Graphical Perception of Value Distributions: An Evaluation of Non-Expert Viewers' Data Literacy
Notice bibliographique
Résumé
An ability to understand the outputs of data analysis is a key characteristic of data literacy and the inclusion of data visualisations is ubiquitous in the output of modern data analysis. Several aspects still remain unresolved, however, on the question of choosing data visualisations that lead viewers to an optimal interpretation of data. This is especially true when audiences have differing degrees of data literacy. In this paper we describe two user studies on perception from data visualisations, in which we measured the ability of participants to validate statements about the distributions of data samples visualised using different chart types. In the first user study, we find that histograms are the most suitable chart type for illustrating the distribution of values for a variable. We contrast our findings with previous research in the field, and posit three main issues identified from the study. Most notably, however, we show that viewers struggle to identify scenarios in which a chart simply does not contain enough information to validate a statement about the data that it represents. In the follow-up study, we ask viewers questions about quantification of frequencies, and identification of most frequent values from different types of histograms and density traces showing one or two distributions of values. This study reveals that viewers do better with histograms when they need to quantify the values displayed in a chart. Among the different types of histograms, interspersing the bars of two distributions in a histogram leads to the most accurate perception. Even though interspersing bars makes them thinner, the advantage of having both distributions clearly visible pays off. The findings of these user studies provide insight to assist designers in creating optimal charts that enable comparison of distributions, and emphasise the importance of using an understanding of the limits of viewers’ data literacy to design charts effectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».