Яка наукова галузь вивчає, як люди інтерпретують кількісні підсумки та візуалізації?

Існує велика кількість відомих ресурсів, які пропонують поради щодо візуалізації даних. (Напр. Туфте, Стівен Фьюв та ін. , Натан Яу .) Але до яких напрямів можна звернутися, щоб відповісти на такі питання:

• Чи актуальна критика пиріжкового діаграму на практиці? Невже люди набагато краще інтерпретують лінійну довжину шкали, ніж довжину дуги?
• Скажімо, я будую підсумок індексу на основі основних змінних і пояснюю широкій аудиторії, що США мають 100 значень у 2010 році та 110 у 2015 році. Як більшість людей інтерпретують ці числа? Чи існують природні когнітивні звички, які мені слід враховувати, коли я представляю цю метрику, або для використання для кращого пояснення, або для захисту від неправильного тлумачення?

По-іншому, до яких наукових напрямів можуть доповідачі кількісної інформації шукати емпірично обгрунтовані та перевірені принципи, які допомагають розібратися через безліч візуалізації та дизайнерських порад, доступних у наші дні?

Метою є не знайти поради, ідеї чи поточний консенсус щодо того, як найкраще візуалізувати дані або підійти до нових проблем із візуалізацією даних, а навчитися шукати науку про те, як люди інтерпретують кількісну та / або візуальну інформацію.

(Додатковий кредит за посилання на журнали, конференції та науковців у цій галузі.)

Герд Гігеренцер широко визнаний одним із світових експертів у когнітивних аспектах числення чи, альтернативно, безчислення. На його веб-сайті є багато робіт і книг з цих тем ( https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer ). Одним з його ключових текстів є його книга 2002 року. Розрахункові ризики: як знати, коли вас обманюють цифри . Прочитайте реферат тут: https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks

Пов'язане з роботою Гігеренцера - теоретична робота на основі пізнання, яка дивиться на спосіб подання інформації. Репрезентативним документом є «Ілюзія багатства» та Дане Голдштейна, яку можна знайти тут ... http://rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdf Ось з вступу:

Останнім часом дослідники та розробники політики почали приділяти більше уваги не лише архітектурі вибору, а й інформаційній архітектурі: формату, в якому інформація подається людям. Дослідження в галузі інформаційної архітектури показали, наприклад, що калорійність їжі може бути добре оцінена з точки зору фізичних вправ, які знадобляться для зменшення кількості калорій, а розуміння енергоефективності автомобілів можна покращити, подаючи інформацію в терміни галонів на 100 миль замість миль на галон. Цей документ досліджує інформаційну архітектуру, хоча замість того, щоб споживати калорії чи бензин, ми вирішуємо питання економічного споживання у відставці.

Важливим останнім доповненням до літератури є дослідження Берклі Дітворста щодо "відрази від алгоритму" та прийняття рішень. Dietvorst стверджує, що моделювання прогнозування wrt, технічно наївне та / або неграмотне схильне вважати, що прогностичні моделі є "магічною кулею" або ідеально інформативною, і коли алгоритми виявляються в кращому випадку слабкими прогнозованими, тоді типова відповідь полягає у відхиленні. кількісні рішення взагалі.

https://marketing.wharton.upenn.edu/mktg/assets/File/Dietvorst%20Simmons%20&%20Massey%202014.pdf

Потім є блогери, такі як Kaiser Fung, який підтримує свій веб-сайт Junkcharts, піддаючи критиці графіки та візуалізації великих пабів, таких як NYT або WSJ http://junkcharts.typepad.com/

З вашим питанням візуалізації пов'язана робота експертів з дизайну, таких як Мануель Ліма, який підтримує веб-сайт VisualComplexity.com, який висвітлює безліч підходів до цього. Ліма також викладає візуалізацію даних у школі дизайну Парсонса в Нью-Йорку. http://www.visualcomplexity.com/vc/

Окрім Парсонса, інші установи дизайну та візуалізації включають:

Коледж дизайну та соціального контексту https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/

Інститут аналітики культури UCLA
http://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/culture-analytics/

Культурний інститут Google https://www.google.com/culturalinstitute/home

Виставка та книга дизайну MoMA

http://www.moma.org/calendar/exhibitions/1071?locale=en

http://www.amazon.com/Talk-Me-Communication-bet between-Objects/dp/0870707965

В плані конференцій існує фестиваль Eyeo http://eyeofestival.com/

У програмі R гуру візуалізації - Хедлі Вікхем http://had.co.nz/

У програмному забезпеченні SAS є Роб Аллісон http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htm

Нарешті, не існує дефіциту "разових" веб-сайтів:

http://infosthetics.com/ чудові наочні дані уряду

http://www.thefunctionalart.com/2012/09/in-praise-of-connected-scatter-plots.html

http://www.informationisbeautifulawards.com/

Як погано відображати дані Karl Broman https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf

https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/index.html

Блог дизайну та комунікацій Марії Попови https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/

Галерея візуалізації даних http://www.datavis.ca/gallery/index.php

Періодична таблиця візуалізації даних http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

Наш світ у даних http://ourworldindata.org/

Це просто починає дряпати поверхню того, що там є ...

Психофізика вивчає, як люди реагують та інтерпретують подразники, включаючи інтерпретацію візуалізації даних. Прикладенийу коментарях документ Клівленда та Макгіллає прикладом, а другий розділ цього документу дає короткий огляд кількох перспектив.

Числове чи математичне пізнання - це субдисципліна когнітивної науки, яка вивчає такі речі, як числовий сенс . Іноді вона запозичує поняття з психофізики, наприклад, за шкалою Фехнера , яка "стверджує, що суб'єктивне відчуття пропорційне логарифму інтенсивності стимулу". Опис поняття Wiki, застосованого до числового пізнання:

Психологічні дослідження показують, що розрізняти два числа стає все складніше, оскільки різниця між ними зменшується. Це називається ефектом відстані. Це важливо в таких областях оцінки величини, як робота з великими масштабами та оцінка відстаней. Це також може відігравати роль у поясненні того, чому споживачі нехтують покупками, щоб заощадити невеликий відсоток на великій покупці, але будуть робити покупки, щоб заощадити великий відсоток на невеликій покупці, що представляє набагато меншу абсолютну суму в доларі.

Пов'язана в поведінковій економіці теорія перспектив ( оригінальний документ ) вивчає вибір людини між ризикованими, ймовірнісними альтернативами.