Designing an Interactive Visualization System for Monitoring Participant Compliance in a Large-Scale, Longitudinal Study
Designing an Interactive Visualization System for Monitoring Participant Compliance in a Large-Scale, Longitudinal Study
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设计交互式可视化系统，用于监测大规模纵向研究中参与者的依从性
DOI：
10.1145/3411763.3443436
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Striegel, Aaron
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Talkad Sukumar, Poorna;Breideband, Thomas;Martinez, Gonzalo J.;Caruso, Megan;Rose, Sierra;Steputis, Cooper;D'Mello, Sidney;Mark, Gloria;Striegel, Aaron
在进行大规模纵向研究时，必须经常监测参与者的依从性，以确保收集到的数据具有足够高的质量。虽然强调了实现高度遵守的必要性，并讨论了影响遵守的激励措施和因素，但很少有人分享这些研究中用于监测遵守情况的实际过程和工具。监视参与者对多模态数据的遵从性可能是一个繁琐的过程，特别是在只有少数人员参与的情况下。在这个案例研究中，我们描述了一个交互式可视化系统的迭代设计，我们开发这个系统是为了监控依从性，并根据正在进行的研究中不断变化的需求进行改进。我们发现可视化系统，利用数字媒介，既有利于监测参与者依从性的探索性任务，也支持非同地研究人员之间的异步协作。我们记录的检查参与者依从性的要求以及可视化系统的设计可以帮助告知未来研究中的依从性监测过程。
Frequent monitoring of participant compliance is necessary when conducting large-scale, longitudinal studies to ensure that the collected data is of sufficiently high quality. While the need for achieving high compliance has been underscored and there are discussions on incentives and factors affecting compliance, little is shared about the actual processes and tools used for monitoring compliance in such studies. Monitoring participant compliance with respect to multi-modal data can be a tedious process, especially if there are only a few personnel involved. In this case study, we describe the iterative design of an interactive visualization system we developed for monitoring compliance and refined based on changing requirements in an ongoing study. We find that the visualization system, leveraging the digital medium, both facilitates the exploratory tasks of monitoring participant compliance and supports asynchronous collaboration among non-co-located researchers. Our documented requirements for checking participant compliance as well as the design of the visualization system can help inform the compliance-monitoring process in future studies.
DOI：
10.1109/tvcg.2017.2745138
发表时间：
2018-01-01
影响因子：
5.2
作者：
Dimara, Evanthia;Bezerianos, Anastasia;Dragicevic, Pierre
通讯作者：
Dragicevic, Pierre
表碎片：来自计算新闻学工件研究的多表数据争论的可行框架
影响因子：
5.2
作者：
Stephen Kasica;C. Berret;T. Munzner
通讯作者：
T. Munzner
使用交互日志表征个人可视化界面上的探索行为
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
Proc. of EuroVis
影响因子：
--
作者：
Sukumar, P.T.
通讯作者：
Sukumar, P.T.