面向预测性分析结果的数据故事化解释中的事件类型及生成方法研究

作者：刘东来^*; 靳庆文; 刘慧; 张天怡

来源：情报理论与实践, 2023, 1-12.

• 数据故事化
• 故事事件
• 事件生成
• 反事实解释
• 预测性分析结果

[目的/意义]数据故事化解释可以有效增强非专业人士对预测结果的信任和认知，事件作为数据故事的基本元素，研究事件类型和事件的自动生成方法对数据故事化解释有重要意义。[方法/过程]探讨了数据故事中事件的概念、特征、功能及类型，根据事件传递的信息类型将事件分为描述型事件和解释型事件。提出了事件的通用生成模式，基于此模式并结合概率统计方法，提出描述型事件中可靠性测试事件和公平性测试事件的生成方法，结合反事实解释方法、“What-if”和“Why-not”分析思想提出两种可解性测试事件的生成方法。[结果/结论]通过将事件生成方法应用到贷款数据集，验证了所提出的数据故事化解释中事件自动生成方法的可行性，并结合事件描述和解释了预测性分析结果。

• 单位
  数据工程与知识工程教育部重点实验室; 中国人民大学