用生成模型玩电话："验证失能"、"强制依赖"以及数据可视化中的可访问性
人机交互
2025-08-19 v1
摘要
本论文是数据可视化领域两个领域专长合作的成果：可访问性和偏见。在数据可视化中，生成模型在可访问性方面的作用是一个令人担忧的趋势。这些模型日益被用于帮助作者构建可视化，或为使用盲人、低视力者或辅助技术（如屏幕阅读器）的用户生成描述。虽然已在数据可视化中建立了盲人到盲人的偏见问题，但当某个人无法验证模型输出或充分检验算法偏见时会发生什么？例如，盲人请求模型为其描述图表时的情境。此类情境下，用户的信任并非通过模型的表现获得，而是被模型与人之间的关系所迫使依赖。在本研究中，我们探讨了 AI 生成描述在可访问性方面的危险性，通过模型之间的电话游戏，观察模型解释中的偏见产生以及数据可视化的再解释。我们剖析了模型在可视化中失效尤其对视力受损用户的影响问题，并为本作品的三个不同读者——构建面向终端用户的数据模型辅助接口的技术人员、利用模型为自身目的服务的用户（具有残疾）以及关注偏见、可访问性或可视化的研究者——提出了前进的方向。
引用
@article{arxiv.2508.12192,
title = {Playing telephone with generative models: "verification disability," "compelled reliance," and accessibility in data visualization},
author = {Frank Elavsky and Cindy Xiong Bearfield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12192},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 7 figures, IEEE VIS Accessibility Workshop, position paper