Tableau Research, Seattle, WA, SUA

incertitudine

Tableau Research, Seattle, WA, SUA

Universitatea din Washington, Seattle, WA, SUA

Universitatea din Washington, Seattle, WA, SUA

Universitatea din Washington, Seattle, WA, SUA

Universitatea din Washington, Seattle, WA, SUA

A fost adăugată o nouă alertă de citare!

Această alertă a fost adăugată cu succes și va fi trimisă la:

Veți fi notificat ori de câte ori a fost citată o înregistrare pe care ați ales-o.

Pentru a vă gestiona preferințele de alertă, faceți clic pe butonul de mai jos.

Alertă de citare nouă!

Salvați în Binder
CHI '18: Lucrările Conferinței CHI 2018 privind factorii umani în sistemele de calcul

ABSTRACT

Înțelegerea incertitudinii este esențială pentru multe sarcini analitice. O abordare comună este de a codifica valorile datelor și valorile incertitudinii independent, folosind două variabile vizuale. Aceste hărți bivariate rezultate pot fi dificil de interpretat, iar interferența dintre canalele vizuale poate reduce discriminabilitatea semnelor. Pentru a aborda această problemă, contribuim la paletele de incertitudine (VSUP) care suprimă valoarea. VSUP alocă intervale mai mari ale unui canal vizual datelor atunci când incertitudinea este scăzută și intervale mai mici atunci când incertitudinea este mare. Această bugetare neuniformă a canalelor vizuale face o utilizare mai economică a spațiului limitat de codificare vizuală atunci când incertitudinea este scăzută și încurajează luarea deciziilor mai prudentă atunci când incertitudinea este mare. Demonstrăm câteva exemple de VSUP și prezentăm o evaluare colectivă care arată că, în comparație cu hărțile tradiționale bivariate, VSUP încurajează oamenii să pondereze mai mult informațiile privind incertitudinea în sarcinile de luare a deciziilor.