数据可视化的理性代理基准
摘要：设计和解释可视化实验的可靠性是困难的，因为观察到的表现与研究设计的方面混淆在一起，例如可视化的信息对任务的有用性。我们开发了一个理性代理框架，用于设计和解释可视化实验。我们的框架构思了两个具有相同设置的实验：一个使用行为代理（人类实验对象），另一个使用假设的理性代理。通过将行为代理的预期表现与在不同假设下的理性代理的表现进行比较，可以评估可视化的效果。使用最近的文献中的可视化决策研究，我们演示了该框架如何在预实验中评估实验设计，以限制通过访问可视化获得的性能改进的预期，以及在后实验中对信息提取错误与优化错误进行区分，以及其他分析方法。
作者：Yifan Wu, Ziyang Guo, Michails Mamakos, Jason Hartline, Jessica Hullman
论文ID：2304.03432
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-08-21