基于指标的可视化表示法评估与比较
人机交互
2023-09-01 v1
摘要
可视化表示法是一种重复出现的符号模式，用于编写从数据转换到视觉映射的可视化规范。编程式表示法使用由文法或领域特定语言（如 ggplot2、dplyr、Vega-Lite）或库（如 Matplotlib、Pandas）定义的符号。文法与库的设计者和潜在用户通常通过检视示例画廊来评估可视化表示法。尽管此类集合展示了用法与表现力，其构建与评估通常是临时的，使得不同表示法间的比较十分困难。更少见地，专家通过可用性启发式（如表示法认知维度框架）来分析表示法。这些分析类似于对文本的结构化细读，可揭示设计缺陷，但给专家带来了同时考量通常复杂系统的多方面特征的负担。为缓解这些问题，我们提出了一种基于指标的可视化表示法可用性与比较方法，其中指标是针对一组表示法的示例画廊计算得出的。虽然适用于任何可视化领域，我们通过一个考虑统计图形的案例研究来探索本方法的效用，该案例跨 9 种广泛使用的表示法考察了 40 个可视化。我们通过名为 NotaScope 的新工具来支持相应指标的计算与分析。我们通过采访知名绘图库的作者或维护者（n=6）收集了反馈。我们发现该方法是一种有望形式化、外化并扩展可视化表示法评估与比较的途径。
引用
@article{arxiv.2308.16353,
title = {Metrics-Based Evaluation and Comparison of Visualization Notations},
author = {Nicolas Kruchten and Andrew M. McNutt and Michael J. McGuffin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16353},
year = {2023}
}
备注
To appear at IEEE VIS 2023