VisRecall：通过问答量化信息可视化的可回忆性
人机交互
2023-02-07 v4
摘要
尽管细粒度信息可视化的可回忆性对于评估视觉信息传达的有效性十分重要，但迄今为止尚未有定量研究。本工作中，我们提出一种问答范式来研究可视化可回忆性，并呈现 VisRecall——一个由 200 个可视化组成的新数据集，其标注来自众包人类（N = 305）的可回忆性评分，该评分由 5 种问题类型的 1,000 个问题获得。此外，我们提出首个计算方法来预测不同可视化元素（如标题或特定数据值）的可回忆性。我们在 VisRecall 上报告了方法的详细分析，并证明其在整体可回忆性以及 FE-、F-、RV- 和 U-问题可回忆性上优于若干基线。我们的工作为辅助设计者优化可视化的新一代方法作出了基础性贡献。
引用
@article{arxiv.2112.15217,
title = {VisRecall: Quantifying Information Visualisation Recallability via Question Answering},
author = {Yao Wang and Chuhan Jiao and Mihai Bâce and Andreas Bulling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.15217},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 10 figures