Design Factors for Summary Visualization in Visual Analytics
Design Factors for Summary Visualization in Visual Analytics
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视觉分析中摘要可视化的设计因素
DOI：
10.1111/cgf.13408
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发表时间：
2018
影响因子：
2.5
通讯作者：
Szafir, D. A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sarikaya, A.;Gleicher, M.;Szafir, D. A.
数据汇总允许分析师探索可能太复杂或太大而无法详细可视化的数据集。在视觉分析系统中使用摘要时，设计人员面临许多设计和实现选择。虽然这些选择会影响最终系统的效用，但对于这些摘要技术的使用没有明确的指导方针。在本文中，我们对现有系统中的摘要使用进行编码，以确定摘要可视化设计中的关键因素。我们使用定量内容分析来系统地调查视觉分析系统的例子，并列举这些设计因素在数据汇总中的使用。通过这一分析，我们揭示了可视化系统中的设计考虑因素、数据汇总策略以及不同的汇总方法如何影响系统支持的分析之间的关系。我们使用这些结果来综合总结可视化的实际使用中的常见模式，并强调这些模式为设计有效的系统提供了开放的挑战和机遇。这项工作为总结可视化的设计实践提供了更有原则的理解，并提供了对未得到充分利用的方法的洞察。
Data summarization allows analysts to explore datasets that may be too complex or too large to visualize in detail. Designers face a number of design and implementation choices when using summarization in visual analytics systems. While these choices influence the utility of the resulting system, there are no clear guidelines for the use of these summarization techniques. In this paper, we codify summarization use in existing systems to identify key factors in the design of summary visualizations. We use quantitative content analysis to systematically survey examples of visual analytics systems and enumerate the use of these design factors in data summarization. Through this analysis, we expose the relationship between design considerations, strategies for data summarization in visualization systems, and how different summarization methods influence the analyses supported by systems. We use these results to synthesize common patterns in real‐world use of summary visualizations and highlight open challenges and opportunities that these patterns offer for designing effective systems. This work provides a more principled understanding of design practices for summary visualization and offers insight into underutilized approaches.
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任务立方体：可视化设计和评估中用户任务的三维概念空间
影响因子：
2.3
作者：
A. Rind;W. Aigner;Markus Wagner;S. Miksch;T. Lammarsch
通讯作者：
T. Lammarsch
DOI：
10.1109/tvcg.2013.120
发表时间：
2013-12
影响因子：
5.2
作者：
Hans-Jörg Schulz;T. Nocke;M. Heitzler;H. Schumann
通讯作者：
Hans-Jörg Schulz;T. Nocke;M. Heitzler;H. Schumann
影响因子：
1.8
作者：
Szafir, Danielle Albers;Haroz, Steve;Franconeri, Steven
通讯作者：
Franconeri, Steven
名称网络：报纸文章中社交网络的视觉探索和半自动标记
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Computer graphics forum (Print)
影响因子：
--
作者：
Artjom Kochtchi;T. V. Landesberger;Chris Biemann
通讯作者：
Chris Biemann
使用 Glyph SPLOM 可视化多维数据
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
Computer graphics forum (Print)
影响因子：
--
作者：
A. Yates;A. Webb;Michael F. Sharpnack;H. Chamberlin;Kun Huang;R. Machiraju
通讯作者：
R. Machiraju