데이터 시각화는 기술적 전문성뿐 아니라 데이터의 도메인 특정 맥락에 대한 깊이 있는 이해를 필요로 합니다. 이러한 맥락에는 데이터 출처, 품질 및 의도된 용도에 대한 암묵적인 지식이 포함되는데, 이는 데이터 세트 자체에는 명시적으로 드러나지 않는 경우가 많습니다. 본 논문에서는 도메인 전문가가 반복적인 질의응답과 대화형 주석을 결합한 혼합 주도 프로세스를 통해 이러한 암묵적인 지식을 명시화하는 데 도움이 되는 웹 기반 도구인 Data Therapist를 제시합니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 이 시스템은 사용자가 제공한 데이터 세트를 분석하고, 사용자에게 표적 질문을 제시하며, 다양한 수준의 세분성으로 주석을 달 수 있도록 합니다. 결과적으로 생성된 구조화된 지식 기반은 사람과 자동화된 시각화 디자인 모두에 유용한 정보를 제공할 수 있습니다. 분자생물학, 회계, 정치학, 사용 가능한 보안 분야의 전문가 팀을 대상으로 한 질적 연구를 통해 도구를 평가했습니다. 연구 결과 전문가가 데이터에 대해 추론하는 방식에서 반복되는 패턴이 드러났으며, AI 지원이 시각화 디자인을 개선할 수 있는 영역이 강조되었습니다.
