Facilitare una Guida Proattiva e Reattiva per il Processo Decisionale sul Web: Una Sonda di Progettazione con WebSeek
Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek
January 21, 2026
Autori: Yanwei Huang, Arpit Narechania
cs.AI
Abstract
Gli agenti di intelligenza artificiale web come ChatGPT Agent e GenSpark sono sempre più utilizzati per attività di routine basate sul web, ma dipendono ancora da prompt di input testuali, mancano di rilevamento proattivo dell'intento dell'utente e non offrono supporto per l'analisi interattiva dei dati e il processo decisionale. Presentiamo WebSeek, un'estensione browser a iniziativa mista che consente agli utenti di scoprire ed estrarre informazioni dalle pagine web per poi costruire, trasformare e affinare in modo flessibile artefatti di dati tangibili - come tabelle, elenchi e visualizzazioni - tutto all'interno di una tela interattiva. In questo ambiente, gli utenti possono eseguire analisi - incluse trasformazioni dei dati come l'unione di tabelle o la creazione di visualizzazioni - mentre un'IA integrata offre proattivamente una guida e automazione contestuale, e risponde in modo reattivo a richieste esplicite dell'utente. Uno studio esplorativo con utenti (N=15) che ha utilizzato WebSeek come strumento d'indagine rivela le diverse strategie di analisi dei partecipanti, sottolineando il loro desiderio di trasparenza e controllo durante la collaborazione umano-IA.
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.