Research ideation requires navigating trade-offs across multiple evaluative dimensions, yet most AI-assisted ideation tools leave this multi-dimensional reasoning unsupported, or reducing evaluation to unipolar scales where "more is better". We present ResearchCube, a system that reframes evaluation dimensions as bipolar trade-off spectra (e.g., theory-driven vs. data-driven) and renders research ideas as manipulable points in a user-constructed 3D evaluation space. Given a research intent, the system proposes candidate bipolar dimension pairs; users select up to three to define the axes of a personalized evaluation cube. Four spatial interactions -- AI-scaffolded dimension generation, 3D navigation with face snapping, drag-based idea steering, and drag-based synthesis -- enable researchers to explore and refine ideas through direct manipulation rather than text prompts. A qualitative study with 11 researchers revealed that (1) bipolar dimensions served as cognitive scaffolds that externalized evaluative thinking and offloaded working memory, (2) the spatial representation provided a sense of agency absent in chatbot-based AI tools, (3) participants desired fluid transitions across dimensionality levels -- from single-dimension focus to more than three dimensions, and (4) a productive tension emerged between AI-suggested starting dimensions and users' evolving desire for control. We distill these findings into design implications for multi-dimensional research ideation tools, including progressive dimensional control, fluid dimensionality, and transparent synthesis with provenance.


翻译:研究构思需要跨越多个评估维度进行权衡,然而大多数人工智能辅助构思工具未提供这种多维度推理支持,或将评估简化为"更多即更好"的单极量表。我们提出ResearchCube系统,该系统将评估维度重构为双极权衡谱(如理论驱动与数据驱动),并将研究设想呈现为用户构建的三维评估空间中可操纵的点。给定研究意图后,系统会推荐候选双极维度对;用户可从中选择最多三个维度,定义个性化评估立方体的坐标轴。通过四种空间交互机制——人工智能支架式维度生成、带面吸附的三维导航、拖拽式构想引导与拖拽式综合——研究者可直接操纵而非通过文本提示,探索并完善研究构想。对11位研究者的定性研究表明:(1)双极维度可作为认知支架,外化评估思维并减轻工作记忆负荷;(2)空间表征提供了聊天机器人式人工智能工具所缺失的掌控感;(3)参与者期望在不同维度层级间实现流畅切换——从单维度聚焦到三维以上;(4)人工智能建议的初始维度与用户日益增强的自主控制需求之间产生了建设性张力。我们将这些发现提炼为多维研究构思工具的设计启示,包括渐进式维度控制、维度流动性增强以及带溯源的透明化综合机制。

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