第二次視覺化分享會筆記

編輯歷史

時間	作者	版本
2018-04-22 17:59	Boogahiga Huang	r2112
顯示 diff （158 行未修改）
2016-05-28 06:51 – 06:51	Kirby Wu	r2110 – r2111
顯示 diff - ♋ 第二次視覺化分享會筆記 + 第二次視覺化分享會筆記時間： 2016/01/10 （155 行未修改）
2016-05-16 08:05 – 08:05	Yang-Hsiang Chang	r2108 – r2109
顯示 diff - 第二次視覺化分享會筆記 + ♋ 第二次視覺化分享會筆記時間： 2016/01/10 （155 行未修改）
2016-01-13 13:19 – 13:23	Yi Fu Lin	r2054 – r2107
顯示 diff （80 行未修改）講者: YF Lin. pdf / slide - 四大類作品 - 政府的、資訊圖表、媒體、科學 + 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（1 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲， + 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 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，紀錄使用者有辨識出來出現過的圖表。 - Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 + ，每張 2 秒，間隔 .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（1 行未修改） Hit Rate = Hits / (Hits + Misses)， < 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）（55 行未修改）
2016-01-12 03:59 – 03:59	Kuan-Lin Tung	r2051 – r2053
顯示 diff （138 行未修改） nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, - 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* - - + 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slislide *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/ （15 行未修改）
2016-01-10 09:05 – 09:10	Michael_Li	r2031 – r2050
顯示 diff （127 行未修改）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（不夠清楚辨識問題） + 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。（27 行未修改）
2016-01-10 07:52 – 08:13	Whitney Hung	r1899 – r2030
顯示 diff （65 行未修改）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 + + 今天不小心跳過很重要的部分在這裡補充 + + 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 （80 行未修改）
2016-01-10 03:53	Lee	r1898
顯示 diff （145 行未修改） 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 + nding
2016-01-10 03:51 – 03:52	Summit Suen	r1860 – r1897
顯示 diff （142 行未修改） 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 nding
2016-01-10 03:39 – 03:39	Lee	r1857 – r1859
顯示 diff （140 行未修改） Limitation fixed intervals - extremely complex shaps + 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* nding
2016-01-10 03:37 – 03:38	Kirby Wu	r1827 – r1856
顯示 diff （140 行未修改） Limitation fixed intervals - extremely complex shaps* + extremely complex shaps + 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* nding
2016-01-10 03:32 – 03:33	Lee	r1798 – r1826
顯示 diff （137 行未修改）沒有箭頭就哭哭了，無法還原成 dual axis 資料不變就停在同一點 - nding + + Limitation + fixed intervals + extremely complex shaps + nding
2016-01-10 03:26 – 03:30	Kirby Wu	r1670 – r1797
顯示 diff （131 行未修改） *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 ) + 沒有箭頭就哭哭了，無法還原成 dual axis + 資料不變就停在同一點 nding
2016-01-10 03:25 – 03:25	Summit Suen	r1667 – r1669
顯示 diff （83 行未修改），每張 2 秒，間隔 .5 秒，紀錄使用者有辨識出來出現過的圖表。 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 + ** 實驗數據分析眼球追蹤（47 行未修改）
2016-01-10 03:24 – 03:25	Kirby Wu	r1634 – r1666
顯示 diff （129 行未修改） - * + *作者看了紐時的油價、車禍的 connected scatterplot 之後想來研究其效果 nding
2016-01-10 03:20 – 03:22	Michael_Li	r1615 – r1633
顯示 diff （116 行未修改）系統隨機取樣（什麼都 random，結果搞不好也是 random 的 XD） - 研究方法不清楚 - 回答： + 研究方法的設計（不夠清楚辨識問題） + *回答：可以查詢「研究方法」，有些老師有翻譯中文。 feedback （12 行未修改）
2016-01-10 03:20	Li-Ting Shirley Huang	r1614
顯示 diff （123 行未修改）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 - nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （7 行未修改）
2016-01-10 03:20	Michael_Li	r1613
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - 回答 + *回答： feedback （13 行未修改）
2016-01-10 03:20 – 03:20	Li-Ting Shirley Huang	r1611 – r1612
顯示 diff （123 行未修改）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 - - （8 行未修改）
2016-01-10 03:20 – 03:20	Michael_Li	r1608 – r1610
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - ㄏㄨ + *回答 feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:20	Li-Ting Shirley Huang	r1605 – r1607
顯示 diff （121 行未修改） 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ㄏㄨㄚ + 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（11 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1604
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - + *ㄏㄨ feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1602 – r1603
顯示 diff （121 行未修改） 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 + 沒有把 input 做系統ㄏㄨㄚ像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差（11 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1601
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - ㄨ + * feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1600
