Accounting for Visual Bias in Tangible Data Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Data engagement has become an important facet of engaged citizenship. While this is celebrated by those who advocate for expanding participatory channels in civic experience, others have rightfully expressed concern about the complicated dimensions of balancing access with data literacy. If engaged citizenship increasingly requires the ability to interpret civic data through city dashboards and open data portals, then there is a concomitant requirement for diverse populations to develop critical perspectives on data representation (what is commonly referred to as data visualisation, information graphics, etc.). Effective data representations are used to ground conversations, communicate policy ideas and substantiate arguments about important civic issues, but they are also frequently used to deceive and mislead. Expanding statistical, graphical, digital and media literacy is a necessary component of fostering a critical data culture, but who are the beneficiaries of expanded models of literacy and modes of civic engagement? Which communities are invalidated in the design of civic data interfaces? In this article, I summarise the results of a design study undertaken to inform the development of accessible data representation techniques. In this study, I conducted fourteen 2-h participatory design-inspired interview sessions with blind and visually impaired citizens. These sessions, in which I iteratively developed new physical data objects and assessed their interpretability, leveraged a public transit dataset made available by the City of Toronto through its open data portal. While ostensibly “open,” this dataset was initially published in a format that was exclusively visual, excluding blind and visually impaired citizens from engaging with it. What I discovered through the study was that the process of translating 2D, screen-based civic dashboards and data visualisations into tangible objects has the capacity to reintroduce visual biases in ways that data designers may not generally be aware of.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 découle