重大挑战：调和健康科学与视觉分析中的验证性研究与探索性研究文化
人机交互
2025-08-18 v1
摘要
健康科学与视觉分析研究之间的合作常常因研究设计方法的不同而受阻，有时甚至互不兼容。健康科学通常遵循预先注册的假设驱动协议，侧重可复现性和风险缓解。相比之下，视觉分析依赖迭代式数据探索，优先考虑洞察生成并通过用户交互实现分析优化。这些差异在跨学科项目中造成挑战，包括术语不一致、对数据就绪性的不切实际期望、验证规范的差异或可解释性要求的冲突。为解决这些持续存在的张力，我们识别出七项研究需求和行动：（1）面向更广泛社区采用的指南；（2）质量与验证基准的共识；（3）对齐研究任务的框架；（4）结合验证性与探索性阶段的集成工作流；（5）跨学科术语协调工具；（6）跨学科工作的专门桥梁角色；（7）文化适应与相互认可。我们将这些需求组织在文化、标准和流程三个领域的框架中。它们可构成开发可靠、可复现且临床相关的数据驱动方法的研究议程。
引用
@article{arxiv.2508.11544,
title = {Grand Challenge: Mediating Between Confirmatory and Exploratory Research Cultures in Health Sciences and Visual Analytics},
author = {Viktor von Wyl and Jürgen Bernard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11544},
year = {2025}
}
备注
2+1 pages, 1 figure, position paper for the Visual Analytics in Healthcare Workshop at IEEE VIS, Vienna, 2025