第二次視覺化分享會筆記
時間: 2016/01/10
地點: Appier 1F ( 暫定 )
人數: ~40
費用:0 ( 場地費均攤 )
Opening
Visual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays
by Christopher Ahlberg
講者: Li-Ting Huang. pdf / slide
互動式視覺化的先驅
三大原則
- Dynamic Query Filter(控制)
- Starfield Displays(呈現)
- 散佈圖 + zoom in/out + selection
- Tight Coupling(控制項與呈現端保持一致性)
- 讓使用者可以了解軟體的狀態,也避免使用者作出無用的操作。
- filter 自動對應 — 避免 filter 過程造成其它條件的空集合產生
- 連續性的呈現
- 漸進式的改良
- detail on demand
範例:電影資料庫搜尋
Future work
- 更大型的資料、更完整的 query 方式
- fuzzy search
- zoom in/out 的順暢性
- tight coupling 機制邏輯性的驗證
Florence Nightingale's Hockey Stick :The Real Message of her Rose Diagram
by Hugh Small
講者: Whitney Hung. pdf / slide
- Florence Nightingale introduction
- 有人叫他雞冠圖 (coxcomb ) 但是是錯的
- 用面積表示多少,每塊代表一個月份,不同顏色代表不同死因
- 克里米亞戰爭:南丁格爾抵達發現環境很差,試著改善了環境,大大降低了死亡率
- 拿破崙征戰俄羅斯
- 灰色進攻、紅色撤退
- 寬度:士兵數量
- 溫度、日期
- 地圖
討論
- 長條圖不適合週期性資料,雷達圖,或是像 GA 兩個週期疊合的方式
- 一月可以有兩個 bar,表達不同年份
- 一個問題一個圖,例如同一個季節畫在一起
- 生態如果要做三年的比較,會做三個長條圖,Y 軸對齊
補充說明:
Rose diagram V.S. Pie chart
Rose diagram的角度是固定的,以半徑作為參數; pie chart則是以角度作為變化參數
Rose diagram常應用在表示風的風向(方位)以及強度(半徑)稱作Wind rose
例:
Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall
by Michelle A. Borkin
講者: YF Lin. pdf / slide
四大類作品來源
- 政府、資訊圖表、 媒體、科學
- 一秒的記憶實驗,分出「好記」、「不好記」的圖表
- 進一步探討
- 是哪些元素在幫助記憶?
- 一秒拉到十秒的話會有差嗎?
- 要使用什麼元素來幫助?
- 從四大類作品來源中挑了 393 篇,33人無色盲,
- 實驗設計
- Encoding:隨機看其中 100 篇,每張看十秒(Eye-Tracking Data)
- Recognition:看過的 100 張 + 沒看過的 100 張隨機出現,每張 2 秒,間隔 0.5 秒,使用者若看到認為是前一步驟曾出現過的圖表,就按下空白鍵。利用按下空白鍵的方式,記錄辨識正確率(Hit Rate)。
- Recall:集合所有正確辨識的作品,給受試者20 分鐘描述內容。
- 實驗數據分析
- 眼球追蹤
- Hit Rate = Hits / (Hits + Misses),0 < HR < 1
- 文字描述:專家系統。三位文字專家分析描述的內容,跟資訊圖表內資訊是否接近。
- 實驗結果
- 好辨識的:兩秒鐘看中央即可辨識(人眼辨識的第一步)
- 不易辨識:繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素,眼球會做更多移動來幫助回憶
- 一秒 / 十秒對不易遍識組都一樣
- 政府作品最不容易辨識 - 因為用太多相同模板及美學模式 (也就是說,缺乏創意?)
- 可以幫助記憶的物件
- 視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc
- 語意連接 ( semantic association ) - 標題 etc
- 再描述(Recall)
- 眼球停留最高:標題。科學 paper 的圖表大部份沒有標題。有標題的描述平均分數較高。
- 有標題作品再描述分數:平均1.90
- 無標題作品再描述分數,平均1.30
- 標題放在上方,眼球停留數較高。下方較低。政府大多放下方。
- 標題的好壞也會影響到 recall 分數
- 好標範例:"Top 10 Most Read Book ... "
- 壞標範例:"Cities"
- 最常 recall 的物件:標示、標題、短敘述
- 額外標示有利於 recall ( 圖 + 文 ) - 前 1/3 最好作品中, 50% 都有這樣的標註
- 容易辨識的視覺作品,內容及細節容易受迴響,其內容描述較好
對本篇的批評
- 受試者沒有看同樣 100 篇作品
- 每個受試者的背景、學經歷不同(記憶與再描述能力不同)
- 針對「好記憶、不好描述」,「不好記憶、好描述」的領個群組沒有討論。有的「不好記憶、好描述」的圖,可能是因為受試者的背景的影響。
- 系統隨機取樣(什麼都 random,結果搞不好也是 random 的 XD)
- 研究方法的設計有缺陷(不夠清楚辨識問題)
- 問:如何學習有系統的研究計劃,避免做出有缺陷的研究計劃?
- 回答:可以查詢「研究方法」,有些老師有翻譯中文。
feedback
- 每個資訊圖表想要傳達的資訊複雜度不同,可以這樣比較嗎?
- 沒有把 input 做系統化的分類
- 像他選 Nature 的,就是三類多,感覺領域上就有偏差
Connected Scatterplot for Presenting Paired Time Series
by Steve Haroz
講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide
- 作者看了紐時的油價、車禍的 connected scatterplot 之後想來研究其效果
- 即時範例:http://steveharoz.com/research/connected_scatterplot/
- 想探究:
- 對 relationship of data or understandability 的幫助 / cs vs dual axis line
- 三元素:點位置、方向、箭頭 ( imply direction )
- 資料不變就停在同一點
Limitation
- fixed intervals
- extremely complex shapes
- 讀者總是從左上角開始看,所以從右下角開始的圖就會有些問題
Loop Case:
- Prey and Predator Relationship
- https://www.google.com.tw/search?biw=1280&bih=648&tbm=isch&q=prey+and+predator+relationship&revid=911276899&sa=X&ved=0ahUKEwiZ6K7Tq57KAhVGKJQKHe92DEYQ1QIIIw
Ending