On the Visualisation of Argumentation Graphs to Support Text Interpretation

要約

自然言語処理（NLP）手法、特に論証マイニングの分野における最近の進化は、複雑な言説や議論の解釈や分析をサポートし、テキストとの付き合い方を変える可能性を秘めている。複雑な議論をグラフィックで可視化することで、議論をより批判的に解釈することができるのでしょうか。本研究では、論証の解釈をサポートするために、通常のテキストと比較した論証グラフ（AG）の影響を分析することに焦点を当てました。我々は、AGが、NASA-TLX作業負荷と同様に、ほとんどのUEQスケールを通して、外在的な指標をすべての用語で上回ったが、時間的・物理的要求では上回らなかったことを発見した。テキストベースとAGモデルの両方が、ワーキングメモリと参加者の意思決定の変更という点で、重要な解釈において同等の結果をもたらしたにもかかわらず、AGモデルはより多くの参加者に好まれました。解釈の過程では、AGの論証スキーム（クリティカルクエスチョン（CQ）にリンクされている）を参照する。興味深いことに、参加者は、論題にあまり慣れていないときに、（AGの論証スキームを用いて）より多くのCQを選択し、ある尺度でのAGスキームが解釈プロセスを（相対的に）支援することがわかった。したがって、AGは、特に不慣れなトピックに対して、議論解釈により批判的なアプローチを提供すると考えられた。本研究で実施した25名の参加者によれば、AGは議論解釈プロセスに対して全体的にポジティブな効果を発揮しているようである。

要約(オリジナル)

The recent evolution in Natural Language Processing (NLP) methods, in particular in the field of argumentation mining, has the potential to transform the way we interact with text, supporting the interpretation and analysis of complex discourse and debates. Can a graphic visualisation of complex argumentation enable a more critical interpretation of the arguments? This study focuses on analysing the impact of argumentation graphs (AGs) compared with regular texts for supporting argument interpretation. We found that AGs outperformed the extrinsic metrics throughout most UEQ scales as well as the NASA-TLX workload in all the terms but not in temporal or physical demand. The AG model was liked by a more significant number of participants, despite the fact that both the text-based and AG models yielded comparable outcomes in the critical interpretation in terms of working memory and altering participants decisions. The interpretation process involves reference to argumentation schemes (linked to critical questions (CQs)) in AGs. Interestingly, we found that the participants chose more CQs (using argument schemes in AGs) when they were less familiar with the argument topics, making AG schemes on some scales (relatively) supportive of the interpretation process. Therefore, AGs were considered to deliver a more critical approach to argument interpretation, especially with unfamiliar topics. Based on the 25 participants conducted in this study, it appears that AG has demonstrated an overall positive effect on the argument interpretation process.

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