顯示 diff （121 行未修改） 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 + 沒有把 input 像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差（11 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1599
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - + *ㄨ feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1591 – r1598
顯示 diff （121 行未修改） 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 像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差（11 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1590
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - ㄨ + * feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1588 – r1589
顯示 diff （121 行未修改） 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？ + *像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 - （10 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1587
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 - + *ㄨ feedback （15 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1585 – r1586
顯示 diff （122 行未修改）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？像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 + （10 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1584
顯示 diff （136 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1579 – r1583
顯示 diff （121 行未修改） 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？ - 但是他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 + *像他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差（10 行未修改）
2016-01-10 03:19	Michael_Li	r1578
顯示 diff （117 行未修改）研究方法不清楚 + feedback （14 行未修改）
2016-01-10 03:19 – 03:19	Li-Ting Shirley Huang	r1574 – r1577
顯示 diff （121 行未修改）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？但是他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 + （9 行未修改）
2016-01-10 03:18 – 03:18	Michael_Li	r1569 – r1573
顯示 diff （115 行未修改）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） + + *研究方法不清楚 feedback （13 行未修改）
2016-01-10 03:14 – 03:16	Lee	r1561 – r1568
顯示 diff （119 行未修改）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？但是他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 + （4 行未修改） * - - - - - - - Ending + nding
2016-01-10 03:09 – 03:12	Li-Ting Shirley Huang	r1528 – r1560
顯示 diff （31 行未修改）範例：電影資料庫搜尋因為大家都愛看電影，而且當時只有文字搜尋工具 - + Future work （78 行未修改）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 ㄉ˙ + 系統隨機取樣（什麼都 random，結果搞不好也是 random 的 XD） + + 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？ + 但是他選 Nature 的，就是三類多，感覺領域上就有偏差 + + nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 03:09	kao	r1527
顯示 diff （112 行未修改）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（記憶與描述能力不同） + 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 ㄉ˙ （14 行未修改）
2016-01-10 03:09 – 03:09	Li-Ting Shirley Huang	r1523 – r1526
顯示 diff （114 行未修改）每個受試者的背景、學經歷不同（記憶與描述能力不同）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 + 系統隨機取樣（什麼都 random，結果搞不好也是 random ㄉ˙ nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 03:09	kao	r1522
顯示 diff （112 行未修改）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（記憶與在描述能力不同） + 每個受試者的背景、學經歷不同（記憶與描述能力不同）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（14 行未修改）
2016-01-10 03:06 – 03:09	Li-Ting Shirley Huang	r1478 – r1521
顯示 diff （109 行未修改）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（記憶與在描述能力不同） + 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 nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 03:06 – 03:06	kao	r1464 – r1477
顯示 diff （108 行未修改）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（14 行未修改）
2016-01-10 03:05 – 03:05	Kirby Wu	r1427 – r1463
顯示 diff （107 行未修改）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（14 行未修改）
2016-01-10 03:05	kao	r1426
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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（19 行未修改）
2016-01-10 03:03 – 03:04	Kirby Wu	r1398 – r1425
顯示 diff （104 行未修改）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" - + 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（14 行未修改）
2016-01-10 03:03 – 03:03	kao	r1395 – r1397
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（20 行未修改）
2016-01-10 03:03 – 03:03	Kirby Wu	r1393 – r1394
顯示 diff （105 行未修改）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" + 壞標範例： "Cities" （15 行未修改）
2016-01-10 03:03	kao	r1392
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（20 行未修改）
2016-01-10 03:03 – 03:03	Kirby Wu	r1331 – r1391
顯示 diff （103 行未修改）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ㄉ的好壞 + 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" （15 行未修改）
2016-01-10 03:02	kao	r1330
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（18 行未修改）
