Exploring information visualization use patterns in casual contexts
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation describes a series of studies conducted to explore why people use information visualizations during their non-work time (casual InfoVis) and which factors are critical for visualization adoption and long duration use. I also model typical casual InfoVis usage patterns and provide a framework for future hypothesis testing. Each study explored a different facet of casual InfoVis research and each built on lessons from the previous studies. The first study explored the development and evaluation of a casual InfoVis system, PartyVote, and how visualizations can be used to aid informal group social interactions. Results from the evaluation indicate that the system successfully helped give people a more equal share in choosing music during social gatherings and people could strategically choose music, but social pressures did not constrain behaviors or reduce cheating as much as expected. The complexity of factors affecting PartyVote use led to a pseudo-experiment evaluating the appeal of motion based data encoding. Study results indicated that participants formed distinct opinion-based groups and motion data encoding was only considered appealing to less than half of the participants. Utility was a critical factor for half the participants, but a sizable group still preferred motion use, despite knowing that it reduced system utility. My final study examined how people encountered and used visual representations of data (artifacts) during their non-work time. The artifact study led me to develop the Promoter / Inhibitor Motivation Model (PIMM) of casual visualization interaction. PIMM subsequently helps explain results encountered during the first two studies. The model provides a framework for future casual InfoVis investigations and identifies potential shortfalls and areas of concern when conducting casual InfoVis research. PIMM should also help guide future casual InfoVis system designs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».