Dowody eksperymentalne wspierające wizualizacje w stylu Tufte?

P: Czy istnieją eksperymentalne dowody potwierdzające minimalistyczne wizualizacje danych w stylu Tufte nad wizualizacjami śmieciowymi, powiedzmy, Nigela Holmesa ?

Zapytałem, jak dodać śmieci z wykresów do wykresów R tutaj, a osoby udzielające odpowiedzi rzuciły we mnie ogromną ilością snarków. Zatem z pewnością muszą istnieć pewne eksperymentalne dowody, do których nie jestem wtajemniczony, popierające ich anty-chartową pozycję śmieci - więcej dowodów niż tylko „Tufte tak powiedział”. Dobrze?

Jeśli takie dowody istnieją, byłoby to sprzeczne z wieloma badaniami psychologicznymi dotyczącymi ludzi, ich pamięci i identyfikacji wzorców. Z pewnością byłbym podekscytowany, aby o tym przeczytać.

Mała anegdota: na konferencji zapytałem Edwarda Tufte, jak ocenia eksperymentalne dowody, które dowodzą, że śmieciowe animacje i filmy poprawiają zrozumienie ludzi i pamięć [patrz badania cytowane w Brain Rules] . Jego odpowiedź: „Nie wierz im”. Tyle o metodzie naukowej!

PS Oczywiście, potrzebuję trochę ludzi. Posiadam wszystkie książki Tufte'a i uważam, że jego praca jest niesamowita. Myślę tylko, że jego zwolennicy wyprzedzili niektóre z jego argumentów.

UWAGA: To jest ponowne pytanie, które zadałem na StackOverflow . Moderatorzy zamknęli go, ponieważ nie był związany z programowaniem. CrossValidated może być lepszym domem.

AKTUALIZACJA: Istnieje kilka użytecznych linków w sekcji komentarzy mojego oryginalnego posta z pytaniami --- mianowicie do prac Chambersa, Cleveland i grupy datavis w Stanford.

AKTUALIZACJA: To pytanie dotyczy podobnej tematyki.

Literatura jest ogromna. Dowody eksperymentalne są obfite, ale niekompletne. Wprowadzenie, które koncentruje się na badaniach psychologicznych i semiotycznych, patrz Alan M. MacEachren, How Maps Work (1995; 2004 w miękkiej oprawie). Przejdź bezpośrednio do rozdziału 9 (pod koniec), a następnie przejrzyj wszystkie wstępne materiały, które Cię interesują. Bibliografia jest obszerna (ponad 400 dokumentów), ale robi się coraz dłuższa. Chociaż tytuł sugeruje skupienie się na kartografii, większość książki dotyczy sposobu, w jaki ludzie tworzą znaczenie i interpretują informacje graficzne.

Nie oczekuj ostatecznej odpowiedzi z jakiejkolwiek ilości takich badań. Pamiętaj, że Tufte, Cleveland i inni koncentrowali się przede wszystkim na tworzeniu grafiki, która umożliwia (przede wszystkim) dokładną, wnikliwą komunikację i interpretację danych. Inni graficy i badacze mają inne cele, takie jak wywieranie wpływu na ludzi, tworzenie skutecznej propagandy, upraszczanie złożonych zestawów danych i wyrażanie ich wrażliwości artystycznej na nośniku graficznym. Są one prawie diametralnie sprzeczne z pierwszym zestawem celów, skąd można znaleźć bardzo różne podejścia i zalecenia.

Biorąc to pod uwagę, uważam, że przegląd badań Cleveland powinien być wystarczająco przekonujący, że wiele zaleceń projektowych Tufte ma przyzwoite uzasadnienie eksperymentalne. Należą do nich wykorzystanie współczynnika kłamstwa, współczynnika atramentu danych, małych wielokrotności i chartjunk do krytycznej oceny i projektowania grafiki statystycznej.

Oto niektóre;

• Cleveland i McGill (1984, JASA) Percepcja graficzna: teoria, eksperymenty i zastosowanie do rozwoju metod graficznych
• Cleveland i McGill (1987, JRSSA) Percepcja graficzna: wizualne dekodowanie informacji ilościowych na temat graficznego wyświetlania danych
• Lewandowsky and Spence (1989) Dyskryminacja warstw w scatterplots
• Spence i Lewandowsky (1991) Wyświetlanie proporcji i procentów
• Spence Kutlesa and Rose (1999) Używanie koloru do kodowania ilości w wyświetlaczach przestrzennych

Poproś Google o pełne referencje

Warto pamiętać, że wizualizacja informacji nie jest wyspą odciętą od wszystkich innych form komunikacji wizualnej. Jeśli chcesz stworzyć pracę opartą na zasadach opartych na dowodach, twierdzę, że najlepiej jest sprawdzić, gdzie dowody są najsilniejsze.

Przeczytałem szczegółowe badania dotyczące technik wizualizacji danych oraz ogólne badania kognitywistyki i ogólne badania projektowe, i uważam, że myślenie o tym, w jaki sposób mocniejsze, dokładniejsze ogólne badanie dotyczy każdego briefu i każdego zastosowanego elementu, jest często bardziej skuteczne i użyteczne niż próba zastosowania wąsko stosowanych badań terenowych, które często cierpią z powodu małych próbek, słabych technik badawczych, wąskich badań i / lub głęboko zakorzenionych założeń.

Są dwie doskonałe książki, które polecam jako wstęp, jedna z nauką jako punktem wyjścia, jedna z ogólnymi zasadami jako punktem wyjścia, przynosząca dowody:

• Wizja nauki Steve Palmera . To bestia, a jako student prawie nieraz doznałem urazu kręgosłupa przy kilku okazjach, byłem na tyle głupi, aby nosić ją w plecaku, ale jest to również prawdopodobnie najlepszy podręcznik naukowy, jaki kiedykolwiek widziałem, i świetny przykład ostrego sama wizualna i werbalna komunikacja. Niedawno przejrzałem ten rozdział, aby opisać rozdziały treściami bezpośrednio związanymi z moją pracą w zakresie wizualizacji i projektowania informacji, spodziewając się opatrzyć tylko kilka: w końcu opisałem każdy rozdział oprócz jednego.
• Uniwersalne zasady projektowania autorstwa Rockport Press . Bardzo ambitna i użyteczna książka, która łączy badania kognitywistyczne ze studiami przypadków i przykładami ze wszystkich dziedzin projektowania w serię niesamowicie przejrzystych i prostych do góry dwustronicowych rozkładówek, z których każda obejmuje jedną ustaloną, opartą na dowodach i praktyczną zasadę, z praktyczne sugestie, sprawdzone przykłady i sugerowane dalsze czytanie. Bardzo stymulujące, o ile uważasz to za listę narzędzi z sugerowanymi zastosowaniami, a nie listę reguł.

Jedynym minusem jest to, że takie podejście wymaga więcej myślenia, aby zobaczyć, jak takie zasady mają zastosowanie. Jeśli szukasz listy dowolnych reguł, jak wielu w społeczności danych, wydaje się, że nie ma takiej zasady i nigdy nie będzie, chyba że ludzie podejmą masowe nieuzasadnione założenia i uogólnienia lub coś wymyślą . Badania stosowane lepszej jakości są przydatne, ale pomagają stworzyć solidne ramy, w które można się wpakować.

Większość ogólnych zasad Tufte, takich jak atrament danych i śmieci, można przypisać solidnym zasadom ogólnym, takim jak stosunek sygnału do szumu, współczynnik masy, tłumienie i inne - ale na drodze do uzyskania specyfiki i nakazu, zostały one połączone z dużymi założeniami i uogólnieniami na temat twoich celów i odbiorców, które zamieniają je w tępe narzędzia. Wiele pozornych sprzeczności i debat w badaniach stosowanych wcale nie jest sprzecznością, jeśli cofniesz się o krok, weźmiesz pod uwagę kontekst i przejrzysz podstawy podstawowych zasad i szczególnych cech każdego przypadku.