Visualizationary：使用 LLM 为可视化设计者自动提供设计反馈
人机交互
2025-06-13 v3
摘要
交互式可视化编辑器使用户能够无需编写代码即可创作可视化，但并未就有效视觉传达的艺术与技巧提供指导。在本文中，我们探索了使用现成大语言模型（LLM）为可视化设计者提供可操作且定制化反馈的潜力。我们的实现 VISUALIZATIONARY 展示了如何通过两个关键组件将 ChatGPT 用于此目的：可视化设计指南的序言以及从可视化图像中提取显著指标的一套感知过滤器。我们展示了一项涉及 13 位可视化设计者（6 位新手、4 位中级和 3 位专家）的纵向用户研究结果，这些设计者在几天内从零开始创作了新的可视化。我们的结果表明，通过 LLM 以自然语言提供指导，甚至可以帮助经验丰富的设计者完善其可视化。所有补充材料可在 https://osf.io/v7hu8 获取。
引用
@article{arxiv.2409.13109,
title = {Visualizationary: Automating Design Feedback for Visualization Designers using LLMs},
author = {Sungbok Shin and Sanghyun Hong and Niklas Elmqvist},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13109},
year = {2025}
}
备注
Accepted as Regular Paper in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics