論文の概要: Orange Lab: Lowering Barriers to Data Mining through Embedded Interactive Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09239v1
• Date: Mon, 08 Jun 2026 09:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.886133
• Title: Orange Lab: Lowering Barriers to Data Mining through Embedded Interactive Workflows
• Title（参考訳）: Orange Lab: 組み込みインタラクティブワークフローによるデータマイニングへのバリアの削減
• Authors: Matej Bevec, Aleš Erjavec, Vesna Tanko, Lena Trnovec, Lan Žagar, Ana Farič, Janez Demšar, Blaž Zupan,
• Abstract要約: 視覚データ分析のためのWebベースの協調環境であるOrange Labを紹介する。 コアとなるOrange Labは、モジュールコンポーネントから機械学習を視覚的に構築することを可能にする。 ここでは,Orange Labがデータ科学の民主化を効果的に支援し,参入障壁を低くすることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While visual programming of data analysis workflows has become an important vehicle for the democratization of data science, such systems remain largely confined to standalone applications and offer limited support for transitioning their visual analytics solutions into interactive web environments. As a result, data analysis pipelines are difficult to share, embed, and adapt into user-facing analytical tools. We present Orange Lab, a web-based collaborative environment for visual data analytics. At its core, Orange Lab enables users to visually construct machine learning workflows from modular components, where interactions in any component propagate seamlessly through the workflow, turning static pipelines into dynamic, reactive systems that support exploration and data-driven storytelling. Our key contribution is component exposition, a paradigm that allows authors to embed selected workflow components, or parts of their interfaces, into arbitrary web contexts, creating synchronized, interactive interfaces while hiding underlying workflow complexity. This enables the development of tailored analytical views and narrative-driven experiences that integrate data analysis directly into online materials. We demonstrate the approach through deployments in data literacy education, where embedded components guide students in hands-on exploration of machine learning concepts without requiring knowledge of the underlying system, showing that Orange Lab effectively lowers barriers to entry and supports the democratization of data science.
• Abstract（参考訳）: データ分析ワークフローのビジュアルプログラミングは、データサイエンスの民主化にとって重要な手段となっているが、これらのシステムはスタンドアロンのアプリケーションに限られており、視覚分析ソリューションをインタラクティブなWeb環境に移行するための限定的なサポートを提供している。 その結果、データ分析パイプラインは、ユーザ向きの分析ツールに共有、埋め込み、適応することが困難になる。 視覚データ分析のためのWebベースの協調環境であるOrange Labを紹介する。 ここでは、任意のコンポーネントのインタラクションがワークフローを通じてシームレスに伝播し、静的パイプラインを探索とデータ駆動ストーリテリングをサポートする動的でリアクティブなシステムに変換する。 私たちの重要なコントリビューションはコンポーネントの展示です。これは、開発者が選択したワークフローコンポーネント、あるいはインターフェースの一部を任意のWebコンテキストに組み込むことを可能にし、ワークフローの複雑さを隠蔽しながら、同期されたインタラクティブなインターフェースを作成します。 これにより、オンライン資料にデータ分析を直接統合する、カスタマイズされた分析ビューと物語駆動体験の開発が可能になる。 データリテラシー教育の展開を通じて、基礎となるシステムに関する知識を必要とせずに、組み込みコンポーネントが学生を機械学習概念のハンズオンで探究し、Orange Labがデータサイエンスの民主化を効果的に抑制し、支援することを示す。

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