İnsanların nicel özetleri ve görselleştirmeleri nasıl yorumladıklarını hangi bilimsel alanlar inceliyor?

Veri görselleştirme konusunda tavsiyelerde bulunan çok sayıda tanınmış kaynak vardır. (Örn. Tufte, Stephen Few ve diğerleri , Nathan Yau .) Ancak, aşağıdaki gibi soruların cevapları için hangi alanlara başvurabiliriz :

• Pasta grafik eleştirisi pratikte alakalı mı? İnsanlar doğrusal ölçek uzunluğunu yorumlamada ark uzunluğundan daha mı iyi?
• Diyelim ki bir dizi temel değişkenin indeks özetini oluşturuyorum ve meslekten olmayan bir kitleye ABD'nin 2010'da 100, 2015'te 110 değeri olduğunu açıklıyorum. Çoğu insan bu sayıları nasıl yorumlayacak? Bu metriği sunarken göz önünde bulundurmam gereken doğal bilişsel alışkanlıklar var mı, ya daha iyi bir açıklama için kaldıraç ya da yanlış yorumlamaya karşı korunmak için?

Başka bir deyişle, nicel bilgi sunucuları bugünlerde mevcut olan görselleştirme ve tasarım tavsiyesi bolluğuna göre sıralamaya yardımcı olan ampirik olarak sağlam ve test edilmiş ilkeleri arayabilirler.

Amaç, verilerin en iyi nasıl görselleştirileceği veya yeni veri görselleştirme sorunlarına en iyi şekilde nasıl yaklaşılacağı konusunda tavsiye, fikir veya güncel fikir birliği bulmak değil, insanların nicel ve / veya görsel bilgileri nasıl yorumladıkları bilimine nereden bakacaklarını öğrenmek.

(Alanın dergilerine, konferanslarına ve bilginlerine yapılan referanslar için ekstra kredi.)

Gerd Gigerenzer, aritmetik veya alternatif olarak innumeracy'nin bilişsel yönlerinde dünya uzmanlarından biri olarak kabul edilmektedir. Bu konularda web sitesinde ( https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer ) atıfta bulunulan birçok makale ve kitap bulunmaktadır . En önemli metinlerinden biri 2002 tarihli kitabıdır. Hesaplanan riskler: Rakamların sizi ne zaman aldattığını bilmek . Özeti buradan okuyun: https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks

Gigerenzer'in çalışmasıyla ilgili, bilginin sunulma şekline bakan biliş temelli karar teorik çalışmasıdır. Buradaki temsili bir makale, Dan Goldstein'ın Zenginlik Yanılsaması ve Tersine Dönüşü burada ... http://rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdf Girişten:

Son zamanlarda, araştırmacılar ve politika yapıcılar sadece seçim mimarisine değil, bilgi mimarisine de daha fazla dikkat etmeye başladılar: bilginin insanlara sunulduğu biçim. Bilgi mimarisindeki araştırmalar, örneğin, gıdaların kalori içeriğinin, kalorileri çıkarmak için alacağı egzersiz miktarı açısından iyi takdir edilebildiğini ve araçların enerji verimliliğinin anlaşılmasını, galon başına mil yerine 100 mil başına galon terimleri. Bu makale bilgi mimarisini araştırıyor, ancak kalori veya benzin tüketmek yerine emeklilikte ekonomik tüketimi ele alıyoruz.

