数据臆测：将个人知识融入可视化
人机交互
2022-04-12 v2
摘要
数据的问题在于它经常只能不完美地表征感兴趣的现象。熟悉其数据集的专家在分析数据时常常会进行隐式的、心智上的修正，或者若存在注意事项则谨慎地不对任何发现过度自信。然而，关于数据集注意事项的隐式知识通常以非结构化的方式未被收集，这在团队协作时尤为成问题，因为成员可能各自了解数据集的不同方面。本工作中，我们将分析者关于数据集的此类知识定义为数据臆测（data hunches）。我们讨论了数据臆测的影响，并提出一组通过数据可视化记录和传达数据臆测的技术。此外，我们提供了用于设计支持记录和可视化数据臆测的可视化指南。我们设想数据臆测将使分析者能够外化其知识、促进协作与沟通，并支持从他人的数据臆测中学习的能力。
引用
@article{arxiv.2109.07035,
title = {Data Hunches: Incorporating Personal Knowledge into Visualizations},
author = {Haihan Lin and Derya Akbaba and Miriah Meyer and Alexander Lex},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07035},
year = {2022}
}