基于运动的视觉编码可提升动态时间序列感知任务的性能

动态数据可视化可以随时间传达大量信息，例如利用运动来描绘多个实体的数据值变化。此类动态显示对我们的视觉处理能力提出了要求，然而我们对运动的感知是有限的。已有若干技术被证明可以改善动态显示的处理效果。通过分阶段播放动画来依次展示转换步骤，以及通过显示轨迹历史来追踪物体运动，可以通过降低认知负荷来改善处理效果。在本文中，我们研究了分阶段播放和轨迹追踪在动态显示中的有效性。我们向参与者展示了描绘线条运动的动画折线图，并要求他们识别具有最高均值和方差的线条。我们操控动画，以有或无分阶段播放、轨迹追踪和历史记录的方式显示线条，并与静态图表作为对照组进行比较。结果表明，参与者更偏好分阶段播放和轨迹追踪，且它们分别在均值和方差任务中提升了其表现。当使用分阶段播放时，参与者还偏好显示时间缩短为原来的三分之一。此外，在一致任务中，将动画速度与均值和方差进行编码与更高的准确率相关。这些发现有助于为构建动态显示提供现实中的最佳实践指导。补充材料可在 https://osf.io/8c95v/ 获取。