Unterstützung proaktiver und reaktiver Entscheidungsfindung im Web: Eine Designstudie mit WebSeek

Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek

January 21, 2026

Autoren: Yanwei Huang, Arpit Narechania

cs.AI

Zusammenfassung

Web-AI-Agenten wie ChatGPT Agent und GenSpark werden zunehmend für routinemäßige webbasierte Aufgaben eingesetzt, basieren jedoch nach wie vor auf textbasierten Eingabeaufforderungen, verfügen über keine proaktive Erkennung der Benutzerabsicht und bieten keine Unterstützung für interaktive Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Wir stellen WebSeek vor, eine Browser-Erweiterung mit gemischter Initiative, die es Nutzern ermöglicht, Informationen aus Webseiten zu entdecken und zu extrahieren, um dann greifbare Datenartefakte – wie Tabellen, Listen und Visualisierungen – flexibel innerhalb einer interaktiven Arbeitsfläche zu erstellen, zu transformieren und zu verfeinern. In dieser Umgebung können Nutzer Analysen durchführen – einschließlich Daten-transformationen wie dem Zusammenführen von Tabellen oder dem Erstellen von Visualisierungen – während eine integrierte KI sowohl proaktiv kontextsensitive Hilfestellungen und Automatisierung anbietet als auch reaktiv auf explizite Benutzeranfragen reagiert. Eine explorative Nutzerstudie (N=15) mit WebSeek als Untersuchungsinstrument zeigt die vielfältigen Analysestrategien der Teilnehmer und unterstreicht deren Wunsch nach Transparenz und Kontrolle während der Mensch-KI-Kollaboration.

English

Web AI agents such as ChatGPT Agent and GenSpark are increasingly used for routine web-based tasks, yet they still rely on text-based input prompts, lack proactive detection of user intent, and offer no support for interactive data analysis and decision making. We present WebSeek, a mixed-initiative browser extension that enables users to discover and extract information from webpages to then flexibly build, transform, and refine tangible data artifacts-such as tables, lists, and visualizations-all within an interactive canvas. Within this environment, users can perform analysis-including data transformations such as joining tables or creating visualizations-while an in-built AI both proactively offers context-aware guidance and automation, and reactively responds to explicit user requests. An exploratory user study (N=15) with WebSeek as a probe reveals participants' diverse analysis strategies, underscoring their desire for transparency and control during human-AI collaboration.