Where Are We So Far? Understanding Data Storytelling Tools from the Perspective of Human-AI Collaboration

要約

データ ストーリーテリングはデータの洞察を伝えるのに強力ですが、人間の作成者には多様なスキルと多大な労力が必要です。
最近の研究では、データ ストーリーテリングにおいて人間をサポートおよび強化する人工知能 (AI) の可能性が広く調査されています。
しかし、人間と AI のコラボレーションの観点からデータ ストーリーテリング ツールを理解するための体系的なレビューが不足しているため、研究者が人間と AI の利点を促進し、欠点を軽減する既存のコラボレーション ツールの設計を振り返ることが妨げられています。
本稿では、ツールが機能するストーリーテリングのワークフローにおける分析、計画、実装、コミュニケーションの各段階と、作成者、アシスタント、制作者など各段階における人間とAIの役割という2つの観点からフレームワークを備えた既存ツールを調査しました。
オプティマイザーとレビュー担当者。
分析を通じて、既存のツールに共通するコラボレーション パターンを認識し、これらのパターンから得られた教訓を要約し、データ ストーリーテリングにおける人間と AI のコラボレーションに関する研究の機会をさらに示します。

要約(オリジナル)

Data storytelling is powerful for communicating data insights, but it requires diverse skills and considerable effort from human creators. Recent research has widely explored the potential for artificial intelligence (AI) to support and augment humans in data storytelling. However, there lacks a systematic review to understand data storytelling tools from the perspective of human-AI collaboration, which hinders researchers from reflecting on the existing collaborative tool designs that promote humans’ and AI’s advantages and mitigate their shortcomings. This paper investigated existing tools with a framework from two perspectives: the stages in the storytelling workflow where a tool serves, including analysis, planning, implementation, and communication, and the roles of humans and AI in each stage, such as creators, assistants, optimizers, and reviewers. Through our analysis, we recognize the common collaboration patterns in existing tools, summarize lessons learned from these patterns, and further illustrate research opportunities for human-AI collaboration in data storytelling.

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