Графическое восприятие

Графическое восприятие — это способность человека визуально интерпретировать информацию на графиках и диаграммах . Можно сказать, что как количественная, так и качественная информация закодирована в изображении, а способность человека интерпретировать ее иногда называется декодированием. [1] Важность графического восприятия человека, то есть того, что мы легко различаем, а что нашему мозгу сложнее декодировать, имеет основополагающее значение для хорошего статистического графического дизайна, где ясность, прозрачность, точность и аккуратность в отображении и интерпретации данных имеют важное значение для понимания перевода данных в графике для прояснения и интерпретации науки. [2] [3] [4] [5] [6] [7]

Графическое восприятие достигается в измерениях или ступенях различения посредством:

  • обнаружение  : распознавание геометрии, которая кодирует физические значения
  • сборка  : группировка обнаруженных элементов символов; выявление общих закономерностей в данных
  • оценка  : оценка относительных величин двух физических величин.

Эксперименты Кливленда и Макгилла [1] по выяснению графических элементов, которые люди обнаруживают наиболее точно, являются основополагающим компонентом хороших принципов статистического графического дизайна. [2] [3] [5] [6] [8] [9] [10] [11] [12] С практической точки зрения, графики, отображающие относительное положение на общей шкале наиболее точно, являются наиболее эффективными. Тип графика, который использует этот элемент, — это точечный график . Наоборот, углы воспринимаются с меньшей точностью; примером является круговая диаграмма . Люди не упорядочивают оттенки цвета естественным образом. Только ограниченное количество оттенков может быть различено на одном графике.

Графические дизайны, которые используют визуальную предвнимательную обработку в сборке графического дизайна, являются причиной того, что изображение может стоить тысячи слов, используя способность мозга воспринимать закономерности. Не все графики разработаны с учетом предвнимательной обработки. Например, на приложенном рисунке функция графического дизайна, просмотр таблицы, требует от мозга более интенсивной работы и занимает больше времени для декодирования, чем если бы график использовал нашу способность различать закономерности. [3]

Графический дизайн, который легко отвечает на научные вопросы, представляющие интерес, будет включать соответствующую оценку . Подробности выбора подходящего типа графика для непрерывных и категориальных данных и для группировки были описаны. [6] [13] Графические принципы точности, ясности и прозрачности были подробно описаны [2] [3] [4] [14] и ключевые элементы обобщены. [15]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab Кливленд, Уильям; Макгилл, Роберт (1984). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Журнал Американской статистической ассоциации . 79 (387): 531–544. doi :10.1080/01621459.1984.10478080. JSTOR  2288400.
  2. ^ abc Кливленд, Уильям (1993). Визуализация данных . Summit, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-0-6.
  3. ^ abcd Кливленд, Уильям (1994). Элементы графического представления данных . Summit, Нью-Джерси: Hobart Press. ISBN 0-9634884-1-4.
  4. ^ ab Tufte, Edward (2001). Визуальное отображение количественной информации . Чешир, Коннектикут: Graphics Press. ISBN 1930824130.
  5. ^ ab Harrell, Jr, Frank (24 апреля 2017 г.). "ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ ГРАФОВ" (PDF) . Vanderbilt . Получено 9 июня 2018 г. .
  6. ^ abc Duke, Susan; Bancken, Fabrice; Crowe, Brenda; Soup, Mat; Botsis, Taxiarchis; Forshee, Richard (2015). «Увидеть — значит поверить: хорошие принципы графического дизайна для медицинских исследований». Статистика в медицине . 34 (22): 3040–3059. doi :10.1002/sim.6549. PMID  26112209. S2CID  36793148.
  7. ^ Ангра, Ааканкша; Гарднер, Стефани (2017). «Размышления о графах: атрибуты выбора графов и методы их построения в биологии». CBE : Life Sciences Education . 16 (3): ar53. doi :10.1187/cbe.16-08-0245. PMC 5589433. PMID  28821538. 
  8. ^ Кливленд, Уильям; Макгилл, Роберт (1985). «Графическое восприятие и графические методы анализа научных данных». Science . 229 (4716): 828–833. Bibcode :1985Sci...229..828C. doi :10.1126/science.229.4716.828. PMID  17777913. S2CID  16342041.
  9. ^ Роббинс, Наоми (2005). Создание более эффективных графиков . Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons. стр. 47–62. ISBN 0985911123.
  10. ^ Карсвелл, К. Мелоди (1992). «Выбор спецификаторов: оценка модели базовых задач графического восприятия». Человеческие факторы: Журнал Общества человеческих факторов и эргономики . 34 (5): 535–554. doi : 10.1177/001872089203400503. PMID  1459565. S2CID  19818462.
  11. ^ Холландс, Дж. Г.; Спенс, Ян (1992). «Суждения об изменении и пропорции в графическом восприятии». Человеческие факторы: Журнал Общества человеческих факторов и эргономики . 34 (3): 313–334. doi : 10.1177/001872089203400306. PMID  1634243. S2CID  28097022.
  12. ^ "Правило проектирования графа № 2: Объясните свои кодировки". Flowing Data . 2010-08-26 . Получено 9 июня 2018 г.
  13. ^ Bancken, Fabrice (6 сентября 2012 г.). «Выберите правильный график». CTSpedia Safety Graphics Home . Получено 10 июня 2018 г. .
  14. ^ Харрелл, младший, Фрэнк (24 апреля 2017 г.). «Графики для клинических испытаний». Департамент биостатистики Университета Вандербильта . Получено 10 июня 2018 г.
  15. ^ Лейн, Питер; Дьюк, Сьюзан (12 августа 2012 г.). «Рекомендации по передовому опыту». CTSpedia Safety Graphics Home . Получено 10 июня 2018 г. .
  • Краткое описание и изображение девяти графических элементов Кливленда и Макгилла
  • «Как Уильям Кливленд превратил визуализацию данных в науку» (2016) с Priceonomics.com
  • Презентация Джона Раузера 2016 года «Как люди видят данные» на Velocity Amsterdam. Описывает, как хорошие визуализации оптимизируются для зрительной системы человека
  • Галерея визуализации данных Майкла Френдли : лучшее и худшее в статистической графике
Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Graphical_perception&oldid=1128857327"