Палітри невизначеності, що пригнічують вартість

Tableau Research, Сіетл, Вашингтон, США

Університет Вашингтона, Сіетл, Вашингтон, США

Додано нове сповіщення про цитування!

Це попередження успішно додано та буде надіслано на адресу:

Ви отримаєте повідомлення про те, що коли цитується вибраний вами запис.

Щоб керувати налаштуваннями сповіщень, натисніть на кнопку нижче.

Оповіщення про нове цитування!

Зберегти в Binder

CHI '18: Матеріали конференції CHI 2018 року про людські фактори в обчислювальних системах

АНОТАЦІЯ

Розуміння невизначеності є критичним для багатьох аналітичних завдань. Одним із поширених підходів є кодування значень даних та значень невизначеності незалежно, використовуючи дві візуальні змінні. Ці двовимірні карти можуть бути важко інтерпретувати, а перешкоди між візуальними каналами можуть зменшити дискримінацію міток. Для вирішення цієї проблеми ми надаємо палітри невизначеності, що пригнічують вартість (VSUP). VSUP виділяють більші діапазони візуального каналу для даних, коли невизначеність низька, і менші діапазони, коли невизначеність висока. Це нерівномірне бюджетування візуальних каналів дозволяє більш економічно використовувати обмежений простір візуального кодування, коли невизначеність низька, та заохочує до більш обережного прийняття рішень, коли невизначеність висока. Ми демонструємо декілька прикладів VSUP та представляємо краудсорсингову оцінку, яка показує, що, порівняно з традиційними двовимірними картами, VSUPs заохочують людей до більшої ваги інформації про невизначеність у завданнях прийняття рішень.