艺术史社会网络中层级结构的感知效应
社会与信息网络
2022-01-25 v1 人机交互
摘要
网络表示是历史社会网络分析中的一个关键主题。由人文学者引领的关于其价值与内涵的争论，如今比以往任何时候都更为相关，因为这些表示作为历史分析支撑已十分常见。特别是力导向网络，因其可相对快速地构建并揭示数据中的模式与结构而广受欢迎。底层算法虽在揭示隐藏模式上强大，却不保留历史社会网络中有意义的结构与既有层级。在本文中，我们质疑力导向布局在历史数据集中所创造的这种外来结构。我们探讨层级在社会网络中的重要性，并研究在我们社会结构模型中强烈存在的层级是否影响我们对社会网络数据的感知。用户评估结果表明，层级网络表示降低了认知负荷，并带来对历史社会网络更频繁且更深入的洞察。我们还发现用户报告偏好层级图表示。我们结合人文学研究中关于力导向网络表示价值的广泛讨论分析这些发现，并提出该研究方向未来工作的开放问题。
引用
@article{arxiv.2201.09392,
title = {Perceptual Effects of Hierarchy in Art Historical Social Networks},
author = {Houda Lamqaddam and Inez De Prekel and Koenraad Brosens and Katrien Verbert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09392},
year = {2022}
}