Tufte 스타일 시각화를 지원하는 실험적 증거?

Q : Nigel Holmes 의 차트 정체 시각화에 비해 Tufte 스타일의 미니멀리즘 데이터 말하기 시각화를 지원하는 실험적 증거가 있습니까?

나는 R 플롯에 차트 쓰레기를 추가하는 방법을 물어 여기 와 대응 나를 스나크의 뒷면의 상당한 양을 던졌다. 따라서, 나는 명백하지 않은 몇 가지 실험적 증거가 있어야만 그들의 반대 도표 정크 위치를 뒷받침 할 수있다. "Tufte가 그렇게 말한 것보다 더 많은 증거". 권리?

그러한 증거가 존재한다면 인간, 기억 기억 및 패턴 식별에 관한 많은 심리적 연구와 모순됩니다. 그래서 나는 그것에 대해 읽게되어 기쁠 것입니다.

약간의 일화 : 컨퍼런스에서 나는 Edward Tufte에게 정크 애니메이션과 비디오가 인간의 이해와 기억 기억력을 향상 시킨다는 실험적 증거를 어떻게 생각하는지 물었다 [ 뇌 규칙 에서 인용 된 연구 참조 ] . 그의 대답 : "그들을 믿지 마라" 과학적인 방법에 너무 많은!

추신. 물론 여기 사람들이 조금 필요합니다. 나는 Tufte의 모든 책을 소유하고 있으며 그의 작품은 믿을 수 없다고 생각합니다. 그의 지지자들이 그의 주장 중 일부를 과매도했다고 생각합니다.

참고 : 이것은 StackOverflow 에 대한 질문 의 다시 게시입니다 . 중재자는 프로그래밍에 특화된 것이 아니기 때문에 문을 닫았습니다. CrossValidated는 더 나은 집일 것입니다.

업데이트 : 내 원래 질문의 주석 섹션에 챔버, 클리블랜드 및 스탠포드의 datavis 그룹의 작업에 유용한 링크가 있습니다.

업데이트 : 이 질문 은 비슷한 주제를 다룹니다.

문학은 광대하다. 실험적 증거는 풍부하지만 불완전합니다. 심리적 및 준 학적 조사에 중점을 둔 소개는 Alan M. MacEachren, How Maps Work (1995; 2004 in Paperback)를 참조하십시오 . 9 장 (끝 근처)으로 바로 이동 한 다음 관심있는 예비 자료를 통해 거꾸로 작업하십시오. 참고 문헌은 광범위하지만 (400 개가 넘는 문서) 치아가 조금 길어지고 있습니다. 제목은지도 제작에 중점을두고 있지만 대부분의 책은 인간이 그래픽 정보에서 의미를 만들고 해석하는 방법과 관련이 있습니다.

그러한 연구를 통해 확실한 답을 얻을 것으로 기대하지 마십시오 . Tufte, Cleveland 등은 주로 정확하고 통찰력있는 데이터 통신 및 해석을 가능하게하는 그래픽을 만드는 데 중점을 두었습니다. 다른 그래픽 아티스트와 연구자들은 사람들에게 영향을 미치고, 효과적인 선전을 만들고, 복잡한 데이터 세트를 단순화하고, 예술적 감성을 그래픽 매체에 표현하는 것과 같은 다른 목표를 가지고 있습니다. 이들은 매우 다른 접근법과 권장 사항을 찾을 때 첫 번째 목표에 거의 정반대입니다.

이를 감안할 때, 클리블랜드의 연구에 대한 검토는 많은 Tufte의 설계 권장 사항이 적절한 실험적 타당성을 가지고 있다고 확신 할 수 있어야한다고 생각합니다. 여기에는 통계적 그래픽을 비판적으로 평가하고 설계하기위한 Lie Factor, Data-Ink Ratio, small multiples 및 chartjunk 사용이 포함됩니다.

여기 몇 가지가 있습니다.

