베이지안 네트워크(BN)는 확률적 추론을 돕는 중요한 도구이지만, 투명한 모델로 간주됨에도 불구하고 사람들은 이를 이해하는 데 어려움을 겪는다. 기존 사용자 인터페이스(UI)는 BN의 추론 과정을 명확하게 설명하지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 표준 BN UI에 언어적 및 시각적 확장을 설계하여 사용자가 일반적인 추론 패턴을 따라갈 수 있도록 돕는다. 사용자 연구를 통해 언어적, 시각적, 결합된 UI 확장과 기본 UI를 비교했다. 주요 결과는 (1) 관찰의 영향, 이 영향을 가능하게 하는 경로, 그리고 관찰이 다른 관찰의 영향에 미치는 영향에 대한 질문에 대해 세 가지 확장 모두 기본 UI보다 더 나은 성능을 보였고, (2) 언어적 및 시각적 방식을 함께 사용하는 것이 개별적으로 사용하는 것보다 더 나은 성능을 보였다는 것이다.
