An Evaluation of a Visual Analytics Prototype for Calendar-Related Spatiotemporal Periodicity Detection and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Whether it is sunrise, the weekend, or Christmas, some form of temporal structure or periodic pattern governs our daily activities. Understanding them is essential to making sense of human activity, because they frame normality and allow us to identify abnormalities. However, cultural heterogeneity and scale greatly complicate our ability to uncover and understand human activity at a given time within a region. Current research in the field of visual analytics and geography provide methods of addressing spatiotemporal periodicity, but they fall short in providing access to multiple spatial and temporal scales via a relevant calendar. In response to these shortcomings, we developed PerSE (periodicity in spatiotemporal events), a coordinated-view Web application designed to aid users in the detection and analysis of calendar-related periodicity in spatiotemporal event data sets. Given the complexity of such a visualization tool, this paper focuses on the usability and learnability of PerSE. We evaluated the tool through a 20-participant study that consisted of training, a multiple-choice test, and the System Usability Scale. Our analysis of the results shows that the complex combination of visual tools and multi-scale, multi-calendar capability used within PerSE is effective, but still in need of usability improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».