2016-01-10 03:02	Kirby Wu	r1329
顯示 diff （103 行未修改）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ㄉ的好 + *標題ㄉ的好壞（15 行未修改）
2016-01-10 03:02	kao	r1328
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（18 行未修改）
2016-01-10 03:02	Kirby Wu	r1327
顯示 diff （103 行未修改）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ㄉ的 + *標題ㄉ的好（15 行未修改）
2016-01-10 03:02	kao	r1326
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（18 行未修改）
2016-01-10 03:02	Kirby Wu	r1325
顯示 diff （103 行未修改）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ㄉ + *標題ㄉ的（15 行未修改）
2016-01-10 03:02	kao	r1324
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（18 行未修改）
2016-01-10 03:02	Kirby Wu	r1323
顯示 diff （103 行未修改）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ㄉ（15 行未修改）
2016-01-10 03:02	kao	r1322
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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 + 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。（18 行未修改）
2016-01-10 03:02 – 03:02	Kirby Wu	r1320 – r1321
顯示 diff （103 行未修改）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。 - + （15 行未修改）
2016-01-10 03:02 – 03:02	kao	r1317 – r1319
顯示 diff （100 行未修改）政府作品最差眼球停留最高：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。（17 行未修改）
2016-01-10 03:01 – 03:02	Li-Ting Shirley Huang	r1295 – r1316
顯示 diff （56 行未修改）寬度：士兵數量溫度、日期 + 地圖用面積降低差異性的感受（38 行未修改）視覺圖表效果最好政府作品最差 + 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。 + 標題放在上方，眼球停留數較高。下方較低。政府大多放下方。 + + + + nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:59 – 03:00	kao	r1288 – r1294
顯示 diff （89 行未修改）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 + 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？) （1 行未修改）視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc 語意連接 ( semantic association ) - 標題 etc - 再描述 + 再描述（Recall）視覺圖表效果最好政府作品最差（14 行未修改）
2016-01-10 02:59 – 02:59	Kirby Wu	r1274 – r1287
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素一秒 / 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 + 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 （1 行未修改）再描述視覺圖表效果最好 - 政府作品 + 政府作品最差 nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:59	kao	r1273
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素一秒 / 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 + 政府作品最不容易辨識 - 因為用太多相同模板及美學模式可以幫助記憶的物件視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc （18 行未修改）
2016-01-10 02:59 – 02:59	Kirby Wu	r1269 – r1272
顯示 diff （97 行未修改）再描述視覺圖表效果最好 - * + *政府作品 nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:59	kao	r1268
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素一秒 / 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R + 政府作品最不容易辨識 - 因為用太多相同模板可以幫助記憶的物件視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc （18 行未修改）
2016-01-10 02:59	Kirby Wu	r1267
顯示 diff （97 行未修改）再描述視覺圖表效果最好 + * nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:59 – 02:59	kao	r1263 – r1266
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素一秒 / 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 + 政府作品最不容易辨識 - 因為用太多相同模板R 可以幫助記憶的物件視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc （17 行未修改）
2016-01-10 02:58 – 02:59	Kirby Wu	r1247 – r1262
顯示 diff （95 行未修改）視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc 語意連接 ( semantic association ) - 標題 etc - + 再描述 + 視覺圖表效果最好 nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:58	Summit Suen	r1246
顯示 diff （87 行未修改） < HR < 1文字描述：專家系統 - 結果 + 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（20 行未修改）
2016-01-10 02:56 – 02:58	Kirby Wu	r1174 – r1245
顯示 diff （90 行未修改）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 + 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可以幫助記憶的物件 - 視覺連接 ( visual associao + 視覺連接 ( visual associations ) - 具體圖示 etc + 語意連接 ( semantic association ) - 標題 etc + nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1173
顯示 diff （89 行未修改）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務元素 + 不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的物件元素可以幫助記憶的物件視覺連接 ( visual associao （14 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1172
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的務元素可以幫助記憶的物件 - 視覺連接 ( visual associo + 視覺連接 ( visual associao nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1171
顯示 diff （89 行未修改）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元素 + 不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的務元素可以幫助記憶的物件視覺連接 ( visual associo （14 行未修改）
2016-01-10 02:56 – 02:56	Kirby Wu	r1167 – r1170
