Los puntos clave no están disponibles para este artículo en este momento.
La investigación y el desarrollo en ciencias de la computación y estadísticas han producido interfaces de software cada vez más sofisticadas para el análisis interactivo y exploratorio, optimizadas para facilitar la búsqueda de patrones y la exposición de datos. Sin embargo, las filosofías de diseño que enfatizan la exploración sobre otras fases del análisis corren el riesgo de confundir la necesidad de flexibilidad con la conclusión de que el análisis visual exploratorio es inherentemente “libre de modelos” y no puede ser formalizado. Describimos cómo, sin un fundamento en teorías de inferencia estadística humana, la investigación en análisis visual exploratorio puede llevar a objetivos de interfaz contradictorios y representaciones de incertidumbre que pueden desanimar a los usuarios a realizar inferencias válidas. Discutimos cómo el concepto de verificación de modelo en un marco estadístico bayesiano une el análisis exploratorio y confirmatorio, y cómo esta comprensión se relaciona con otras teorías propuestas de inferencia gráfica. Ver el análisis interactivo como impulsado por verificaciones de modelo sugiere nuevas direcciones para la investigación empírica y de software en torno al análisis exploratorio y visual. Por ejemplo, los sistemas podrían permitir especificar y comparar explícitamente datos con distribuciones nulas y otras distribuciones de referencia y mejores representaciones de incertidumbre. Las implicaciones de las teorías bayesianas y otras teorías de inferencia gráfica pueden ser probadas contra los resultados del análisis interactivo por personas para impulsar el desarrollo de la teoría.
Hullman et al. (Viernes) estudiaron esta cuestión.