Talk to Me Intelligibly: Investigating An Answer Space to Match the User's Language in Visual Analysis
Talk to Me Intelligibly: Investigating An Answer Space to Match the User's Language in Visual Analysis
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清晰地跟我说话：在视觉分析中研究与用户语言相匹配的答案空间
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Michael Rohs
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jan;Michael Rohs
对话式界面（CIs）有可能使更广泛的用户群体能够独立进行视觉分析。然而，近期的方法没有充分考虑用户的特征。特别是，在视觉分析中，匹配用户语言这一目标尚未得到充分研究。为了填补这一差距，我们引入了一个由格赖斯合作原则所激发的答案空间，用于在复杂数据情境下构建个性化交流。我们进行了一项在线调查（N = 76）以分析交流偏好，并进行了一项定性实验（N = 10）以研究与现有对话式界面的个性化对话。为了恰当地匹配用户语言，我们的研究结果表明，除了用户的知识水平外，还应考虑其他用户特征。虽然不匹配的交流偏好会引发负面反应，但符合偏好的交流则会引发正面反应。由于我们的分析证实了在视觉分析中匹配用户语言的重要性，我们为未来的对话式界面提供了设计启示。
Conversational interfaces (CIs) have the potential to empower a broader spectrum of users to independently conduct visual analysis. Yet, recent approaches do not fully consider the user's characteristics. In particular, the objective of matching the user's language has been understudied in visual analysis. In order to close this gap, we introduce an answer space motivated by Grice's cooperative principle for framing personalized communication in complex data situations. We conducted both an online survey (N=76) to analyze communication preferences and a qualitative experiment (N=10) to investigate personalized conversations with an existing CI. In order to match the user's language properly, our results suggest to consider additional user characteristics along with their knowledge level. While mismatching communication preferences triggers negative reactions, a preference-aligned communication evokes positive reactions. As our analysis confirms the importance of matching the user's language in visual analysis, we provide design implications for future CIs.
DOI：
10.1109/tvcg.2018.2865145
发表时间：
2019-01
影响因子：
5.2
作者：
Arjun Srinivasan;S. Drucker;A. Endert;J. Stasko
通讯作者：
Arjun Srinivasan;S. Drucker;A. Endert;J. Stasko
DOI：
10.1109/tvcg.2017.2745219
发表时间：
2018
影响因子：
5.2
作者：
Arjun Srinivasan;J. Stasko
通讯作者：
Arjun Srinivasan;J. Stasko