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的元素可以幫助記憶的物件 - 視覺連接 ( o + 視覺連接 ( visual associo nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56 – 02:56	Summit Suen	r1165 – r1166
顯示 diff （89 行未修改）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際ㄧ元素 + 不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助記憶的元素可以幫助記憶的物件視覺連接 ( o （14 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1164
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助際ㄧ元素可以幫助記憶的物件 - 視覺連接 o + 視覺連接 ( o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1163
顯示 diff （89 行未修改）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元素 + 不易辨識：繼續搜尋其他可以幫助際ㄧ元素可以幫助記憶的物件視覺連接 o （14 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1162
顯示 diff （91 行未修改）不易辨識：繼續搜尋其他可以幫元素可以幫助記憶的物件 - 視覺連接o + 視覺連接 o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56 – 02:56	Summit Suen	r1160 – r1161
顯示 diff （89 行未修改）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：繼續搜尋其他元素 + 不易辨識：繼續搜尋其他可以幫元素可以幫助記憶的物件視覺連接o （14 行未修改）
2016-01-10 02:56 – 02:56	Kirby Wu	r1144 – r1159
顯示 diff （90 行未修改）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：繼續搜尋其他元素 - ㄎㄜ比幫住o + 可以幫助記憶的物件 + *視覺連接o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1143
顯示 diff （89 行未修改）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ㄩㄢ + 不易辨識：繼續搜尋其他元素 *ㄎㄜ比幫住o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1142
顯示 diff （90 行未修改）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ㄩㄢ - ㄎㄜ比幫o + ㄎㄜ比幫住o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1141
顯示 diff （89 行未修改）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 + 不易辨識：繼續搜尋其他ㄩㄢ *ㄎㄜ比幫o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1140
顯示 diff （90 行未修改）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 - ㄎㄜ比o + ㄎㄜ比幫o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1139
顯示 diff （89 行未修改）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ㄑ他 + 不易辨識：繼續搜尋其他 *ㄎㄜ比o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1138
顯示 diff （90 行未修改）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ㄑ他 - o + ㄎㄜ比o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1137
顯示 diff （89 行未修改）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：繼續搜尋他 + 不易辨識：繼續搜尋ㄑ他 *o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1136
顯示 diff （107 行未修改）
2016-01-10 02:56	Summit Suen	r1135
顯示 diff （89 行未修改）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： + 不易辨識：繼續搜尋他 *o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:56	Kirby Wu	r1134
顯示 diff （90 行未修改）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： - o + *o nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:51 – 02:56	Summit Suen	r1068 – r1133
顯示 diff （81 行未修改） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，紀錄使用者有辨識出來出現過的圖表。 - Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 - onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 + 實驗數據分析 + 眼球追蹤 + Hit Rate = Hits / (Hits + Misses)， + < HR < 1文字描述：專家系統 + + 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： + o + nnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* （11 行未修改）
2016-01-10 02:51 – 02:51	Lee	r1056 – r1067
顯示 diff （80 行未修改） 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 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出現第一步的圖表 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，紀錄使用者有辨識出來出現過的圖表。 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:51 – 02:51	Summit Suen	r1049 – r1055
顯示 diff （78 行未修改）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-） + 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 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出現第一步的圖表（15 行未修改）
2016-01-10 02:51	Lee	r1048
顯示 diff （80 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（Eye-） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出出現第一步的圖表 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出現第一步的圖表 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:51	Summit Suen	r1047
顯示 diff （78 行未修改）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） + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（Eye-） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出出現第一步的圖表（15 行未修改）
2016-01-10 02:51	Lee	r1046
顯示 diff （80 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（Eye） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者出現第一步的圖表 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者變釋出出現第一步的圖表 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:51 – 02:51	Summit Suen	r1044 – r1045
