數據處理和視覺化技術需求增加，尤其在文本分析領域。研究使用VOSviewer軟體進行文本分析和視覺化，展示了其在YouTube訪談文本數據分析中的應用。VOSviewer不僅適用於文獻計量分析，也可用於文本分析。研究強調VOSviewer作為強大工具，可視覺化和分析各領域文本網絡，提供數據分析的工作流程。 PubMed DOI

筆記本在資料分析中很受歡迎，因為可以同時探索資料並說明結果。記錄圖表發現對回顧和分享很重要，但耗時。InkSight插件能根據使用者意圖生成文件，讓使用者在圖表上寫下意圖。InkSight識別寫下的意圖和資料，過濾資料，推斷事實，並轉換為自然語言文件。使用者研究顯示InkSight有效表達使用者意圖和記錄圖表發現。 PubMed DOI

資料影片越來越受歡迎，透過結合視覺化和敘述方式有效地講述數據故事。製作這些影片需要各種技能和手動工作。一種名為「資料播放器」的新方法通過生成動態資料影片與敘述-動畫互動來自動化這個過程。它通過將視覺元素與文字輸入相連，使用語言模型來連接文字和視覺，並根據敘述推薦適合的動畫，簡化了透過敘述創建資料影片的過程。評估結果顯示，「資料播放器」能夠製作出與人類創建的高質量資料影片相似的作品。 PubMed DOI

論文提出使用LSTM結構系統，解釋葡萄牙手語姿勢序列。克服手語識別挑戰，如互通性和手勢標記。系統有數據擴增和互動技術，提供即時反饋。實驗顯示高準確度和用戶滿意。整合語言模型服務有希望結果。 PubMed DOI

視覺分析很重要，但常遇到數據繁雜問題。智慧型方法必不可少，大型語言模型可幫忙解讀文本。LEVA框架運用這些模型來強化視覺分析流程，提供建議見解和報告，有效支援使用者。經研究證實LEVA有助於使用者進行視覺分析。 PubMed DOI

研究探討如何利用大型語言模型（LLMs）協助資料素養較低者理解複雜的視覺化，結果顯示LLM能有效幫助使用者理解圖表並鼓勵進一步探索。然而，過度依賴LLM代理人可能導致洞察不足，呈現潛在風險。研究建議妥善平衡利用LLMs提升視覺化素養的方法。 PubMed DOI

這項研究專注於利用名為Smartboard的互動系統，提升對籃球戰術的理解與客製化。作者與籃球專家合作，開發了一種漸進式的方法，讓使用者能在板上草擬戰術，並由教練代理模擬行動，視覺化結果。系統整合大型語言模型，方便使用者與教練代理溝通。Smartboard提供結構化流程，讓使用者能設置、模擬及演變戰術，進行針對特定情境的探索。案例研究顯示該系統在戰術分析和比賽設計上具有效性與實用性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在智能視覺化系統中有很大潛力，尤其在專業應用上，但整合時面臨挑戰，包括領域特定問題、視覺化過程及用戶互動。為解決這些問題，我們提出了一個框架，利用微調的LLMs來改善視覺互動。 在教育領域，智能視覺化系統能支持初學者的自我調節學習。我們介紹了Tailor-Mind，一個互動式視覺化系統，幫助AI初學者進行自我調節學習。研究顯示，Tailor-Mind能提供個性化建議，增強學習體驗，驗證了我們框架的有效性。 PubMed DOI

這項研究探討誤導性圖表的問題，這些圖表可能會扭曲數據解讀，影響決策。研究強調需要有效的自動檢測方法，特別是在多模態大型語言模型（LLMs）技術進步的情況下。研究分析了一個包含誤導性圖表的數據集，並測試四種不同的LLMs，使用九種提示來識別超過21種圖表相關問題。結果顯示，這些LLMs能理解圖表並批判性解釋數據，顯示它們在對抗誤導性資訊和提升視覺素養方面的潛力。整體而言，研究強調了LLMs在解決誤導性圖表問題上的重要性。 PubMed DOI

創造引人入勝的數據影片需要高超的技能與努力。近期研究著眼於利用自然語言互動，自動生成影片組件，但過去的研究未能有效結合敘事內容與設計指令，導致產出缺乏客製化。為了解決這個問題，我們提出了一種新方法，將用戶的創作意圖整合成「註解敘述」格式，讓用戶能直接在文本中嵌入設計指令。我們開發的原型系統Data Playwright，能根據用戶上傳的內容生成動態數據影片，並讓用戶輕鬆預覽與調整影片。用戶研究顯示，參與者能有效使用此系統創作影片。 PubMed DOI