통합검색

같은 상관관계도 그래프 모양에 따라 원인처럼 보일까?

세 차례 크라우드 실험은 집계 수준과 시각 표지가 인과 판단을 흔들 수 있음을 보였습니다. 그래프와 결론의 거리를 점검합니다.

Illusion of Causality in Visualized Data

관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?

Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

같은 데이터인데 속이는 차트가 인공지능(AI)의 답을 바꿀까?

1,600쌍의 차트와 10개 비전언어모델을 비교한 연구는 시각적 기만과 메타데이터 완화의 범위를 측정했습니다.

Chart Deception in Vision-Language Models: From Vulnerability to Mitigation

논문이 열 편이면 독립 근거도 열 개인가?

여러 논문과 요약이 같은 참여자·자료에서 나왔는지 출처를 거슬러 올라가 독립된 근거의 생성 단위를 셉니다.

같은 문장인데 토큰 수는 왜 다를까?

‘올빼미는 논리를 배운다’를 서로 다른 조각 목록으로 나눕니다. 글자·단어·토큰을 구분하고, 개수가 달라져도 그대로 남는 정보를 찾습니다.