重拓视界：面向大数值范围时间序列数据的新型可视化设计
人机交互
2023-11-01 v2 计算机视觉与模式识别
图形学
摘要
我们提出了两种新颖的可视化设计，以支持从业者对时间序列数据中大数值范围（即数个数量级）执行识别与辨别任务：(1) 数量级地平线图，其扩展了经典地平线图；(2) 数量级折线图，其改编了对数折线图。这些新可视化设计通过显式分离数值 v = m * 10^e 的尾数 m 与指数 e 来可视化大数值范围。我们在一項实证用户研究中将新设计与最相关的当前最优可视化进行了对比评估。该研究聚焦于时间序列与大数值范围可视化分析中常用的四项主要任务：识别、辨别、估计与趋势检测。针对每项任务，我们分析了误差、置信度与响应时间。新的数量级地平线图在识别、辨别与估计任务中表现优于或等同于所有其他设计。仅在趋势检测任务中，更传统的地平线图表现出更优性能。我们的结果具有领域无关性，仅需具备大数值范围的时间序列数据。
引用
@article{arxiv.2307.10278,
title = {Reclaiming the Horizon: Novel Visualization Designs for Time-Series Data with Large Value Ranges},
author = {Daniel Braun and Rita Borgo and Max Sondag and Tatiana von Landesberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10278},
year = {2023}
}
备注
Preprint and Author Version of a Full Paper, accepted to the 2023 IEEE Visualization Conference (VIS)