[論文レビュー] Anchored in a Data Storm: How Anchoring Bias Can Affect User Strategy, Confidence, and Decisions in Visual Analytics

Ryan Wesslen, Sashank Santhanam+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2018

Data Visualization and Analytics被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、視覚的アンカーと戦略キューが、Twitterのニュースフェイクを特定する際のユーザーの意思決定、自信、パフォーマンスに与える影響を調査する。94名の参加者を対象に2ラウンドの制御されたラボ実験を実施した結果、視覚的アンカーはユーザーの自信や行動に顕著な影響を与えるが、正確性や速度への影響は混合的であり、予期しないバイアスを招かないよう訓練設計に注意を払う必要があることが示された。

ABSTRACT

Cognitive biases have been shown to lead to faulty decision-making. Recent research has demonstrated that the effect of cognitive biases, anchoring bias in particular, transfers to information visualization and visual analytics. However, it is still unclear how users of visual interfaces can be anchored and the impact of anchoring on user performance and decision-making process. To investigate, we performed two rounds of between-subjects, in-laboratory experiments with 94 participants to analyze the effect of visual anchors and strategy cues in decision-making with a visual analytic system that employs coordinated multiple view design. The decision-making task is identifying misinformation from Twitter news accounts. Participants were randomly assigned one of three treatment groups (including control) in which participant training processes were modified. Our findings reveal that strategy cues and visual anchors (scenario videos) can significantly affect user activity, speed, confidence, and, under certain circumstances, accuracy. We discuss the implications of our experiment results on training users how to use a newly developed visual interface. We call for more careful consideration into how visualization designers and researchers train users to avoid unintentionally anchoring users and thus affecting the end result.

研究の動機と目的

• 視覚的アンカーと戦略キューが、フェイクニュース検出のためのビジュアルアナリティクスにおいてユーザーの行動、自信、意思決定の正確性に与える影響を調査すること。
• 特にアンカーリングバイアスを含む認知バイアスの役割が、連携型複数ビュー（CMV）システムにおける探索的ビジュアル分析に与える影響を理解すること。
• 異なるトレーニング法（例：シナリオ動画、戦略キュー）がユーザーのインタラクションパターンとパフォーマンス指標に与える影響を評価すること。
• ユーザーのインタラクションログが、潜在的な戦略やアンカーリング効果への感受性をどのように明らかにするかを調査すること。
• 意図しないアンカーリングとその後続影響を防ぐために、ビジュアルアナリティクスツールのユーザートレーニングにおけるベストプラクティスを提示すること。

提案手法

• Twitterのフェイクニュース検出を目的としたビジュアルアナリティクスシステム（Verifi）を用い、94名の参加者を対象に2ラウンドの被験者間設計のラボ実験を実施した。
• 3つの処置群を設定：コントロール群（アンカーなし）、戦略キュー群（動画によるガイド付きアプローチ）、視覚的アンカー群（特定のビューを主なものとして強調する動画）。
• ユーザーのナビゲーション経路、ビュー使用状況、タスク時間、ビュー間のデータカバレッジを追跡するため、インタラクションログを収集・分析した。
• 意思決定後の自己報告によるユーザーの自信を測定し、ニュースアカウントの正解ラベルと照らし合わせて正確性を評価した。
• 実験設計にアンカーリングバイアスの心理的理論を統合し、ビジュアルアナリシスにおける現実世界の認知的影響を模擬した。
• 正確性、速度、自信、ビュー利用度といった指標について、処置群間のパフォーマンスを比較するため、定量的分析を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 視覚的アンカーと戦略キューは、ビジュアルアナリティクスタスクにおけるユーザーの意思決定に対する自信にどのように影響するか？
• RQ2 視覚的アンカーは、連携型複数ビュー（CMV）システムにおけるユーザーのインタラクション戦略とビュー選択に、どの程度影響を与えるか？
• RQ3 フェイクニュース検出タスクにおいて、視覚的アンカーリングは意思決定の正確性とタスク完了時間にどのような影響を与えるか？
• RQ4 個人差（例：経験、認知スタイル）は、ビジュアルアナリティクスにおけるアンカーリング効果への感受性にどのように作用するか？
• RQ5 インタラクションログの分析は、アンカーリングのパターンを明らかにでき、視覚的キューに強く影響を受けるか、それほど影響を受けないユーザーを特定する手がかりになるか？

主な発見

• 視覚的アンカーと戦略キューは、正確性が向上しなくても、ユーザーの意思決定に対する自信を顕著に高めた。
• 視覚的アンカー群の参加者は、強調されたビュー（例：Tweetパネル）に著しく長い時間注目しており、アンカーに強く依存していることが示された。
• アンカーリングによって正確性が一貫して向上したわけではない。一部のケースでは、他の関連するビューを無視したために正確性が低下した。
• 戦略キュー群は、コントロール群や視覚的アンカー群と比較して、意思決定が速く、複数のビューにわたるデータカバレッジも良好であった。
• 一部のユーザーは処置に影響を受けなかったため、過去の経験や認知能力などの個人差が、アンカーリングへの感受性を低下させる可能性があることが示唆された。
• インタラクションログの分析から、明確な戦略の差が明らかになった：アンカーリングされたユーザーは一貫した経路をたどったのに対し、アンカーリングされないユーザーはより柔軟に複数のビューを探索していた。