交互是否有助于用户更好地理解概率模型的结构
人机交互
2022-02-22 v2
摘要
尽管对概率建模方法的兴趣日增且学习工具可得，统计背景缺失或较弱的人仍不愿使用它们。亟需更直观地向经验较少的用户传达概率模型的工具，以助其建立、验证、有效使用或信任概率模型。此类情形下用户对概率模型的理解至关重要，而交互式可视化可增进之。虽有诸多评估贝叶斯推理中交互性以及可视化基于样本的分布之可用工具的研究，我们特聚焦于评估交互对用户理解概率模型结构的影响。我们基于自有的交互式配对图(Interactive Pair Plot)开展用户研究，该图用于可视化模型分布并以图形方式对样本空间条件化。结果表明，与静态组相比，交互组在理解上的提升对于层级模型或陌生参数化等更为特殊的结构最为显著。随着推断信息细节增加，交互并未导致明显更长的响应时间。最后，交互提升了用户信心。
引用
@article{arxiv.2201.03605,
title = {Does Interacting Help Users Better Understand the Structure of Probabilistic Models?},
author = {Evdoxia Taka and Sebastian Stein and John H. Williamson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.03605},
year = {2022}
}