平滑处理对时间序列数据解读的影响：一项 COVID-19 案例研究
人机交互
2023-09-18 v1 图形学
摘要
我们开展了一项关于 COVID-19 病例数据可视化的受控众包实验，以研究不同的绘图方法、时间窗口以及数据性质是否及如何影响人们对真实世界 COVID-19 数据的解读以及人们对数据未来演变的预测。我们发现，与仅使用未平滑的条形数据相比，7 天向后平均平滑线成功减少了周期性数据模式的干扰。此外，我们发现平滑线的存在有助于读者就数据未来如何演变形成共识。我们还发现，固定的 7 天平滑窗口大小会根据所绘制的时间段导致数据中不同程度的可感知重复模式——这表明将平滑窗口大小与绘图窗口大小一同变化可能是影响图中虚假模式感知的一种有前景的策略。
引用
@article{arxiv.2309.08018,
title = {The Effect of Smoothing on the Interpretation of Time Series Data: A COVID-19 Case Study},
author = {Oded Stein and Alec Jacobson and Fanny Chevalier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08018},
year = {2023}
}
备注
supplemental data: http://odedstein.com/projects/perception-of-smoothing/