[論文レビュー] Why is AI not a Panacea for Data Workers? An Interview Study on Human-AI Collaboration in Data Storytelling

Haotian Li, Yun Wang+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2023

Scientific Computing and Data Management被引用数 9

ひとこと要約

この研究は18名のデータ作業者へのインタビューを通じて、データのストーリーテリングのワークフロー全体でAIとどこで、どう、なぜ協力したいのかを把握し、4つのAI役割と混合のエージェンシー-オートメーションパターンを提案します。

ABSTRACT

Data storytelling plays an important role in data workers' daily jobs since it boosts team collaboration and public communication. However, to make an appealing data story, data workers spend tremendous efforts on various tasks, including outlining and styling the story. Recently, a growing research trend has been exploring how to assist data storytelling with advanced artificial intelligence (AI). However, existing studies may focus on individual tasks in the workflow of data storytelling and do not reveal a complete picture of humans' preference for collaborating with AI. To better understand real-world needs, we interviewed eighteen data workers from both industry and academia to learn where and how they would like to collaborate with AI. Surprisingly, though the participants showed excitement about collaborating with AI, many of them also expressed reluctance and pointed out nuanced reasons. Based on their responses, we first characterize stages and tasks in the practical data storytelling workflows and the desired roles of AI. Then the preferred collaboration patterns in different tasks are identified. Next, we summarize the interviewees' reasons why and why not they would like to collaborate with AI. Finally, we provide suggestions for human-AI collaborative data storytelling to hopefully shed light on future related research.

研究の動機と目的

• 実世界のデータストーリーテリングのワークフローにおける段階とタスクを特徴づける。
• 計画、実行、伝達の各段階でデータ作業者がAIとどこで、どう協力したいかを特定する。
• エージェンシー-オートメーションの枠組みを用いてAI役割の好みを分析する。
• データストーリーテリングにおけるAIの採用理由と反対理由を要約し、設計指針を提供する。

提案手法

• academiaと産業界から18名のデータ作業者を対象に半構造化インタビューを実施した。
• マインドマップを用いて各参加者のデータストーリーテリングのワークフローを引き出した。
• 反復的なコーディングを適用して、インタビューの転写から協力パターンとAI役割を導出した。

Figure 1 : This figure summarizes participants’ opinions about where and how they would like to collaborate with AI. (a) demonstrates AI collaborators’ roles against AI automation and human agency. (b) shows tasks in the existing workflows of our interviewees and (c) illustrates the expected AI coll

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データストーリーテリングのワークフローで人間はどこでAIと協力したいか。
• RQ2 さまざまなストーリーテリングタスクを横断して、AIと人間はどのように協力したいか。
• RQ3 データ作業者はデータストーリーテリングにおけるAIとの協力をなぜ好むのか、あるいは避けるのか。
• RQ4 データストーリーテリングのワークフローに最も適したAIの役割と協力パターンは何か。

主な発見

• データストーリーテリングのワークフローは計画、実行、伝達の3つの段階と8つのタスクから成る。
• 参加者はAIの4つの役割—クリエイター、オプティマイザー、レビュアー、アシスタント—を、エージェンシー-オートメーションのスペクトラムに沿ってマッピングして好む。
• 協力パターンは計画と実行に集中しており、AIはデータ事実の収集ではアシスタントとして、ストーリーの一部とスタイリングではクリエイターまたはオプティマイザーとして機能することが多い。
• AIへのアクセスは反復タスクの作業負荷を減らすために評価されているが、文脈を理解し人間の制御を維持することへの懸念が生じる。
• 人々は段階を横断して混合パターンを好み、高い人間のエージェンシーとAIの自動化を組み合わせたい（エージェンシー＋オートメーション）。
• ほとんどの参加者は人間のストーリーテリングを完全に置き換えることには消極的で、聴衆の理解と文脈的ニュアンスを維持するAIサポートを好む。

Figure 2 : This figure summarizes (1) the interviewees’ opinions about why and why not AI collaborators are preferred and (2) our suggestions for future AI-powered data storytelling tools.