使用触觉图表支持盲人和低视力者对复杂数据可视化的理解与学习
人机交互
2025-08-11 v4
摘要
我们研究了触觉图表是否支持盲人和低视力（BLV）个体对复杂数据可视化的理解与学习，并贡献了四种触觉图表设计及一项访谈研究。数据可视化是传递信息的强大工具，但BLV个体通常只能依赖辅助技术——主要是替代文本——来获取这些信息。已有研究表明，针对不同图表类型的心理模型对解释这些描述至关重要，但BLV个体目前没有基于可视化图像构建此类心理模型的手段。触觉图表有望填补这一差距，支持构建心理模型的过程。然而，现有关于触觉数据表示的研究大多聚焦于简单图表类型，尚不清楚它们是否也适用于科学出版物中常见的更复杂图表。我们与两位BLV研究者合作，设计了带有探索指令的3D打印触觉模板图表，包含四种高级图表类型：UpSet图、小提琴图、聚类热图和分面折线图。随后我们对12位BLV参与者进行了访谈研究，比较使用这些触觉模板是否能提高对图表的心理模型和理解，以及这种理解是否能在通过替代文本体验到的新数据集上转化为实际收获。主题分析表明，触觉模型支持图表类型理解，BLV个体首选其为学习方法。我们还报告了参与者对触觉图表设计及其在BLV教育中作用的意见。
引用
@article{arxiv.2507.21462,
title = {Using Tactile Charts to Support Comprehension and Learning of Complex Visualizations for Blind and Low-Vision Individuals},
author = {Tingying He and Maggie McCracken and Daniel Hajas and Sarah Creem-Regehr and Alexander Lex},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.21462},
year = {2025}
}