使缺失可见：参考框架与提示在识别缺失信息中的作用

解释数据或支持决策的交互系统往往强调存在的信息，而忽视预期但缺失的信息。这种存在偏倚限制了用户形成完整的数据集或情境心理模型的能力。检测缺失依赖于对应该存在什么的预期，然而界面很少帮助用户形成这种预期。我们开展了一项实验研究，考察参考框架和提示如何影响人们识别数据集中预期但缺失的类别的能力。参与者在三个领域（能源、财富和政权）下比较分布，接受两种参考条件：全局参考（呈现统一的人口基线）和部分参考（展示几个具体范例）。结果表明，部分参考条件下的缺失检测率高于全局参考，表明基于部分样本的框架可以支持预期形成和缺失检测。当参与者被提示寻找缺失内容时，缺失检测率急剧上升。我们讨论了对交互式用户界面和基于预期的可视化设计的启示，同时考虑了参考结构和引导注意力的认知权衡。