Contextual Visualization
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DOI：
10.1109/mcg.2018.2874782
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发表时间：
2018-11
影响因子：
1.8
通讯作者：
D. Borland;Wenyuan Wang;D. Gotz
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Borland;Wenyuan Wang;D. Gotz
在使用可视化工具分析复杂数据集时，看不见的信息可能会导致各种“有效性威胁”，从而导致潜在的有偏见的结果。我们列举了不可见信息的来源，并认为需要对情景可视化方法进行新的关注，以告知用户这些威胁并减轻其影响。
Unseen information can lead to various “threats to validity” when analyzing complex datasets using visual tools, resulting in potentially biased findings. We enumerate sources of unseen information and argue that a new focus on contextual visualization methods is needed to inform users of these threats and to mitigate their effects.