比较原生及非原生英语说话者在协作写作中的行为：基于可视化分析的研究
人机交互
2025-02-27 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
了解原生英语说话者（NS）与非原生英语说话者（NNS）在协作写作中的互动动态对于提升协作质量和团队包容性至关重要。本文与沟通研究者合作，开发了可视化分析解决方案，用于比较162个写作会话中27个团队中NS和NNS的行为。写作行为分析的主要挑战在于数据复杂性以及自动化方法引入的不确定性。为此，我们提出了一种新型可视化分析工具\textsc{COALA}，通过显示作者聚类中的不确定性、利用大语言模型生成行为概览、以及以多种粒度可视化写作相关动作，来提高模型可解释性。我们通过针对领域专家（N=2+2）和具有相关经验的研究人员（N=8）的使用者研究，验证了\textsc{COALA}的有效性。我们展示了参与者使用\textsc{COALA}所发现的洞见，提出了未来AI辅助协作写作工具的功能建议，并讨论了超越写作领域的协作过程分析的更广泛意义。
引用
@article{arxiv.2502.18681,
title = {Comparing Native and Non-native English Speakers' Behaviors in Collaborative Writing through Visual Analytics},
author = {Yuexi Chen and Yimin Xiao and Kazi Tasnim Zinat and Naomi Yamashita and Ge Gao and Zhicheng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18681},
year = {2025}
}
备注
accepted by CHI 2025