解释装饰对于可视化的影响 (Interpreting the Effect of Embellishment on Chart Visualizations)

可视化和信息图传达数据故事,广泛应用于科学研究和社会生活。信息图的设计风格多样,既可以是极简主义的可视化,只包含原始数据相关的元素;也可以是经过精心装饰的可视化,以更好地吸引可视化读者。然而,长久以来,研究者在信息图装饰的作用上存在争论。

反对者认为装饰对于理解数据不重要,甚至是影响数据墨水比和用户认知的“图表垃圾”。而支持者则证明了装饰对于审美、用户参与度、用户记忆等方面的益处。然而,以往的许多工作关注于底层的任务,比如反应时间和准确率,而较少考虑高层次的用户如何吸收可视化传达的整体消息并与自己相关联。而且,以往工作只考察了装饰的部分影响,因而可能忽略不同影响之间的相关性。Andry等人 [1]提出了一项联合研究,同时从审美、可理解性和参与度三个角度来考察装饰的影响。他们考察了以下6个问题:

  • Q1: 用户是否认为装饰的数据可视化比标准可视化更好看?
  • Q2: 用户是否更喜欢装饰的可视化?
  • Q3: 装饰对可视化清晰度的影响是怎样的?
  • Q4: 装饰是否会影响用户的兴趣和理解?
  • Q5: 用户认为可视化好看和他们喜欢可视化之间的相关性是怎样的?
  • Q6: 哪种装饰元素激发了情感,以及它如何影响可视化阅读过程?

实验流程

该工作的作者邀请了40位数字传播专家参与了他们设计的实验。该实验从不同来源收集了19个经过装饰的可视化,可视化的选取原则是覆盖不同类型的装饰,同时只包含柱状图和饼图两种类型。针对每个装饰的可视化,创建对应的简化可视化,组成19个装饰可视化-简化可视化对。

图1. 收集和创建的可视化样例

实验过程中,每位被试需要看19个可视化,同一个可视化对只会随机挑选一个供用户观看。在用户观看的过程中,使用眼动仪记录眼动数据。观看结束后,用户需要填写问卷给可视化打分,问卷内容包括:

  • A1: 我认为这个可视化好看
  • A2: 我认为这个可视化有趣
  • A3: 我认为这个可视化清楚
  • A4: 我认为这个可视化可以理解
  • A5: 我喜欢这个可视化
图2. 实验流程

这一过程全部结束后,用户需要接受一个半结构化的访谈,首先挑选出他们印象最好和最坏的可视化,然后根据他们的问卷打分中存在差异的部分让他们评价为何如此评分。此外访谈还包含固定的关于可视化的观点的问题和其它更深入的问题。

实验结果分析

从问卷结果的可视化可以发现,用户在审美和偏好上对装饰的可视化的评价更高,而其它三方面则同一类型可视化的内部差异较大。进一步的统计分析发现,在美感 (A1)、清晰度 (A3)和偏好 (A5)上,装饰的可视化得分平均数显著高于简化的可视化。而在有趣程度 (A2)和可理解性 (A4)上未发现显著差异。因此,问题Q1、Q2和Q3的回答都是装饰可视化优于简化的可视化,而Q4暂时无法回答。相关性分析发现审美和偏好之间有很强的关联性,因此Q5的回答也是的确存在强关联。

图3. 问卷结果可视化

从访谈中,该工作的作者发现,所有的用户认为可视化讲述的故事是有趣的;阅读过于复杂的可视化需要花费大量的努力,但是用户认为好看的可视化可以创造所需努力得到减轻的感觉;参与者认为装饰可以帮助回忆可视化的主题。访谈的结论部分地回答了问题Q4。

对于眼动数据,该工作的作者们使用边捆绑技术减少了眼动路径的遮挡问题,同时使用宽度映射眼动路径的密度,纹理映射方向,颜色深浅映射时间,从而方便观察分析阅读路径的模式。该工作将每个可视化的所有眼动数据进行组合,从而分析阅读可视化的整体模式。文章总结了6种模式,这些发现回答了问题Q4和Q6:

  • 循环阅读模式:用户会先浏览几次,每次遵循接近的顺序;
  • 阅读顺序:用户首先观察标题,如果有脚注则结束于脚注,否则结束于标题;
  • 图标对眼动路径的影响:只有当图标较大且对可视化的布局产生影响时,用户的眼动路径才会在图标上停留;
  • 熟悉的结构带来简单的阅读模式;
  • 图例:图例离标题远时会导致较长的眼动路径;
  • 数字和文字:数字和文字吸引了读者大部分的注意力,而装饰的存在对于阅读这些信息没有明显的不利影响
图4. 眼动数据可视化

总结

该工作研究可视化的装饰对于吸收可视化传达的整体信息的影响,并通过同时考察多个指标和使用多种实验数据,分析了不同指标的相关性,以及细节的元素的影响。最后发现,在装饰的大小不大,不影响可视化布局的情况下,装饰对用户参与度和理解可视化的益处,超过可能的不利影响。

参考文献

[1] Tiffany Andry, Christophe Hurter, François Lambotte, Pierre Fastrez, and Alexandru Telea. 2021. Interpreting the Effect of Embellishment on Chart Visualizations. In Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI ’21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 613, 1–15.

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