The efficacy of stacked bar charts in supporting single-attribute and overall-attribute comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Stacked bar charts are a visualization method for presenting multiple attributes of data, and many visualization tools support these charts. To assess the efficacy of stacked bar charts in supporting attribute-comparison tasks, we conducted a user study to compare three types of stacked bar charts: classical, inverting, and diverging. Each chart type was used to visualize six attributes of data where half of the attributes have the characteristics of ‘lower better’ whereas the other half attributes are with ‘higher better.’ Thirty participants were asked to perform two types of comparison tasks: single-attribute and overall-attribute comparisons. We measured the completion time, error rate, and perceived difficulty of the comparison tasks. The results of the study suggest that, for overall-attribute comparisons, the inverting stacked bar chart was the most effective with regards to the completion time. The results also show that performing overall-attribute comparisons using the classical and diverging stacked bar charts required more time than performing single-attribute comparisons using these charts. Participants perceived the inverting and diverging stacked bar charts as easier-to-use than the classical stacked bar chart for overall-attribute comparisons. However, for single-attribute comparisons, all chart types delivered similar performance. We discuss how these findings can inform the better design of interactive stacked bar charts and visualization tools.
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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 | 0,017 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».