Literatüre son zamanlarda önemli bir ek olarak Berkeley Dietvorst'un "algoritma önleme" ve karar verme araştırmaları yer alıyor. Dietvorst, tahminsel modellemenin, teknik olarak naif ve / veya okuma yazma bilmeyenlerin, tahmin modellerinin "sihirli bir kurşun" olduğunu veya mükemmel bir şekilde bilgilendirici olduğunu ve algoritmaların en iyi ihtimalle zayıf tahmin edici olduğunu kanıtladığını iddia eder. tamamen nicel çözümler.

https://marketing.wharton.upenn.edu/mktg/assets/File/Dietvorst%20Simmons%20&%20Massey%202014.pdf

Sonra Kaiser Fung gibi Junkcharts web sitesini NYT'ler veya WSJ gibi büyük barların grafiklerini ve görselleştirmelerini eleştiren blogcular var http://junkcharts.typepad.com/

Görselleştirme sorunuzla ilgili olarak, birçok yaklaşımı kapsayan bir VisualComplexity.com web sitesi olan Manuel Lima gibi tasarım uzmanlarının çalışması. Lima ayrıca NYC'deki Parsons Tasarım Okulu'nda veri görselleştirmeyi de öğretir. http://www.visualcomplexity.com/vc/

Parsons'ın yanı sıra, diğer tasarım ve görselleştirme kurumları şunları içerir:

Tasarım ve Sosyal Bağlam Fakültesi https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/

UCLA Kültür Analiz Enstitüsü
http://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/culture-analytics/

Google'ın Kültür Enstitüsü https://www.google.com/culturalinstitute/home

Bir MoMA tasarım sergisi ve kitabı

http://www.moma.org/calendar/exhibitions/1071?locale=en

http://www.amazon.com/Talk-Me-Communication-between-Objects/dp/0870707965

Konferanslar açısından Eyeo Festivali var http://eyeofestival.com/

R yazılımında görselleştirme gurusu Hadley Wickham'dır http://had.co.nz/

SAS yazılımında Rob Allison var http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htm

Son olarak, "bir kerelik" türdeki web sitelerinin sıkıntısı yoktur:

http://infosthetics.com/ govt verilerinin harika görselleri

http://www.thefunctionalart.com/2012/09/in-praise-of-connected-scatter-plots.html

http://www.informationisbeautifulawards.com/

Verileri kötü göstermek için Karl Broman https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf

https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/index.html

Maria Popova'nın Tasarım ve İletişim blogu https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/

Veri Görselleştirme Galerisi http://www.datavis.ca/gallery/index.php

Periyodik Veri Görselleştirme Tablosu http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

Verilerdeki Dünyamız http://ourworldindata.org/

Bu sadece dışarıdakilerin yüzeyini çizmeye başlar ...

Psikofizik , veri görselleştirmelerinin yorumlanmasını içermek üzere insanların uyaranlara nasıl tepki verdiğini ve yorumladığını inceler. Yorumlarda bağlantılıolan Cleveland ve McGill makalesi bir örnektir ve bu makalenin ikinci bölümübirkaç perspektife hızlı bir genel bakış sunmaktadır.

Sayısal veya matematiksel biliş , sayı duygusu gibi şeyleri inceleyen bilişsel bilimin bir alt disiplinidir . Bazen psikofizikten kavramlar, örneğin Fechner'ın ölçeği , “öznel duyumun uyaran yoğunluğunun logaritmasıyla orantılı olduğunu” ifade eder. Wiki'nin sayısal bilişe uygulanan kavramın açıklaması:

Psikolojik çalışmalar, aralarındaki fark azaldıkça iki sayı arasında ayrım yapmanın giderek zorlaştığını göstermektedir. Buna mesafe efekti denir. Bu, büyük ölçeklerle uğraşmak ve mesafeleri tahmin etmek gibi büyüklük tahmini alanlarında önemlidir. Ayrıca, tüketicilerin neden büyük bir satın alma işleminde küçük bir yüzde tasarruf etmek için alışveriş yapmayı ihmal ettiklerini açıklamakta bir rol oynayabilir, ancak çok daha küçük mutlak dolar tutarını temsil eden küçük bir satın alma işleminde büyük bir yüzde tasarruf etmek için alışveriş yapacaktır.

İlgili, davranışsal iktisatta, umut teorisi ( orijinal makale ) riskli, olasılıklı alternatifler arasındaki insan tercihlerini inceler.