authors: Angela Lopez-Cardona, Mireia Masias Bruns, Nuwan T. Attygalle, Sebastian Idesis, Matteo Salvatori, Konstantinos Raftopoulos, Konstantinos Oikonomou, Saravanakumar Duraisamy, Parvin Emami, Nacera Latreche, Alaa Eddine Anis Sahraoui, Michalis Vakallelis, Jean Vanderdonckt, Ioannis Arapakis, Luis A. Leiva,
- Abstract要約: 我々は、インテリジェントでコンテキスト対応の適応可視化システムであるSymbiotikを紹介する。
我々は神経生理学的信号を用いて精神労働負荷(MWL)を推定し、強化学習(RL)を用いて視覚ダッシュボードを動的に適用する。
Symbiotikはスケーラブルでリアルタイムな適応アーキテクチャと、ニューロアダプティブなユーザインタフェースの検証された方法論を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.831305700587073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective decision-making often relies on timely insights from complex visual data. While Information Visualization (InfoVis) dashboards can support this process, they rarely adapt to users' cognitive state, and less so in real time. We present Symbiotik, an intelligent, context-aware adaptive visualization system that leverages neurophysiological signals to estimate mental workload (MWL) and dynamically adapt visual dashboards using reinforcement learning (RL). Through a user study with 120 participants and three visualization types, we demonstrate that our approach improves task performance and engagement. Symbiotik offers a scalable, real-time adaptation architecture, and a validated methodology for neuroadaptive user interfaces.
- Abstract（参考訳）: 効果的な意思決定は、しばしば複雑な視覚データからのタイムリーな洞察に依存します。
インフォメーションビジュアライゼーション(インフォメーションビジュアライゼーション)ダッシュボードはこのプロセスをサポートすることができるが、ユーザの認知状態に適応することはめったにない。
本稿では、神経生理学的信号を利用して精神労働負荷(MWL)を推定し、強化学習(RL)を用いて視覚ダッシュボードを動的に適用する、インテリジェントでコンテキスト対応の適応可視化システムであるSymbiotikを提案する。
120人の参加者と3つの可視化タイプによるユーザスタディを通じて、我々のアプローチがタスクのパフォーマンスとエンゲージメントを改善することを実証した。
Symbiotikはスケーラブルでリアルタイムな適応アーキテクチャと、ニューロアダプティブなユーザインタフェースの検証された方法論を提供する。
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