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计算机科学 > 数据库

arXiv:2504.21500 (cs)
[提交于 2025年4月30日 ]

标题: 人工智能时代下的可视化分析挑战与趋势:BigVis社区的观点

标题: Visual Analytics Challenges and Trends in the Age of AI: The BigVis Community Perspective

Authors:Nikos Bikakis, Panos K. Chrysanthis, Guoliang Li, George Papastefanatos, Lingyun Yu
摘要: 本报告提供了关于人工智能时代人与数据交互及可视化分析相关挑战、新兴主题和机遇的见解。BigVis 2024 组委会对该领域的专家进行了调查。他们邀请程序委员会成员和被接受论文的作者分享他们的观点。来自包括数据库、信息可视化和人机交互在内的不同研究社区的三十二位科学家参与了这项研究。这些代表工业界和学术界的科学家为该领域当前和未来的格局提供了宝贵的见解。在本报告中,我们分析了调查回复,并将其与四年前进行的类似研究的结果进行了比较。结果显示了一些有趣的见解。首先,之前调查中确定的许多关键挑战在今天仍然高度相关,尽管它们与人工智能无关。同时,该领域的格局已经显著演变,如今大多数重要的挑战在之前的调查中甚至没有被提及,这突显了与人工智能相关的进步带来的深远影响。通过总结研究界的视角,本报告旨在阐明人工智能时代人与数据交互及可视化分析的关键挑战、新兴趋势和潜在的研究方向。
摘要: This report provides insights into the challenges, emerging topics, and opportunities related to human-data interaction and visual analytics in the AI era. The BigVis 2024 organizing committee conducted a survey among experts in the field. They invite the Program Committee members and the authors of accepted papers to share their views. Thirty-two scientists from diverse research communities, including Databases, Information Visualization, and Human-Computer Interaction, participated in the study. These scientists, representing both industry and academia, provided valuable insights into the current and future landscape of the field. In this report, we analyze the survey responses and compare them to the findings of a similar study conducted four years ago. The results reveal some interesting insights. First, many of the critical challenges identified in the previous survey remain highly relevant today, despite being unrelated to AI. Meanwhile, the field's landscape has significantly evolved, with most of today's vital challenges not even being mentioned in the earlier survey, underscoring the profound impact of AI-related advancements. By summarizing the perspectives of the research community, this report aims to shed light on the key challenges, emerging trends, and potential research directions in human-data interaction and visual analytics in the AI era.
评论: ACM SIGMOD记录 2025
主题: 数据库 (cs.DB) ; 人机交互 (cs.HC)
MSC 类: 97R50, 68P05, 68P15
ACM 类: E.1; H.2.8; H.5.2; H.4
引用方式: arXiv:2504.21500 [cs.DB]
  (或者 arXiv:2504.21500v1 [cs.DB] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.21500
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Nikos Bikakis [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 4 月 30 日 10:41:52 UTC (1,674 KB)
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