事件序列的视觉摘要技术的比较评估
摘要：可视化的事件序列通常复杂且异质，使用简单的数据聚合和可视编码技术很难创建有意义的可视化。因此，可视化研究人员开发了许多可视化概述技术，以生成序列数据的简洁概述。这些技术在概述结构和内容方面差异很大，目前对这些技术的有效性缺乏了解。在这项工作中，我们介绍了一个基于洞察力的众包实验的设计和结果，评估了三种现有的可视化概述技术：CoreFlow，SentenTree和Sequence Synopsis。我们比较了这些技术生成的可视化概述在三个任务、六个数据集和六个粒度水平上的差异。我们分析了这些变量对参与者评估的概述质量和实验任务完成时间的影响。我们的分析结果显示，对于所有三个任务，Sequence Synopsis生成的可视化概述具有最高质量，但理解Sequence Synopsis的结果也需要最长时间。我们还发现，参与者根据内容和可解释性两个方面评估可视化概述的质量。我们讨论了我们的发现对于开发和评估新的可视化概述技术的影响。
作者：Kazi Tasnim Zinat, Jinhua Yang, Arjun Gandhi, Nistha Mitra and Zhicheng Liu
论文ID：2306.02489
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-06-06