상태 변화에서 창의적 결정으로: 다양한 창의 영역에서의 활동 기록 및 해석

From State Changes to Creative Decisions: Documenting and Interpreting Traces Across Creative Domains

창의적 활동 기록을 분석하기 위해서는 적절한 세분성으로 활동을 기록하고, 창의적 활동의 구조를 반영하는 방식으로 해석해야 합니다. 그러나 기존의 접근 방식은 상태 변화를 기록하지만, 창의적 활동의 고차원적인 의도나 관계를 보존하지 못합니다. 이러한 분리는 다양한 영역에서 다른 방식으로 나타납니다. 예를 들어, 생성형 AI 도구는 비선형 탐색 구조를 잃고, 시각화 제작은 표현 의도를 가리고, 프로그래밍 환경은 상호 작용 경계를 단순화합니다. 우리는 세 가지 상호 보완적인 접근 방식을 제시합니다. 첫째, 상태 기반 생성형 AI 아티팩트 관리를 위한 노드 기반 인터페이스, 둘째, 시각화 제작에서 고차원적인 창의적 활동을 나타내는 시각적 단어집, 셋째, 의미론적 이력을 상호 작용 상태에 직접 포함시키는 프로그래밍 모델입니다.

Analyzing creative activity traces requires capturing activity at appropriate granularity and interpreting it in ways that reflect the structure of creative practice. However, existing approaches record state changes without preserving the intent or relationships that define higher-level creative moves. This decoupling manifests differently across domains: GenAI tools lose non-linear exploration structure, visualization authoring obscures representational intent, and programmatic environments flatten interaction boundaries. We present three complementary approaches: a node-based interface for stateful GenAI artifact management, a vocabulary of visual cues as higher-level creative moves in visualization authoring, and a programming model that embeds semantic histories directly into interaction state.