Xử lý nhận thức / giải thích các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu

Có ai biết nghiên cứu điều tra tính hiệu quả (dễ hiểu không?) Của các kỹ thuật hình dung khác nhau?

Ví dụ, làm thế nào nhanh chóng để mọi người hiểu một hình thức trực quan hơn một hình thức khác? Sự tương tác với trực quan hóa có giúp mọi người nhớ lại dữ liệu không? Bất cứ điều gì dọc theo những dòng. Một ví dụ về trực quan hóa có thể là: biểu đồ phân tán, biểu đồ, mốc thời gian, bản đồ, giao diện tương tác (như Tọa độ song song), v.v.

Tôi đặc biệt quan tâm đến nghiên cứu trong cộng đồng giáo dân.

Chủ đề này thường được thảo luận theo chuyên ngành HCI ( tương tác giữa người và máy tính ) có tạp chí riêng .

Có rất nhiều công việc lớn đang được thực hiện về vấn đề này tại Stanford dưới Jeffrey Heer (tác giả của protovis và prefuse giữa những thứ khác) và trong Stanford tương tác người-máy tính Nhóm . Ví dụ, đọc bài viết "Định cỡ đường chân trời: Ảnh hưởng của kích thước biểu đồ và phân lớp trên nhận thức đồ họa về trực quan hóa chuỗi thời gian" . Tài liệu về CS147: Giới thiệu về Thiết kế tương tác giữa người và máy tính và trang chủ Trực quan hóa dữ liệu cs448b cũng có thể được quan tâm.

Bạn cũng có thể xem danh sách các dự án trong Viện CMU HCI .

Cleveland báo cáo về rất nhiều nghiên cứu này trong cuốn sách năm 1994 The Elements of Graphing Data (tái bản lần 2). Nó rất dễ đọc và cực kỳ hữu ích.

Vài suy nghĩ:

1. Tôi nghĩ Semiology of Graphics là một vị trí cổ điển trong lĩnh vực này.

2. Như Rob đã chỉ ra, Cleveland đã thực hiện một số công việc thú vị trong khu vực, ví dụ ở đây .

3. Một số ví dụ về thiết kế kém từ Stephen Few.

4. Gần đây, tôi tình cờ thấy thú vị [và khá khiêu khích, đặc biệt là đối với những người cuồng tín Tufte / Cleveland;] nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm tương tác giữa người và máy tính tại Đại học Saskatchewan về tính hữu dụng của rác .

Stephen Kosslyn nghiên cứu xử lý thị giác của con người, và đã viết một cuốn sách có tên là Thiết kế đồ thị cho mắt và tâm trí . Có những thứ hữu ích trong đó, nhưng đôi khi anh ấy cũng gợi ý những điều thú vị. Ví dụ, anh ấy đề nghị cắt ngắn trục y trên biểu đồ thanh tại một số điểm, để chúng không thực sự bắt đầu từ 0, điều này dường như là một tội lỗi sâu sắc đối với tôi.

Cụ thể về màu sắc và nhận thức, tôi thích những bài báo dưới đây của Bergman, Rogowitz và Treinish.

• Tại sao các kỹ sư và nhà khoa học nên lo lắng về màu sắc?
• Công cụ dựa trên quy tắc để hỗ trợ lựa chọn Colormap
• Làm thế nào để không nói dối với trực quan
• Trang chủ của Lloyd Treinish (để liên kết đến công việc liên quan)