Seeking Patterns of Visual Pattern Discovery for Knowledge Building
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, the methodological and technical developments in visual analytics, as well as the existing theories, are not sufficiently grounded by empirical studies that can provide an understanding of the processes of visual data analysis, analytical reasoning and derivation of new knowledge by humans. We conducted an exploratory empirical study in which participants analysed complex and data‐rich visualisations by detecting salient visual patterns, translating them into conceptual information structures and reasoning about those structures to construct an overall understanding of the analysis subject. Eye tracking and voice recording were used to capture this process. We analysed how the data we had collected match several existing theoretical models intended to describe visualisation‐supported reasoning, knowledge building, decision making or use and development of mental models. We found that none of these theoretical models alone is sufficient for describing the processes of visual analysis and knowledge generation that we observed in our experiments, whereas a combination of three particular models could be apposite. We also pondered whether empirical studies like ours can be used to derive implications and recommendations for possible ways to support users of visual analytics systems. Our approaches to designing and conducting the experiments and analysing the empirical data were appropriate to the goals of the study and can be recommended for use in other empirical studies in visual analytics.
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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 | 0,009 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».