顯示 diff （78 行未修改）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（E） + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（Eye） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者出現第一步的圖表（15 行未修改）
2016-01-10 02:51 – 02:51	Lee	r1042 – r1043
顯示 diff （80 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（E） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果史ㄩㄥ出現第一步的圖表 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果使用者出現第一步的圖表 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:51	Summit Suen	r1041
顯示 diff （78 行未修改）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（） + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（E） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果史ㄩㄥ出現第一步的圖表（15 行未修改）
2016-01-10 02:51	Lee	r1040
顯示 diff （80 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果出現第一步的圖表 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果史ㄩㄥ出現第一步的圖表 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:51	Summit Suen	r1039
顯示 diff （78 行未修改）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 + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒（） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果出現第一步的圖表（15 行未修改）
2016-01-10 02:50 – 02:51	Lee	r1028 – r1038
顯示 diff （80 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 - ，每張 2 秒，間隔 .5 秒 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒，如果出現第一步的圖表 Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:50	Summit Suen	r1027
顯示 diff （98 行未修改）
2016-01-10 02:50	Lee	r1026
顯示 diff （81 行未修改） Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒 - Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述 + onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* （11 行未修改）
2016-01-10 02:50 – 02:50	Summit Suen	r1020 – r1025
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲， - Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒393 + 實驗設計 + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 *.5 秒（14 行未修改）
2016-01-10 02:50 – 02:50	Kirby Wu	r1018 – r1019
顯示 diff （96 行未修改）
2016-01-10 02:50 – 02:50	Summit Suen	r1016 – r1017
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲， - Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒393 Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒（14 行未修改）
2016-01-10 02:50 – 02:50	Kirby Wu	r1014 – r1015
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 - Encoding： + 挑了 393 篇，33人無色盲， + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現，每張 2 秒，間隔 .5 秒（14 行未修改）
2016-01-10 02:49 – 02:49	Summit Suen	r984 – r1013
顯示 diff （78 行未修改）挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Encoding： - Recognition：100 + 100 機出現 - ，每張 2 秒onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + Recognition：看過的 100 張 + 沒看過的 100 張機出現 + ，每張 2 秒，間隔 .5 秒 + Recall：隨機 return 正確辨識的作品，給 20 分鐘描述onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide （11 行未修改）
2016-01-10 02:49	Kirby Wu	r983
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲， + 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Encoding： Recognition：100 + 100 機出現（14 行未修改）
2016-01-10 02:49	Summit Suen	r982
顯示 diff （79 行未修改） Encoding： Recognition：100 + 100 機出現 - ，每張 2 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + ，每張 2 秒onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* （11 行未修改）
2016-01-10 02:49	Kirby Wu	r981
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲， - Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 + Encoding： Recognition：100 + 100 機出現，每張 2 *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:48 – 02:49	Summit Suen	r977 – r980
顯示 diff （79 行未修改） Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Recognition：100 + 100 機出現 - ，ㄇㄟonnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + ，每張 2 onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* （11 行未修改）
2016-01-10 02:48	Kirby Wu	r976
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲， - Encoding： + Encoding：隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Recognition：100 + 100 機出現，ㄇㄟ*onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:48	Summit Suen	r975
顯示 diff （79 行未修改） Encoding： Recognition：100 + 100 機出現 - ，onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + ，ㄇㄟonnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* （11 行未修改）
2016-01-10 02:48	Kirby Wu	r974
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 + 挑了 393 篇，33人無色盲， Encoding： Recognition：100 + 100 機出現（14 行未修改）
2016-01-10 02:48 – 02:48	Summit Suen	r952 – r973
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 - Enco - onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + Encoding： + Recognition：100 + 100 機出現 + ，onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide （11 行未修改）
