Графическое восприятие

Графическое восприятие – это способность человека визуально интерпретировать информацию, представленную на графиках и диаграммах . Можно сказать, что как количественная, так и качественная информация закодирована в изображении, а способность человека интерпретировать ее иногда называют декодированием. [1] Важность человеческого графического восприятия, то, что мы легко различаем по сравнению с тем, что нашему мозгу труднее декодировать, имеет основополагающее значение для хорошего статистического графического дизайна, где ясность, прозрачность, точность и точность отображения и интерпретации данных необходимы для понимания перевода данных в график для разъяснения и интерпретации науки. [2] [3] [4] [5] [6] [7]
Графическое восприятие достигается в измерениях или ступенях распознавания за счет:
- обнаружение : распознавание геометрии, которая кодирует физические значения.
- сборка : группировка обнаруженных элементов символа; выявление общих закономерностей в данных
- оценка : оценка относительных величин двух физических величин.
Эксперименты Кливленда и МакГилла [1] Выяснение графических элементов, которые люди обнаруживают наиболее точно, является фундаментальным компонентом хороших принципов проектирования статистической графики . [2] [3] [5] [6] [8] [9] [10] [11] [12] С практической точки зрения наиболее эффективными являются графики, наиболее точно отображающие относительное положение в едином масштабе. Тип графика, в котором используется этот элемент, — это точечный график . И наоборот, углы воспринимаются с меньшей точностью; примером является круговая диаграмма . Люди естественным образом не упорядочивают цветовые оттенки. На одном изображении можно различить только ограниченное количество оттенков.
В графическом дизайне, в котором используется предварительная визуальная обработка графического дизайна, при сборке изображение может стоить тысячи слов, если использовать способность мозга воспринимать закономерности. Не все графики предназначены для предварительной внимательной обработки. Например, на прилагаемом рисунке функция графического дизайна, поиск в таблице, требует от мозга более интенсивной работы и требует больше времени для декодирования, чем если бы график использовал нашу способность различать закономерности. [3]
Графический дизайн, который легко отвечает на интересующие научные вопросы, будет включать соответствующую оценку . подробности выбора подходящего типа графика для непрерывных и категориальных данных , а также для группировки. Описаны [6] [13] Подробно описаны графические принципы точности, ясности и прозрачности. [2] [3] [4] [14] и обобщены ключевые элементы. [15]
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Кливленд, Уильям; МакГилл, Роберт (1984). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Журнал Американской статистической ассоциации . 79 (387): 531–544. дои : 10.1080/01621459.1984.10478080 . JSTOR 2288400 .
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б с Кливленд, Уильям (1993). Визуализация данных . Саммит, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-0-6 .
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б с д Кливленд, Уильям (1994). Элементы графических данных . Саммит, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-1-4 .
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Тафте, Эдвард (2001). Визуальное отображение количественной информации . Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 1930824130 .
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Харрелл-младший, Фрэнк (24 апреля 2017 г.). «ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ГРАФОВ» (PDF) . Вандербильт . Проверено 9 июня 2018 г.
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б с Герцог, Сьюзен; Банкен, Фабрис; Кроу, Бренда; Суп, Мат; Боцис, Таксиархис; Форши, Ричард (2015). «Увидеть — значит поверить: хорошие принципы графического дизайна для медицинских исследований». Статистика в медицине . 34 (22): 3040–3059. дои : 10.1002/сим.6549 . ПМИД 26112209 . S2CID 36793148 .
- ^ Ангра, Ааканша; Гарднер, Стефани (2017). «Размышления о графиках: особенности выбора графов и практика построения в биологии» . CBE: Образование в области наук о жизни . 16 (3): ар53. дои : 10.1187/cbe.16-08-0245 . ПМЦ 5589433 . ПМИД 28821538 .
- ^ Кливленд, Уильям; МакГилл, Роберт (1985). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Наука . 229 (4716): 828–833. Бибкод : 1985Sci...229..828C . дои : 10.1126/science.229.4716.828 . ПМИД 17777913 . S2CID 16342041 .
- ^ Роббинс, Наоми (2005). Создание более эффективных графиков . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons. стр. 47–62. ISBN 0985911123 .
- ^ Карсуэлл, К. Мелоди (1992). «Выбор спецификаторов: оценка модели графического восприятия основных задач». Человеческий фактор: Журнал Общества человеческого фактора и эргономики . 34 (5): 535–554. дои : 10.1177/001872089203400503 . ПМИД 1459565 . S2CID 19818462 .
- ^ Холландс, Дж.Г.; Спенс, Ян (1992). «Суждения об изменении и пропорциях в графическом восприятии». Человеческий фактор: Журнал Общества человеческого фактора и эргономики . 34 (3): 313–334. дои : 10.1177/001872089203400306 . ПМИД 1634243 . S2CID 28097022 .
- ^ «Правило графического дизайна № 2: объясните свои кодировки» . Потоковые данные . 26 августа 2010 г. Проверено 9 июня 2018 г.
- ^ Банкен, Фабрис (6 сентября 2012 г.). «Выберите правильный график» . CTSpedia Графика безопасности . Главная страница. Проверено 10 июня 2018 г.
- ^ Харрелл-младший, Фрэнк (24 апреля 2017 г.). «Графика для клинических исследований» . Вандербильт Кафедра биостатистики . Проверено 10 июня 2018 г.
- ^ Лейн, Питер; Дюк, Сьюзен (12 августа 2012 г.). «Рекомендации по передовой практике» . CTSpedia Графика безопасности . Домашняя страница. Проверено 10 июня 2018 г.
Внешние ссылки [ править ]
- Краткое описание и изображение девяти графических элементов Кливленда и МакГилла.
- «Как Уильям Кливленд превратил визуализацию данных в науку» (2016) от Priceonomics.com
- Презентация Джона Раузера « Как люди видят данные » в 2016 году на выставке Velocity Amsterdam. Описывает, как хорошие визуализации оптимизируются для зрительной системы человека.
- Галерея визуализации данных Майкла Френдли : лучшие и худшие статистические графики