人々が定量的な要約と視覚化をどのように解釈するかを研究している科学分野は何ですか？

データの視覚化に関するアドバイスを提供する、よく知られたリソースが豊富にあります。（たとえば、Tufte、Stephen Few et al、Nathan Yau）。しかし、次のような質問への回答については、どの分野に向けるかもしれません。

• 円グラフの批判は実際に関連していますか？人々は、弧の長さよりも線形スケールの長さの解釈がはるかに優れていますか？
• たとえば、一連の基礎となる変数のインデックスサマリーを作成し、米国の2010年には100の値、2015年には110の値があることを一般の聴衆に説明するとします。ほとんどの人はこれらの数値をどのように解釈するでしょうか。より良い説明のために活用するため、または誤解を防ぐために、この測定基準を提示するときに私が考慮すべき自然な認識習慣はありますか？

別の言い方をすれば、今日利用できる膨大な視覚化と設計のアドバイスを整理するのに役立つ、定量的情報のプレゼンターが経験的に正しいテスト済みの原則を探すことができる科学分野は何ですか？

目的は、データを視覚化する方法、または新しいデータ視覚化問題に取り組む方法についてのアドバイス、アイデア、または現在のコンセンサスを見つけることではなく、定量的および/または視覚的情報を解釈する方法の科学を探す場所を学ぶことです。

（分野のジャーナル、会議、学者への言及に対する追加のクレジット）

Gerd Gigerenzerは、算数の、または代わりに、無数の認識の側面における世界の専門家の1人として広く認められています。彼は彼のウェブサイト（https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer）で参照されているこれらのトピックに関する多くの論文と本を持っています。彼の主要なテキストの1つは、彼の2002年の著書「計算されたリスク：数値がいつあなたを欺くかを知る方法」です。ここで要約をお読みください：https : //www.mpib-berlin.mpg.de/en/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks

Gigerenzerの作品に関連するのは、情報が提示される方法を見る認知ベースの意思決定理論的作品です。ここでの代表的な論文は、ダンゴールドスタインの「富の錯覚とその逆転」です。http：//rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdfこれがイントロです。

最近、研究者や政策立案者は、選択アーキテクチャだけでなく情報アーキテクチャにも注意を向け始めています。情報アーキテクチャは、人々に情報が提示される形式です。情報アーキテクチャの研究では、たとえば、食品のカロリー量は、カロリーを削減するために必要な運動量の点で十分に評価できることが示されています。また、自動車のエネルギー効率の理解は、ガロンあたりのマイルではなく、100マイルあたりのガロンの条件。このホワイトペーパーでは、情報アーキテクチャを調査しますが、カロリーやガソリンを消費する代わりに、退職後の経済消費に取り組みます。

文献に最近追加された重要な点は、「アルゴリズム嫌悪」と意思決定に関するバークレーディートファーストの研究です。Dietvorstは、予測モデリングに関して、技術的にナイーブまたは読み書きができない場合、予測モデルは「特効薬」または完全に有益であると想定する傾向があり、アルゴリズムがせいぜい弱く予測可能であることがわかった場合、典型的な応答は拒否されると主張します。完全に定量的なソリューション。

https://marketing.wharton.upenn.edu/mktg/assets/File/Dietvorst%20Simmons%20&%20Massey%202014.pdf

次に、カイザー・ファングのようなブロガーがいて、彼のジャンクチャートのウェブサイトを維持して、NYTやWSJ などの主要なパブのグラフと視覚化を批評していますhttp://junkcharts.typepad.com/

視覚化の質問に関連するのは、これに対する多くのアプローチをカバーするVisualComplexity.comのWebサイトを維持しているManuel Limaなどの設計専門家の仕事です。リマはニューヨークのパーソンズスクールオブデザインでデータの視覚化も教えています。 http://www.visualcomplexity.com/vc/

パーソンズの他に、他の設計および可視化機関には次のものが含まれます。

カレッジオブデザインアンドソーシャルコンテキスト https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/

UCLAの文化分析研究所
http://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/culture-analytics/

Googleの文化研究所 https://www.google.com/culturalinstitute/home

MoMAデザイン展と本

http://www.moma.org/calendar/exhibitions/1071?locale=en

http://www.amazon.com/Talk-Me-Communication-between-Objects/dp/0870707965

カンファレンスに関しては、Eyeo Festival http://eyeofestival.com/があります。

Rソフトウェアでは、視覚化の第一人者はHadley Wickham http://had.co.nz/です。

SASソフトウェアには、Rob Allison http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htmがあり ます。

最後に、 "一回限り"の種類のWebサイトが不足することはありません。

http://infosthetics.com/ govt dataの素晴らしいビジュアル

http://www.thefunctionalart.com/2012/09/in-praise-of-connected-scatter-plots.html

http://www.informationisbeautifulawards.com/

Karl Bromanが データをひどく表示する方法https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf

https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/index.html

マリアポポバのデザインとコミュニケーションのブログ https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/

データ視覚化のギャラリー http://www.datavis.ca/gallery/index.php

データ視覚化の周期表 http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

データの世界 http://ourworldindata.org/

これは、そこにあるものの表面を引っ掻き始めたばかりです...

心理物理学は、データの視覚化の解釈を含めるために、人間が刺激にどのように応答して解釈するかを研究します。コメントにリンクされているクリーブランドとマギルの論文は一例であり、この論文の 2番目のセクションでは、いくつかの視点の概要を簡単に説明します。

数値または数学的認知は、数感覚のようなものを研究する認知科学の専門分野です。それは時々、例えば主観的感覚が刺激強度の対数に比例することを述べているフェヒナーのスケールのような精神物理学からの概念を借ります。数値認識に適用される概念のWikiの説明：

心理学研究では、2つの数字の差が小さくなるにつれて、2つの数字を区別することがますます難しくなることが示されています。これは距離効果と呼ばれます。これは、大規模なスケールの処理や距離の推定など、マグニチュード推定の領域で重要です。また、消費者が買い物をせずに大量購入でわずかな割合を節約する理由を説明する役割を果たしている可能性がありますが、絶対購入金額がはるかに少ない少量購入で大きな割合を節約するために買い物をします。

関連して、行動経済学では、見通し理論（元の論文）は、リスクの高い、確率論的な選択肢の間の人間の選択を調べます。