Beyond simple charts: Design of visualizations for big health data
Notice bibliographique
Résumé
Health data is often big data due to its high volume, low veracity, great variety, and high velocity. Big health data has the potential to improve productivity, eliminate waste, and support a broad range of tasks related to disease surveillance, patient care, research, and population health management. Interactive visualizations have the potential to amplify big data's utilization. Visualizations can be used to support a variety of tasks, such as tracking the geographic distribution of diseases, analyzing the prevalence of disease, triaging medical records, predicting outbreaks, and discovering at-risk populations. Currently, many health visualization tools use simple charts, such as bar charts and scatter plots, that only represent few facets of data. These tools, while beneficial for simple perceptual and cognitive tasks, are ineffective when dealing with more complex sensemaking tasks that involve exploration of various facets and elements of big data simultaneously. There is need for sophisticated and elaborate visualizations that encode many facets of data and support human-data interaction with big data and more complex tasks. When not approached systematically, design of such visualizations is labor-intensive, and the resulting designs may not facilitate big-data-driven tasks. Conceptual frameworks that guide the design of visualizations for big data can make the design process more manageable and result in more effective visualizations. In this paper, we demonstrate how a framework-based approach can help designers create novel, elaborate, non-trivial visualizations for big health data. We present four visualizations that are components of a larger tool for making sense of large-scale public health data.
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 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 | 0,014 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».