2016-01-10 02:48	Kirby Wu	r951
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒， + 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒 Enco *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:48 – 02:48	Summit Suen	r948 – r950
顯示 diff （77 行未修改）要使用什麼元素來幫助？挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒， - * + Enco *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （12 行未修改）
2016-01-10 02:48 – 02:48	Kirby Wu	r939 – r947
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇 + 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇，每張看十秒， * **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:47	Summit Suen	r938
顯示 diff （76 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ - 挑了 393 篇，33人，隨機看其中 100 篇 + 挑了 393 篇，33人無色盲，隨機看其中 100 篇 * **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:46 – 02:47	Kirby Wu	r908 – r937
顯示 diff （70 行未修改）四大類作品 - 政府的、資訊圖表、 etc + 政府的、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（1 行未修改）一秒拉到十秒的話會有差嗎？要使用什麼元素來幫助？ + 挑了 393 篇，33人，隨機看其中 100 篇 **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （13 行未修改）
2016-01-10 02:46	Li-Ting Shirley Huang	r907
顯示 diff （63 行未修改）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，所以可ㄎㄧˇ + 生態如果要做三年的比較，會做三個長條圖，Y 軸對齊 Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall （15 行未修改） + + + + （2 行未修改）
2016-01-10 02:44 – 02:46	Kirby Wu	r806 – r906
顯示 diff （64 行未修改）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，所以可ㄎㄧˇ + + Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall + by Michelle A. Borkin + 講者: YF Lin. pdf / slide + 四大類作品 + 政府的、資訊圖表、 etc + 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？ + *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （1 行未修改） - Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall - by Michelle A. Borkin - 講者: YF Lin. pdf / slide + * （2 行未修改）
2016-01-10 02:44 – 02:44	Lee	r804 – r805
顯示 diff （68 行未修改） by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* + *Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall by Michelle A. Borkin 講者: YF Lin. pdf / slide + （1 行未修改）
2016-01-10 02:43	Michael_Li	r803
顯示 diff （77 行未修改）
2016-01-10 02:35 – 02:42	Li-Ting Shirley Huang	r779 – r802
顯示 diff （47 行未修改）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 - * - 為什麼沒有用 bar - 前後兩年的差異 - 季節的差異 - + + 為什麼沒有用 bar chart + 不易比較前後兩年的差異 + 不易比較季節的差異 + + 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 + 用面積降低差異性的感受 + + 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，所以可ㄎㄧˇ + **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （8 行未修改）
2016-01-10 02:33 – 02:33	Kirby Wu	r763 – r778
顯示 diff （52 行未修改）季節的差異 - + 用面積降低差異性的感受 *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （8 行未修改）
2016-01-10 02:32 – 02:33	Lee	r754 – r762
顯示 diff （49 行未修改） * 為什麼沒有用 bar + 前後兩年的差異 + 季節的差異 + + **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （8 行未修改）
2016-01-10 02:31 – 02:31	Li-Ting Shirley Huang	r752 – r753
顯示 diff （48 行未修改）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 - + 為什麼沒有用 bar *onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, （8 行未修改）
2016-01-10 02:26 – 02:29	Kirby Wu	r662 – r751
顯示 diff （44 行未修改）講者: Whitney Hung. pdf / slide Florence Nightingale introduction - 有 + 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 + **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （9 行未修改）
2016-01-10 02:26	Summit Suen	r661
顯示 diff （42 行未修改） Florence Nightingale's Hockey Stick :The Real Message of her Rose Diagram by Hugh Small - 講者: Whitney Hung. df / slide + 講者: Whitney Hung. pdf / slide Florence Nightingale introduction *有（11 行未修改）
2016-01-10 02:25 – 02:26	Kirby Wu	r628 – r660
顯示 diff （40 行未修改） - electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization - by haron Lin, + Florence Nightingale's Hockey Stick :The Real Message of her Rose Diagram + by Hugh Small 講者: Whitney Hung. df / slide - + Florence Nightingale introduction + 有 **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （9 行未修改）
2016-01-10 02:12 – 02:25	Lee	r584 – r627
顯示 diff （32 行未修改）因為大家都愛看電影，而且當時只有文字搜尋工具 + + 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（1 行未修改） by haron Lin, 講者: Whitney Hung. df / slide + **onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series （9 行未修改）
2016-01-10 02:09 – 02:09	Kirby Wu	r565 – r583
顯示 diff （30 行未修改）範例：電影資料庫搜尋 - + 因為大家都愛看電影，而且當時只有文字搜尋工具 + （14 行未修改）
2016-01-10 02:09	Lee	r564
顯示 diff （30 行未修改）範例：電影資料庫搜尋 + （14 行未修改）
2016-01-10 02:09 – 02:09	Kirby Wu	r553 – r563
