人们在二十秒一瞥二元向量场可视化中看到了什么？
摘要
关于人们如何从三维（3D）二元向量场可视化的短暂一瞥中学习，以及视觉特征能在多大程度上引导行为，我们知之甚少。本文报告了关于使用颜色、纹理和长度引导观看二元符号（glyph）的实证研究：这三种视觉特征映射到第一个整数变量（v1），长度映射到第二个定量变量（v2）。参与者在 20 秒内完成两项任务：（1）MAX：在 v1 固定时找出最大的 v2；（2）SEARCH：在向量场中找出屏幕上显示的特定二元变量。我们首项有十八名参与者执行这些任务的研究表明，随机化的向量位置虽然削弱了观看者将向量分组的能力，但相较于结构化向量场并未降低任务准确率。这一结果或可支持这些颜色、纹理和长度能在某种程度上将观看者的注意力引导至任务相关区域。第二项研究通过眼动测量，以三种错误（扫描、识别与决策错误）和一种行为（再注视）指标量化观看者行为。我们的结果显示出两种主导搜索策略：钻取与扫描。着色倾向于将眼动限制在任务相关的感兴趣区域，从而实现钻取。长度倾向于支持在不同 v1 水平上快速游走的扫描者。钻取者的错误显著少于扫描者，且颜色与纹理的错误率也最低。作为 3D 视觉引导，长度的分辨能力有限，不如颜色与纹理。我们的实验结果或表明，使用类别型视觉特征有助于获取向量场可视化的全局结构。我们提供了平均每秒约 5 个项目的观看二元向量的注意力成本的首个基准。
引用
@article{arxiv.1905.02366,
title = {What Do People See in a Twenty-Second Glimpse of Bivariate Vector Field Visualizations?},
author = {Henan Zhao and Garnett W. Bryant and Wesley Griffin and Judith E. Terrill and Jian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.02366},
year = {2019}
}
备注
We want to withdraw this paper in the current stage, because (1) Terminology and argumentation may need major improvement; (2) There are several typos in this paper; (3) The title could be adjusted