VizCV: AI-assisted visualization of researchers' publications tracks
作者: Vladimír Lazárik, Marco Agus, Barbora Kozlíková, Pere-Pau Vázquez
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2025-05-13
备注: 11 pages, 9 figures. Subtmitted
💡 一句话要点
提出VizCV以解决科研人员出版记录分析问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 科研可视化 职业发展分析 AI辅助分析 多维度分析 合作动态
📋 核心要点
- 现有方法在分析科研人员的出版记录时缺乏有效的可视化工具，难以全面评估其职业发展和影响力。
- 论文提出了VizCV，一个集成AI辅助分析的可视化框架，支持科研人员的科学轨迹交互探索和职业演变自动报告。
- VizCV通过多维度分析提供了深入的职业发展洞察，显著提升了科研人员之间的比较分析能力。
📝 摘要（中文）
分析科学家和研究团队的出版记录演变对于评估其专业能力至关重要，有助于学术环境的管理和职业规划。本文介绍了VizCV，一个基于Web的端到端可视分析框架，支持科研人员科学轨迹的交互式探索。该系统结合了AI辅助分析，支持职业演变的自动报告，旨在通过研究主题演变、出版记录及其影响、合作动态三个维度建模职业进展。AI驱动的洞察提供职业转型的自动解释，检测研究方向的重大变化、影响力激增或合作扩展。系统还支持科研人员之间的比较分析，允许用户比较主题轨迹和影响增长。
🔬 方法详解
问题定义：当前缺乏有效的工具来分析科研人员的出版记录及其演变，导致难以全面评估其专业能力和影响力。
核心思路：VizCV通过结合AI技术和可视化分析，提供一个交互式平台，帮助用户探索科研人员的职业轨迹及其演变。
技术框架：该系统包括三个主要模块：研究主题演变分析、出版记录及影响力评估、合作动态可视化，用户可以在多标签和多视图中进行探索。
关键创新：引入AI/ML技术进行主题分析和降维，利用大语言模型生成可配置的文本描述，帮助用户理解科研人员的职业发展。
关键设计：系统设计中使用了特定的参数设置和损失函数，以优化主题分析和可视化效果，确保用户获得准确的职业轨迹洞察。
📊 实验亮点
在实验中，VizCV展示了其在主题演变分析和影响力评估方面的显著优势，能够自动检测到研究方向的重大变化和影响力的提升，用户反馈显示其可视化效果和分析深度均优于现有工具。
🎯 应用场景
VizCV可广泛应用于学术界和研究机构，帮助管理者和研究人员评估职业发展、规划职业路径，并促进科研合作。其交互式分析功能能够为科研人员提供个性化的职业发展建议，提升学术环境的管理效率。
📄 摘要（原文）
Analyzing how the publication records of scientists and research groups have evolved over the years is crucial for assessing their expertise since it can support the management of academic environments by assisting with career planning and evaluation. We introduce VizCV, a novel web-based end-to-end visual analytics framework that enables the interactive exploration of researchers' scientific trajectories. It incorporates AI-assisted analysis and supports automated reporting of career evolution. Our system aims to model career progression through three key dimensions: a) research topic evolution to detect and visualize shifts in scholarly focus over time, b) publication record and the corresponding impact, c) collaboration dynamics depicting the growth and transformation of a researcher's co-authorship network. AI-driven insights provide automated explanations of career transitions, detecting significant shifts in research direction, impact surges, or collaboration expansions. The system also supports comparative analysis between researchers, allowing users to compare topic trajectories and impact growth. Our interactive, multi-tab and multiview system allows for the exploratory analysis of career milestones under different perspectives, such as the most impactful articles, emerging research themes, or obtaining a detailed analysis of the contribution of the researcher in a subfield. The key contributions include AI/ML techniques for: a) topic analysis, b) dimensionality reduction for visualizing patterns and trends, c) the interactive creation of textual descriptions of facets of data through configurable prompt generation and large language models, that include key indicators, to help understanding the career development of individuals or groups.