顯示 diff （28 行未修改）漸進式的改良 detail on demand + + 範例：電影資料庫搜尋（14 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Summit Suen	r551 – r552
顯示 diff （19 行未修改） Dynamic Query Filter（控制） home finder 的範例 + 元素週期表 Starfield Displays（呈現） *散佈圖 + zoom in/out + selection （22 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Lee	r547 – r550
顯示 diff （24 行未修改）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 （16 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Summit Suen	r545 – r546
顯示 diff （17 行未修改）三大原則 - Dynamic Query Filter（控制ㄒ） + Dynamic Query Filter（控制） home finder 的範例 Starfield Displays（呈現）（22 行未修改）
2016-01-10 02:08	Kirby Wu	r544
顯示 diff （25 行未修改） filter 自動對應 — 避免 filter 過程造成其它條件的空集合產生漸進式的改良 - detail on deman + detail on demand （14 行未修改）
2016-01-10 02:08	Summit Suen	r543
顯示 diff （17 行未修改）三大原則 - Dynamic Query Filter（控制） + Dynamic Query Filter（控制ㄒ） home finder 的範例 Starfield Displays（呈現）（22 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Kirby Wu	r536 – r542
顯示 diff （25 行未修改） filter 自動對應 — 避免 filter 過程造成其它條件的空集合產生漸進式的改良 + *detail on deman （14 行未修改）
2016-01-10 02:08	Summit Suen	r535
顯示 diff （21 行未修改） Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection - Tight Coupling（控制項與呈現端一致性） + 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（17 行未修改）
2016-01-10 02:08	Kirby Wu	r534
顯示 diff （24 行未修改）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 - 漸進式的改 + 漸進式的改良（14 行未修改）
2016-01-10 02:08	Summit Suen	r533
顯示 diff （21 行未修改） Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection - Tight Coupling（控制項與呈現端一致幸） + Tight Coupling（控制項與呈現端一致性）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（17 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Kirby Wu	r530 – r532
顯示 diff （24 行未修改）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 - 漸進 + 漸進式的改（14 行未修改）
2016-01-10 02:08	Summit Suen	r529
顯示 diff （21 行未修改） Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection - Tight Coupling（控制項與呈現端一致） + Tight Coupling（控制項與呈現端一致幸）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（17 行未修改）
2016-01-10 02:08	Kirby Wu	r528
顯示 diff （24 行未修改）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 - 漸 + 漸進（14 行未修改）
2016-01-10 02:08	Summit Suen	r527
顯示 diff （21 行未修改） Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection - Tight Coupling（控制項與呈現端一致ㄒ） + Tight Coupling（控制項與呈現端一致）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（17 行未修改）
2016-01-10 02:08	Kirby Wu	r526
顯示 diff （24 行未修改）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 - * + *漸（14 行未修改）
2016-01-10 02:08 – 02:08	Summit Suen	r524 – r525
顯示 diff （21 行未修改） Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection - Tight Coupling + Tight Coupling（控制項與呈現端一致ㄒ）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（17 行未修改）
2016-01-10 02:07 – 02:08	Kirby Wu	r495 – r523
顯示 diff （23 行未修改） Tight Coupling 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 + （14 行未修改）
2016-01-10 02:06 – 02:07	Lee	r483 – r494
顯示 diff （22 行未修改）散佈圖 + zoom in/out + selection Tight Coupling + *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。（15 行未修改）
2016-01-10 02:06 – 02:06	Summit Suen	r478 – r482
顯示 diff （17 行未修改）三大原則 - Dynamic Query Filter + Dynamic Query Filter（控制） home finder 的範例 - Starfield Displays + Starfield Displays（呈現）散佈圖 + zoom in/out + selection *Tight Coupling （17 行未修改）
2016-01-10 02:05 – 02:05	Lee	r459 – r477
顯示 diff （20 行未修改） home finder 的範例 Starfield Displays + 散佈圖 + zoom in/out + selection Tight Coupling （16 行未修改）
2016-01-10 02:02 – 02:02	Kirby Wu	r452 – r458
顯示 diff （18 行未修改）三大原則 Dynamic Query Filter - + home finder 的範例 Starfield Displays *Tight Coupling （17 行未修改）
2016-01-10 02:01	Lee	r451
顯示 diff （18 行未修改）三大原則 Dynamic Query Filter - : + * Starfield Displays Tight Coupling （17 行未修改）
2016-01-10 02:01 – 02:01	Kirby Wu	r449 – r450
顯示 diff （17 行未修改）三大原則 - Dynamic Query Filter: + Dynamic Query Filter + : Starfield Displays *Tight Coupling （17 行未修改）
2016-01-10 02:01 – 02:01	Lee	r447 – r448
顯示 diff （17 行未修改）三大原則 - Dynamic Query Filter - Starfield Display + Dynamic Query Filter: + Starfield Displays *Tight Coupling （16 行未修改）
2016-01-10 02:00 – 02:00	Kirby Wu	r444 – r446
顯示 diff （20 行未修改） Starfield Display Tight Coupling + + *electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization （13 行未修改）
2016-01-10 02:00	Lee	r443
顯示 diff （19 行未修改） Dynamic Query Filter Starfield Display - * + Tight Coupling electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization （13 行未修改）
2016-01-10 02:00 – 02:00	Kirby Wu	r435 – r442
