データ視覚化技術の認知処理/解釈

誰もが異なる視覚化技術の有効性（理解可能性）を調査する研究を知っていますか？

たとえば、ある形式の視覚化を他の形式よりも早く理解するのはどれくらいですか？視覚化との対話性は、人々がデータを思い出すのに役立ちますか？それらの線に沿ったもの。視覚化の例としては、散布図、グラフ、タイムライン、マップ、インタラクティブインターフェイス（平行座標など）などがあります。

私は特に一般人の研究に興味があります。

この主題は、独自のジャーナルを持つHCI（人間とコンピューターの相互作用）の分野で議論されることがよくあります。

偉大な仕事の多くは、下のスタンフォード大学で、この上でそこで行われているジェフリーHeerさん（の作成者protovisとプレフューズとりわけ）とスタンフォードでヒューマンコンピュータインタラクショングループ。例として、「地平線のサイズ変更：時系列の視覚化のグラフィカルな認識に対するチャートサイズとレイヤーの影響」のペーパーをお読みください。上の材料CS147：ヒューマンコンピュータインタラクションデザインの概要とデータの可視化のcs448bホームページにも興味があるかもしれ。

CMU HCI Instituteのプロジェクトリストもご覧ください。

クリーブランドは、1994年の著書The Elements of Graphing Data（2nd ed）でこの研究の多くを報告しています。非常に読みやすく、非常に便利です。

いくつかの考え：

1. Bertinのグラフィックの記号学は、この分野での古典的な位置だと思います。

2. ロブは指摘し、クリーブランドでは、例をエリア内のいくつかの興味深い仕事をしていますここに。

3. いくつかの例ステファン・フューから貧しいデザインの。

4. 最近、ジャンクの有用性に関するサスカチュワン大学の人間とコンピューターの相互作用ラボからの興味深い研究[特に、Tufte / Clevelandの狂信者にとって非常に挑発的なもの] に出会いました。

Stephen Kosslynは人間の視覚処理を研究しており、目と心のグラフデザインという本を書いています。そこには便利なものがありますが、時々面白いことも提案します。たとえば、バーグラフのy軸をある時点で切り捨てて、0から実際に開始しないようにすることを提案します。これは、私にとって深い罪のようです。

特に色と知覚については、以下のバーグマン、ロゴウィッツ、およびトレイニッシュの論文が好きでした。

• エンジニアと科学者が色について心配する必要があるのはなぜですか？
• カラーマップの選択を支援するためのルールベースのツール
• 視覚化で嘘をつかない方法
• ロイドトレイニッシュのホームページ （関連作品へのリンク）