我们如何度量可视化数据通信中的信任？

信任是可视化设计者与读者之间有效可视化数据通信的基础。尽管个人经验与偏好影响读者对可视化的信任，可视化设计者可利用设计技术创建引发“校准信任”的可视化，即读者在批判评估所呈现信息后达成的信任。为系统理解驱动读者产生“校准信任”的因素，我们必须首先具备可靠有效的信任度量方法。计算机科学与数据可视化研究者尚未就信任定义或度量达成共识，而这对构建人机数据交互中的综合信任模型至关重要。另一方面，社会科学家与行为经济学家已开发并完善了可度量泛化信任与人际信任的指标，可视化界可参考、修改并适配以满足需求。本文中，我们收集其他学科现有信任评估方法，并探讨如何用于度量、定义与建模数据可视化研究中的信任。具体地，我们讨论来自社会科学的定量问卷、行为经济学的信任博弈、通过信念更新度量信任，以及通过感知方法度量信任。我们评估这些方法的潜在问题，并思考如何系统应用于可视化研究。