Autospeculation: Reflecting on the Intimate and Imaginative Capacities of Data Analysis
Autospeculation: Reflecting on the Intimate and Imaginative Capacities of Data Analysis
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自我推测：反思数据分析的亲密和想象力
DOI：
10.1145/3544548.3580902
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rosner, Daniela
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kinnee, Brian;Desjardins, Audrey;Rosner, Daniela
考虑到几十年来人机交互(HCI)研究的重点是科学经验主义，该领域可能很难承认数据分析既是一个情绪化的过程，也是一个思考性的过程。但是，这种数据分析过程包含其情境性和投机性意味着什么呢？在这篇文章中，我们通过建立在设计中植根于数据分析的数十年的人机界面混合方法来探索这种可能性。借助一项自我人种学的设计调查，我们考察了数据分析是如何作为一个隐含的过程发挥作用的，这个过程不仅关键地植根于设计师自己的情况，而且还提供了想象世界的方式。在这一分析中，我们发现自传式设计可以帮助人机界面的学者们通过扎根和呈现更个人化的特定类型的推测来回应当前对思辨设计的批评，为不同的声音的出现打开了空间。
Given decades of Human computer interaction (HCI) research focused on scientific empiricism, it can be hard for the field to acknowledge that data analysis is both an emotional and speculative process. But what does it mean for this process of data analysis to embrace its situated and speculative nature? In this paper, we explore this possibility by building on decades of HCI mixed methods that root data analysis in design. Drawing on an autoethnographic design inquiry, we examine how data analysis can work as an implicating process, one that is not only critically grounded in a designer’s own situation but also offers modes of imagining the world otherwise. In this analysis, we find that autobiographical design can help HCI scholars to respond to current critiques of speculative design by grounding and rendering more personal certain kinds of speculation, opening a space for diverse voices to emerge.
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