웹에서 의사 결정을 위한 능동적 및 반응적 안내 지원: WebSeek을 활용한 디자인 프로브

초록

ChatGPT Agent 및 GenSpark와 같은 웹 AI 에이전트가 일상적인 웹 기반 작업에 점점 더 많이 사용되고 있지만, 여전히 텍스트 기반 입력 프롬프트에 의존하며 사용자 의도를 능동적으로 탐지하지 못하고, 대화형 데이터 분석 및 의사 결정을 지원하지 않습니다. 본 논문에서는 웹 확장 프로그램인 WebSeek을 소개합니다. WebSeek은 혼합 주도적 방식으로 사용자가 웹페이지에서 정보를 발견 및 추출한 후, 대화형 캔버스 내에서 테이블, 목록, 시각화 자료와 같은 실질적인 데이터 아티팩트를 유연하게 구축, 변환 및 정제할 수 있도록 합니다. 이 환경 내에서 사용자는 테이블 결합이나 시각화 생성과 같은 데이터 변환을 포함한 분석을 수행할 수 있으며, 내장된 AI는 상황 인식 지도 및 자동화를 능동적으로 제안하고 사용자의 명시적 요청에 반응적으로 대응합니다. WebSeek을 탐구 도구로 활용한 탐색적 사용자 연구(N=15)를 통해 참가자들의 다양한 분석 전략을 확인하였으며, 이는 인간-AI 협업 과정에서 투명성과 통제권에 대한 사용자들의 요구를 강조합니다.

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.

웹에서 의사 결정을 위한 능동적 및 반응적 안내 지원: WebSeek을 활용한 디자인 프로브

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

초록

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