杜波依斯环绕条形图：可视化具有不均衡值的分类数据
人机交互
2020-02-03 v2
摘要
我们提出了一种受 W.E.B Du Bois 工作启发的可视化技术——杜波依斯环绕条形图（Du Bois wrapped bar chart）。杜波依斯环绕条形图通过将超过某一阈值的大条形进行环绕，从而实现更好的大对小条形比较。我们首先呈现两项众包实验，比较环绕条形图与标准条形图，以评估（1）环绕条形图在帮助参与者识别与比较数值方面的益处；（2）最适合环绕条形图的数据特征。在第一项研究（n=98）中使用真实世界数据集，我们发现环绕条形图在识别与估计条形间比率方面具有更高的准确性。在后续研究（n=190）使用 13 个模拟数据集，我们发现当某些类别值如以熵和 H-展布（H-spread）度量呈现不均衡时，参与者使用环绕条形图的一致性准确度更高。最后，在实验室研究中，我们调查了参与者的体验与策略，从而得出何时以及如何使用环绕条形图的指南。
引用
@article{arxiv.2001.03271,
title = {Du Bois Wrapped Bar Chart: Visualizing categorical data with disproportionate values},
author = {Alireza Karduni and Ryan Wesslen and Isaac Cho and Wenwen Dou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03271},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 14 figures