데이터 시각화 기술의인지 처리 / 해석

다른 시각화 기술의 효과 (이해 가능성)를 조사하는 연구에 대해 아는 사람이 있습니까?

예를 들어 사람들이 한 형태의 시각화를 다른 형태에 비해 얼마나 빨리 이해합니까? 시각화와의 상호 작용이 사람들이 데이터를 기억하는 데 도움이됩니까? 그 라인을 따라 무엇이든. 시각화의 예는 산점도, 그래프, 타임 라인,지도, 대화 형 인터페이스 (예 : 병렬 좌표) 등입니다.

저는 평범한 사람들의 연구에 특히 관심이 있습니다.

이 주제는 종종 자체 저널 이있는 HCI ( 인간-컴퓨터 상호 작용 ) 의 원칙에 따라 논의됩니다 .

훌륭한 일을 많이에서 스탠포드에서이에이 수행되고 제프리 히어 (의 창조자 protovis 및 prefuse 다른 것들 사이)와 스탠포드에서 인간 - 컴퓨터 상호 작용 그룹 . 예를 들어 "지평선 크기 조정 : 차트 크기 및 계층화가 시계열 시각화의 그래픽 인식에 미치는 영향" 용지를 읽으십시오 . 온 재료 CS147 : 인간 - 컴퓨터 상호 작용 디자인 소개 및 데이터 시각화 cs448b 홈페이지도 관심이있을 수 있습니다.

CMU HCI Institute 의 프로젝트 목록을 볼 수도 있습니다 .

클리블랜드는 그의 1994 년 저서 「그래프 데이터의 요소들」 (2nd ed) 에서이 많은 연구에 대해보고합니다 . 매우 읽기 쉽고 매우 유용합니다.

몇 가지 생각 :

1. 나는 Bertin의 그래픽 의 과학 이이 분야에서 고전적인 입장 이라고 생각 합니다.

2. 마찬가지로 롭 지적, 클리블랜드, 예를 들어 지역에 몇 가지 흥미로운 작업을하고있다 여기에 .

3. 몇 가지 예 스티븐에서 가난한 디자인은 거의 없다.

4. 최근에 저는 서스 캐처 원 대학의 인간-컴퓨터 상호 작용 연구소 (International-Computer Interaction Lab) 의 정크의 유용성에 관한 흥미로운 연구 (특히 Tufte / Cleveland 광신자들에게는 매우 도발적인)를 발견했습니다 .

Stephen Kosslyn은 인간의 시각 처리를 연구 하고 눈과 마음을위한 그래프 디자인 이라는 책을 썼습니다 . 거기에는 유용한 것들이 있지만 때로는 재미있는 것을 제안합니다. 예를 들어, 그는 어느 시점에서 막대 그래프에서 y 축을 절단하여 실제로 0에서 시작하지 않도록 제안합니다.

특히 색과 인식에 관해서는 Bergman, Rogowitz 및 Treinish의 논문을 좋아했습니다.

• 왜 엔지니어와 과학자들이 색상에 대해 걱정해야합니까?
• 컬러 맵 선택을 지원하는 규칙 기반 도구
• 시각화로 거짓말하지 않는 방법
• Lloyd Treinish의 홈페이지 (관련 작업 링크)