数据故事化方法:析出、重组与叙事

作     者：靳庆文 Jin Qingwen

作者机构：数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学)北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872 

基　　金：教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于数据科学的信息资源管理研究范式创新”(项目编号:20YJA870003)研究成果之一 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2024年第68卷第13期

页      码：28-40页

摘      要：[目的/意义]数据驱动时代面临数据认知困难、解释结果晦涩难懂以及模型决策可信度不足等诸多挑战。融合可解释性结果的数据故事化方法,为应对上述挑战、增强数据利用价值提供理论支撑和解决方案。[方法/过程]梳理模型无关局部可解释性技术的解释形式、数据故事的叙事结构以及目前数据故事化研究中采用的方法,基于可解释性理论与数据故事化实现模式构建“析出—重组—叙事”的数据故事化模型,利用定义的要素元组给出数据故事映射流程,明确实现故事化模型设计的关键技术。[结果/结论]在数据故事化模型设计的理论指导下,提出面向解释结果的“扇形”故事化实现路径和融合解释结果与故事化模型要素的交互框架,并通过案例研究验证数据故事化方法在结果解释方面的实用价值。通过构建基于可解释性结果的数据故事化方法体系框架,为扩展具备数据感知与认知、可辅助智能决策功能的故事化路径提供新思路。

主 题 词：数据故事化 可解释性 模型无关 局部可解释 叙事 

学科分类：12[管理学] 1204[管理学-公共管理类] 03[法学] 0306[法学-公安学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13266/j.issn.0252-3116.2024.13.003

馆 藏 号：203128503...