How Data Scientists Use Computational Notebooks for Real-Time Collaboration
How Data Scientists Use Computational Notebooks for Real-Time Collaboration
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数据科学家如何使用计算笔记本进行实时协作
DOI：
10.1145/3359141
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发表时间：
2019
影响因子：
--
通讯作者：
Oney, Steve
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang, April Yi;Mittal, Anant;Brooks, Christopher;Oney, Steve
数据科学中的有效协作可以利用每个团队成员的领域专业知识，从而提高工作的质量和效率。计算笔记本为数据科学家提供了一个方便的交互式解决方案，通过代码、叙述性文本、可视化和其他丰富媒体的组合来共享和跟踪数据探索过程。在本文中，我们报告了计算笔记本中的同步编辑如何改变数据科学家一起工作的方式，而不是在单个笔记本上工作。我们首先对195名数据科学家进行了一项形成性调查，以了解他们过去在数据科学背景下的协作经验。接下来，我们对24名数据科学家进行了一项观察性研究，他们在远程配对工作，以解决一个典型的数据科学预测建模问题，无论是在同步群件支持的笔记本电脑上，还是在协作环境中的个人笔记本电脑上。该研究表明，在同步笔记本上工作可以通过创建共享上下文，鼓励更多探索和降低通信成本来改善协作。然而，目前的同步编辑功能可能会导致不平衡的参与和活动干扰没有战略协调。同步的笔记本也可能放大快速探索和清晰解释之间的紧张关系。在这些发现的基础上，我们提出了几个设计建议，旨在更好地支持计算笔记本中的协作编辑，从而提高数据科学家之间的团队合作效率。
Effective collaboration in data science can leverage domain expertise from each team member and thus improve the quality and efficiency of the work. Computational notebooks give data scientists a convenient interactive solution for sharing and keeping track of the data exploration process through a combination of code, narrative text, visualizations, and other rich media. In this paper, we report how synchronous editing in computational notebooks changes the way data scientists work together compared to working on individual notebooks. We first conducted a formative survey with 195 data scientists to understand their past experience with collaboration in the context of data science. Next, we carried out an observational study of 24 data scientists working in pairs remotely to solve a typical data science predictive modeling problem, working on either notebooks supported by synchronous groupware or individual notebooks in a collaborative setting. The study showed that working on the synchronous notebooks improves collaboration by creating a shared context, encouraging more exploration, and reducing communication costs. However, the current synchronous editing features may lead to unbalanced participation and activity interference without strategic coordination. The synchronous notebooks may also amplify the tension between quick exploration and clear explanations. Building on these findings, we propose several design implications aimed at better supporting collaborative editing in computational notebooks, and thus improving efficiency in teamwork among data scientists.
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