十一年的性别数据可视化：迈向更具包容性的性别表征的一步
人机交互
2023-08-29 v1
摘要
我们呈现了数据可视化中性别作为数据维度的表征分析，并提出了围绕性别相关数据的视觉变量与标注的一组考量。性别是从研究或调查参与者、乘客或客户以及跨学术研究（尤其在社会学等特定学科中）收集数据的常见人口统计维度。我们的工作对关于数据可视化伦理影响的多个持续讨论有所贡献。通过选择特定数据、视觉变量和文本标签，可视化设计者可能无意或有意地延续刻板印象与偏见。此处，我们的目标是发起关于如何在数据可视化中表征性别数据的演进讨论，并提升对性别可视化中选择视觉变量与词语微妙之处的意识。为夯实该讨论，我们收集并编码了来自五个不同科学社群（生物学、政治学、社会研究、可视化与人机交互）的性别可视化及其图注，以及来自 Tableau Public 和 Information Is Beautiful 奖项展品的图片。总体而言，我们发现表征类型具有社群特异性，色相是性别数据的主导视觉通道，且非二元性别表征不足。我们以源自编码与文献的性别可视化考量以及对大型数据收集机构的建议结束本文。本文及所有补充材料的免费副本见 https://osf.io/v9ams/。
引用
@article{arxiv.2308.14415,
title = {Eleven Years of Gender Data Visualization: A Step Towards More Inclusive Gender Representation},
author = {Florent Cabric and Margrét Vilborg Bjarnadóttir and Meng Ling and Guðbjörg Linda Rafnsdóttir and Petra Isenberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14415},
year = {2023}
}
备注
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