Weighing the visual evidence – Experiments on the perception of data graphs

Reimann, Daniel

Data graphs are common in science and everyday life, providing a foundation for scientific conclusions and decision-making. Studies on the perception of graphs can improve the quality of these aspects. Two important tasks, visual estimation of model-data fit in scatterplots and visual estimation of homophily in network graphs, have not been well studied. In Experiments 1 – 4, basic aspects of visual estimation of model-data fit were investigated. Experiment 1 addressed the influence of noise and slope on fit estimation and deployment of attention. Noise had a stronger influence than slope and most of the fixations fell to the center of the plot. Experiment 2 showed that the model-data fit pattern in the center of the plot had a stronger weight in fit estimation than the left or right end of the plot. Experiment 3 revealed that the relationship between statistical deviation of data points from the model line (noise) and subject misfit followed a negatively accelerated curve. Experiment 4 indicated that, compared to noise, peoples’ judgements are only slightly affected by a systematic deviation of the data points above or below the line. In Experiment 5, we investigated whether laypeople are able to visually assess the degree of homophily in network graphs and how time pressure affects their judgements. The results indicate that they are able to assess it and that most of the information an individual can extract is gathered within the first 5 seconds. This research on the perception of data graphs has implications for science and public life.

Datengrafiken sind weit verbreitet in Wissenschaft und Alltag und bilden dabei eine Grundlage von wissenschaftlichen Schlussfolgerungen und Entscheidungen. Studien zur Wahrnehmung von Datengrafiken können die Qualität dieser Aspekte verbessern. Zwei wichtige Aufgaben, visuelle Modell-Daten-Fit-Schätzung in Streudiagrammen und visuelle Schätzung von Homophilie in Netzwerkgrafiken, sind noch nicht ausreichend erforscht. In Experiment 1 bis 4 wurden basale Aspekte der visuellen Modell-Daten-Fit-Schätzung untersucht. Experiment 1 behandelte den Einfluss von Rauschen und Steigungswinkel auf Fit-Schätzung und die Verteilung der Aufmerksamkeit. Rauschen hatte einen stärkeren Einfluss als Winkel und die meisten der Fixationen waren in der Mitte der Grafik. Experiment 2 zeigte, dass das Fit-Muster in der Mitte der Datengrafik ein stärkeres Gewicht auf die Fit-Schätzung hatte als das Muster am linken und rechten Rand. Experiment 3 deckte auf, dass der Zusammenhang zwischen der statistischen Abweichung der Datenpunkte von der Modell-Linie (Rauschen) und der visuellen Abweichung einer negativ beschleunigten Kurve entspricht. Experiment 4 zeigte, dass sich Personen in ihrer Schätzung, im Vergleich zum Einfluss von Rauschen, nur im geringen Ausmaß von der systematischen Abweichung der Datenpunkte von der Modell-Linie beeinflussen lassen. In Experiment 5 wurde untersucht, ob Laien visuelle Schätzungen von Homophilie in Netzwerkgrafiken durchführen können und wie zeitliche Einschränkungen sich auf das Urteil auswirken. Die Ergebnisse zeigen, dass Laien dazu in der Lage sind und dass der Großteil der Informationen, die eine Person extrahieren kann, innerhalb der ersten 5 Sekunden entnommen wird. Die Experimente zur Wahrnehmung von Datengrafiken haben Implikationen für Wissenschaft und Alltag.

Vorschau

Zitieren

Zitierform:

Reimann, Daniel: Weighing the visual evidence – Experiments on the perception of data graphs. Hagen 2020. FernUniversität in Hagen.

Zugriffsstatistik

Gesamt:
Volltextzugriffe:
Metadatenansicht:
12 Monate:
Volltextzugriffe:
Metadatenansicht:

Grafik öffnen

Rechte

Nutzung und Vervielfältigung:
Alle Rechte vorbehalten

Export

powered by MyCoRe