顯示 diff （7 行未修改） Opening - - Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall - by ichelle A. Borkin, - 講者: YF Lin. df / slide （16 行未修改） by teve Haroz, 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* + + Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall + by Michelle A. Borkin + 講者: YF Lin. pdf / slide + Ending
2016-01-10 02:00 – 02:00	Lee	r430 – r434
顯示 diff （22 行未修改）三大原則 Dynamic Query Filter - Starfied Dis + Starfield Display + *electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization （8 行未修改）
2016-01-10 02:00	Kirby Wu	r429
顯示 diff （12 行未修改） by ichelle A. Borkin, 講者: YF Lin. df / slide + + *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（14 行未修改）
2016-01-10 02:00	Lee	r428
顯示 diff （18 行未修改）三大原則 Dynamic Query Filter - Starfiied Dis + Starfied Dis electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization （8 行未修改）
2016-01-10 02:00 – 02:00	Kirby Wu	r425 – r427
顯示 diff （12 行未修改） by ichelle A. Borkin, 講者: YF Lin. df / slide - - *isual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays - by hristopher Ahlberg, - 講者: Li-Ting Huang. pdf / slide 互動式視覺化的先驅（14 行未修改）
2016-01-10 01:57 – 02:00	Lee	r392 – r424
顯示 diff （17 行未修改） by hristopher Ahlberg, 講者: Li-Ting Huang. pdf / slide + + 互動式視覺化的先驅 + 三大原則 + Dynamic Query Filter + Starfiied Dis *electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization （8 行未修改）
2016-01-03 07:16	Li-Ting Shirley Huang	r391
顯示 diff （16 行未修改） *isual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays by hristopher Ahlberg, - 講者: Li-Ting Huang. df / slide + 講者: Li-Ting Huang. pdf / slide （9 行未修改）
2015-12-28 03:34	Kirby Wu	r390
顯示 diff （4 行未修改）人數： ~4 費用： - 主 ( 場地費均攤 )題講者： - YF Lin - Li-Ting Huang - Whitney Hung - Kuan-Lin Tung - + 主 ( 場地費均攤 )題 *Opening （21 行未修改）
2015-12-16 06:01 – 06:01	Kirby Wu	r388 – r389
顯示 diff （4 行未修改）人數： ~4 費用： - 主 ( 場地費均攤 )題講者：(暫定) + 主 ( 場地費均攤 )題講者： YF Lin Li-Ting Huang （26 行未修改）
2015-12-16 04:02 – 04:03	Kirby Wu	r384 – r387
顯示 diff 第二次視覺化分享會筆記 - 時間： 2016/01/10 ( 暫定 ) + 時間： 2016/01/10 地點： Appier 1F ( 暫定 ) 人數： ~4 （30 行未修改）
2015-12-15 15:58 – 16:00	Kirby Wu	r280 – r383
顯示 diff （4 行未修改）人數： ~4 費用： - 主 ( 場地費均攤 )題： + 主 ( 場地費均攤 )題講者：(暫定) + YF Lin + Li-Ting Huang + Whitney Hung + Kuan-Lin Tung + + Opening （14 行未修改） onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series by teve Haroz, - 講者: Kuang-lin Tung. pdf / slide - E + 講者: Kuan-Lin Tung. pdf / slide* + + *Ending
2015-12-15 15:58	(unknown)	r279
顯示 diff （28 行未修改）
2015-12-15 15:54 – 15:58	Kirby Wu	r99 – r278
顯示 diff （7 行未修改） - Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall ( Michelle A. Borkin, pdf ) - 認領。 - Visual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays ( Christopher Ahlberg, pdf ) - soidid 認領 - Selecting Semantically-Resonant Colors for Data Visualization ( Sharon Lin, pdf , 與下篇相關) - 看起來很有趣, 想要試試看這篇! - Connected Scatterplot for Presenting Paired Time Series ( Steve Haroz, pdf ) - 認領 + + Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall + by ichelle A. Borkin, + 講者: YF Lin. df / slide + + + isual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays + by hristopher Ahlberg, + 講者: Li-Ting Huang. df / slide + + + electing Semantically-Resonant Colors for Data Visualization + by haron Lin, + 講者: Whitney Hung. df / slide + + onnected Scatterplot for Presenting Paired Time Series + by teve Haroz, + 講者: Kuang-lin Tung. pdf / slide + E
2015-12-15 15:54	(unknown)	r98
顯示 diff （17 行未修改）
2015-12-15 15:52 – 15:54	Kirby Wu	r41 – r97
顯示 diff 第二次視覺化分享會筆記 - 時間： - 地點： - 主 + 時間： 2016/01/10 ( 暫定 ) + 地點： Appier 1F ( 暫定 ) + 人數： ~4 + 費用： + 主 ( 場地費均攤 )題： + + + Beyond Memorability: Visualization Recognition and Recall ( Michelle A. Borkin, pdf ) + 認領。 + Visual Information Seeking: Tight Coupling of Dynamic Query Filters with Starfield Displays ( Christopher Ahlberg, pdf ) + soidid 認領 + Selecting Semantically-Resonant Colors for Data Visualization ( Sharon Lin, pdf , 與下篇相關) + 看起來很有趣, 想要試試看這篇! + Connected Scatterplot for Presenting Paired Time Series ( Steve Haroz, pdf ) + 認領
2015-12-15 15:52	(unknown)	r40
顯示 diff （5 行未修改）
2015-12-15 15:52 – 15:52	Kirby Wu	r33 – r39
顯示 diff 第二次視覺化分享會筆記 - 時 + 時間： + 地點： + 主
2015-12-15 15:52	(unknown)	r32
顯示 diff （3 行未修改）
2015-12-15 15:38 – 15:52	Kirby Wu	r1 – r31
顯示 diff - Untitled + 第二次視覺化分享會筆記 - This pad text is synchronized as you type, so that everyone viewing this page sees the same text. This allows you to collaborate seamlessly on documents! + 時
2015-12-15 15:38	(unknown)	r0
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