数据故事化方法：析出、重组与叙事

摘要: 目的/意义 融合可解释性结果的数据故事化方法为解决数据认知困难、预测结果难以理解以及模型决策可信度低等问题提供了新策略。 方法/过程 梳理了模型无关局部可解释性技术的解释形式、数据故事的叙事结构以及目前数据故事化研究中采用的方法，基于可解释性理论与数据故事化实现模式构建了“析出—重组—叙事”的数据故事化模型，利用定义的要素元组给出数据故事映射流程，明确了实现故事化模型设计的关键技术。 结果/结论 在数据故事化模型设计的理论指导下，本研究提出面向解释结果的“扇形”故事化实现路径和融合解释结果与故事化模型要素的交互框架，并通过案例研究验证数据故事化方法在结果解释方面的实用价值。通过构建基于可解释性结果的数据故事化方法体系框架，为扩展具备数据感知与认知、可辅助智能决策功能的故事化路径提供新思路。