EmphasisChecker：用于指导图表和标题强调的工具
摘要：图表与标题强调同样的数据方面时，读者倾向于将双重强调的特点作为关键信息；当两者不一致时，读者依赖图表形成关键信息，可能会忽略标题中的信息。通过对280个实际来源（如新闻媒体、民意调查报告、政府报告、学术文章和Tableau Public）中的图表和标题进行调查，我们发现标题在实践中通常没有强调相同的信息，这可能会限制读者有效地理解作者的意图。受调查结果的启发，我们提出了EmphasisChecker，这是一个交互式工具，可以突出显示视觉上突出的图表特征以及标题文本强调的特征，并显示强调不一致的地方。该工具基于Ramer-Douglas-Peucker算法实现了时序突出特征检测器，以及一个文本参考提取器，用于识别标题中的时间参考和数据描述，并将其与图表数据进行匹配。这些信息使作者能够比较这两种模式强调的特征，快速发现不一致之处，并进行必要的修订。用户研究证实，我们的工具在绘制图表和标题时既有用又易于使用。
作者：Dae Hyun Kim and Seulgi Choi and Juho Kim and Vidya Setlur and Maneesh Agrawala
论文ID：2307.13858
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-07-27