論文の概要: Do MLLMs See What We See? Analyzing Visualization Literacy Barriers in AI Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12585v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 21:08:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.690073
• Title: Do MLLMs See What We See? Analyzing Visualization Literacy Barriers in AI Systems
• Title（参考訳）: MLLMは私たちが見ているものを見るか?AIシステムにおける可視化リテラシーバリアの分析
• Authors: Mengli, Duan, Yuhe, Jiang, Matthew Varona, Carolina Nobre,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)における可視化リテラシーの障壁の体系的解析について述べる。 我々は、人間の可視化リテラシー研究に適応したバリア中心の戦略で、4つの最先端モデルから309の誤った応答をオープンコードした。 結果は、モデルは単純なチャートではうまく機能するが、色集約的なセグメントベースの視覚化に苦慮していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.262619529784185
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) are increasingly used to interpret visualizations, yet little is known about why they fail. We present the first systematic analysis of barriers to visualization literacy in MLLMs. Using the regenerated Visualization Literacy Assessment Test (reVLAT) benchmark with synthetic data, we open-coded 309 erroneous responses from four state-of-the-art models with a barrier-centric strategy adapted from human visualization literacy research. Our analysis yields a taxonomy of MLLM failures, revealing two machine-specific barriers that extend prior human-participation frameworks. Results show that models perform well on simple charts but struggle with color-intensive, segment-based visualizations, often failing to form consistent comparative reasoning. Our findings inform future evaluation and design of reliable AI-driven visualization assistants.
• Abstract（参考訳）: 可視化の解釈にMLLM(Multimodal Large Language Models)が使われているが、なぜ失敗するのかは分かっていない。 MLLMにおける可視化リテラシーの障壁に関する最初の体系的分析を行った。 人工データを用いた再生可視化リテラシー評価(reVLAT)ベンチマークを用いて,人間の可視化リテラシー研究に適応したバリア中心戦略を持つ4つの最先端モデルから,309個の誤応答をオープンコードした。 我々の分析はMLLM障害の分類を導き,従来のヒト参加フレームワークを拡張した2つのマシン固有の障壁を明らかにした。 結果は、モデルは単純なチャートではうまく機能するが、色集約的なセグメントベースの視覚化に苦慮し、一貫性のある比較推論を形成するのに失敗することを示している。 本稿では,信頼性の高いAI駆動型可視化アシスタントの今後の評価と設計について報告する。

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