데이터가 같아도 채움색과 붙임 방식이 바뀌면 인공지능(AI)의 답도 달라질까?
수치와 매핑을 고정하고 스타일만 바꾸면 VLM 정확도가 달라지는가?
Understanding Graphical Perception in Data Visualization through Zero-shot Prompting of Vision-Language Models
게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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수치와 매핑을 고정하고 스타일만 바꾸면 VLM 정확도가 달라지는가?
Understanding Graphical Perception in Data Visualization through Zero-shot Prompting of Vision-Language Models
문장과 차트 요소의 대응을 찾아 왕복 탐색을 줄일 수 있는가?
ChartText: Linking Text with Charts in Documents
세 논쟁적 주제의 실험은 초기 태도가 약한 참가자에게 그래프의 설득 효과가 더 컸지만 강한 반대 태도에서는 달라질 수 있음을 보였습니다.
The Persuasive Power of Data Visualization
Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.
Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable
선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.
A Structural Approach to Selection Bias
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