估计性相关性的词语：散点图言语化表达研究
人机交互
2020-09-30 v4
摘要
自然语言与可视化正日益以多种方式结合，用于支持数据分析，从多模态交互到丰富的數据摘要与洞察。然而，研究者仍缺乏关于观察者如何言语化表达其对可视化的解读，以及在此类情境中如何解读可视化言语化表达的系统性知识。我们描述了两项旨在识别此类任务中与数据和图表相关的特征的研究。第一项研究要求参与者言语化表达其在描绘不同相关程度散点图中所见内容。第二项研究则要求参与者选择符合给定相关性言语描述的可视化。我们从回答中提取关键概念，将其组织为分类体系并分析归类后的回答。我们观察到参与者在所有散点图中使用了广泛的词汇，但特定概念更受偏好于较高相关程度。两项研究间的比较揭示了部分概念的歧义性。我们讨论了这些结果如何为与数据和分析任务对齐的多模态表征设计提供指导，并提出了深化可视化与自然语言理解的研究路线图。
引用
@article{arxiv.1911.12793,
title = {Words of Estimative Correlation: Studying Verbalizations of Scatterplots},
author = {Rafael Henkin and Cagatay Turkay},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.12793},
year = {2020}
}
备注
Accepted and to be published in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics