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Enregistrement W2137930438 · doi:10.1109/icsmc.2007.4414054

Incorporating human experiences into the design process of a visualization tool: A case study from bioinformatics

2007· article· en· W2137930438 sur OpenAlexaff
Homa Javahery, Alexander Deichman, Ahmed Seffah, T. Radhakrishnan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePersona Design and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionVisualizationData visualizationUser experience designEmpirical researchPersonaProcess (computing)Task (project management)Information visualizationVisual analyticsData scienceArtificial intelligenceProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visualization tools are helpful in the analysis of large and complex information such as genomics data and biological phenomena. However, there exists a conceptual gap between how the tools actually work and the user experiences, tasks and behaviors. To design more human-centered tools that fully support the biologist's experiences, we have defined a framework, called UX-P (user experiences to patterns). The framework leverages the complicity of personas, a technique to capture user experiences, and design patterns - allowing us to narrow the gap between user experiences and the tool's design and features. First, HCI experts need to capture the user's needs, interaction behavior and task flow. This information can then be used to derive design patterns which are composed to create a conceptual design. To test and further improve this framework, we carried out an empirical study with users of a bioinformatics visualization tool called protein explorer. Results of our empirical study will be presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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