Diese Studie untersucht, wie Mensch und KI in bestehenden Daten-Storytelling-Tools zusammenarbeiten. Dazu wurde ein Rahmenwerk entwickelt, das zwei Dimensionen betrachtet: die Phasen des Daten-Storytelling-Workflows, die von den Tools abgedeckt werden, und die Rollen von Mensch und KI in diesen Phasen (Ersteller, Assistent, Optimierer, Rezensent).
Die Analyse der Tools zeigt, dass die Implementierungs- und Planungsphase am häufigsten unterstützt werden, während die Analyse- und Kommunikationsphase seltener abgedeckt sind. Die Zusammenarbeitsmuster zwischen Mensch und KI variieren je nach Phase - so werden KI-Ersteller häufig in der Implementierungsphase eingesetzt, um Visualisierungen zu generieren, während in der Analysephase eher Mensch-Ersteller dominieren.
Aus den Erkenntnissen werden Implikationen für das Design von Daten-Storytelling-Systemen und zukünftige Forschungsrichtungen abgeleitet, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im Daten-Storytelling weiter zu verbessern.
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