• Cleveland and McGill (1984, JASA) 그래픽 인식 : 이론, 실험 및 그래픽 방법 개발에 대한 응용
• Cleveland and McGill (1987, JRSSA) 그래픽 인식 : 데이터의 그래픽 디스플레이에 대한 정량적 정보의 시각적 디코딩
• Lewandowsky and Spence (1989) 산포도에서의 지층 차별
• Spence and Lewandowsky (1991) 비율 및 백분율 표시
• Spence Kutlesa and Rose (1999)는 공간 디스플레이에서 색상을 코딩하기 위해 색상 사용

자세한 내용은 Google에 문의하십시오.

정보 시각화가 다른 모든 형태의 시각적 커뮤니케이션에서 분리 된 것은 아니라는 점을 기억해야합니다. 증거 기반 원칙을 기반으로 작품을 제작하려면 증거가 가장 강한 곳을 보는 것이 가장 좋습니다.

데이터 시각화 기술,인지 과학 및 일반 디자인 연구에 대한 일반적인 연구를 읽었으며, 더 강력하고 더 철저한 일반 연구가 각 브리핑에 적용되는 방식과 사용 된 각 요소가 종종 더 효과적이라는 것을 알았습니다. 작은 표본, 약한 연구 기법, 좁은 조사 및 / 또는 깊이있는 가정으로 고통받는 좁은 적용 분야별 연구를 적용하는 것보다 유용합니다.

제가 소개로 추천하는 두 권의 훌륭한 책이 있습니다. 하나는 과학을 출발점으로하고, 다른 하나는 일반적인 원칙을 출발점으로하여 증거를 가져옵니다.

• Steve Palmer의 비전 과학 . 그것은 야수이며, 학생으로서 배낭에 담을 수있을 정도로 어리석은 경우가 거의 없었지만, 내가 본 최고의 과학 교과서이며, 또 다른 훌륭한 예일 것입니다. 시각 및 언어 의사 소통 자체. 최근에 시각화 및 정보 디자인 작업과 직접 관련된 내용으로 챕터에 레이블을 지정하기 위해 몇 가지만 레이블링 할 것으로 예상했습니다. 하나를 제외한 모든 챕터에 레이블을 지정했습니다.
• Rockport Press의 범용 설계 원칙 . 모든 디자인 분야의 사례 연구와 사례를 바탕으로인지 과학 연구를 수행하는 매우 야심 차고 유용한 책으로, 두 페이지 분량의 스프레드로 굉장히 명확하고 직설적입니다. 실용적인 제안, 실례 및 추가 독서 제안. 규칙을 사용하지 않고 제안 된 도구 목록으로 생각하는 한 매우 자극적입니다.

유일한 단점은 이러한 접근 방식이 그러한 원리가 어떻게 적용되는지를 이해하기 위해서는 더 많은 생각이 필요하다는 것입니다. 커뮤니티의 많은 데이터가 보이는 것처럼 임의의 규칙 목록을 찾고 있다면 사람들이 대규모의 정당화되지 않은 가정과 일반화를하거나 물건을 만드는 곳을 제외하고는 결코 없을 것이라고 말하고 싶습니다. . 더 나은 품질의 응용 연구가 유용하지만, 슬롯에 넣을 수있는 견고한 프레임 워크를 갖는 데 도움이됩니다.

데이터-잉크 및 차트-정크와 같은 Tufte의 일반 원칙의 대부분은 신호 잡음 비율, 그림 배경, 감쇠 등과 같은 견고한 일반 원칙으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그것들은 당신의 목표와 관객에 대한 엄청난 가정과 일반화와 결합하여 무딘 도구로 만듭니다. 응용 연구에서 명백한 모순과 논쟁의 대부분은 한 걸음 물러서서 상황을 고려하고 각 핵심 원칙과 각 사례의 특정 기능을 통해 해결하더라도 전혀 모순되지 않습니다.