AbstractAnimation har använts för att visa trender i flerdimensionella data. Denna teknik har nyligen fått ny framtoning för presentationer, främst med Gapminder Trendalyzer. I Trendalyzer hjälper animation tillsammans med intressanta data och en engagerande presentatör publiken att förstå resultaten av en analys av data. Det är mindre tydligt om trendanimering är effektiv för analys. I detta papper föreslås två alternativa trendvisualiseringar som använder statiska avbildningar av trender: en som visar spår av alla trender överlagrade samtidigt i en display och en sekund som använder en liten multipel display för att visa trendspår sida vid sida. Papperet utvärderar de tre visualiseringarna för både analys och presentation. Resultaten visar att trendanimering kan vara utmanande att använda även för presentationer, medan det är den snabbaste tekniken för presentation och deltagarna tycker att det är roligt och spännande, det leder till många deltagarfel. Animering är den minst effektiva formen för analys; båda statiska avbildningar av trender är betydligt snabbare än animering, och de små multiplar display är mer exakt. Index VillkorInformation visualisering, animation, trender, design, experiment. Informellt innebär termen trend att ha en allmän tendens (Websters Dictionary). En trend i data är en observerad allmän tendens. Det vanligaste sättet att se en trend i data är att rita en variabler förändring över tid på en linje diagram eller stapeldiagram. Om det finns en allmän ökning eller minskning över tid, uppfattas detta som en trend upp eller ner. Om det finns en allmän ökning/minskning som vänder riktning, uppfattas det som en reverserande trend (för upp till några reverseringar). Om det finns mer än några vändningar, verkar det vara cykliska eller bullriga data, och ingen trend uppfattas. Genom att rita upp flera variabler på en tidslinje (som i ett flerradsdiagram) kan användaren ibland se mottrender. Till exempel, om de flesta av variablerna generellt ökar och några minskar, kan de minskande variablerna dyka upp och uppfattas som mottrender. Om det inte finns mycket variation för någon variabel, är det möjligt att passa en regressionslinje eller kurva och rita den som en trendlinje eller trendkurva. Mer formellt, trenduppskattning är en statistisk teknik för att identifiera dessa trendlinjer eller trendkurvor [5]. För diskussionen i detta dokument kommer vi endast att fokusera på informella trender som kan uppfattas visuellt utan statistisk trenduppskattning. Det enkla tillvägagångssätt som beskrivs ovan fungerar endast för ett antal variabler längs en dimension ritad mot en annan dimension (vanligtvis tid). Vilket är det bästa sättet att se trender i två eller tre dimensioner samtidigt? Gapminder Trendalyzer [8] är ett animerat bubbeldiagram som är utformat för att visa trender över tiden i tre dimensioner. Både storleken och platserna av bubblor smidigt animera som tiden går. Denna teknik verkar vara mycket effektiv i presentationer, där en presentatör berättar för observatören var man ska fokusera uppmärksamheten. Det gör att data kommer till liv, och betonar de kritiska resultaten av en analys. Detta har gjorts med stora skärmar och publik, men är förmodligen sant även för en individ som presenterar resultat för en annan individ; poängen är att presentatören vet vad som kommer att hända och riktar observatörernas uppmärksamhet på ett område av intresse. Men under analys eller undersökning av data finns det ingen presentatör som talar om för analytikern var man ska leta. I praktiken innebär detta att analytikern måste spela upp animationen flera gånger för att identifiera avvikelser i trenderna. Detta tillvägagångssätt kan därför vara mindre effektivt för analys och undersökning av data. I detta dokument föreslås två alternativ till animerade bubbeldiagram för att visualisera trender i flera dimensioner, och beskrivs en användarstudie som utvärderar de tre tillvägagångssätten för både presentation och analys. Vi är intresserade av att förstå hur effektiva dessa visualiseringar är för användarna, både som observatörer av en presentation och som analytiker. Gapminder Trendalyzer skapades av Hans, Ola och Anna Rosling 2003 som en teknik för att använda animation för att illustrera trender i flerdimensionella data. Trendalyzer använder en bubbla diagram för att visa tre dimensioner av data, en för X-axeln, en för Y-axeln, och en för bubblans storlek, animerade över förändringar i en fjärde dimension (tid). Till exempel, när man tittar på FN-statistik för olika länder, X-axeln kan visa livslängd, Y-axeln kan visa spädbarnsdödlighet, och bubbelstorleken kan visa befolkningsstorlek, med varje bubbla representerar ett land. Figur 1 visar tre provramar från en animerad bubbla diagram som liknar Gapminder Trendalyzer. Trenden över tiden visas som en animation över tiden, med bubblorna ändrar position och storlek för att ange de aktuella datavärdena för varje land vid en viss tidpunkt. I det fall som illustreras i figur 1 och bild 1 visar animeringen en allmän trend för de flesta länder att öka den förväntade livslängden samtidigt som spädbarnsdödligheten minskar. Flera anomalier dyker dock upp under animeringen. Till exempel börjar den förväntade livslängden i Rwanda minska snabbt 1990; detta framgår av den fjärde ramen i figur 1 med Rwanda belyst. Hans Rosling använde denna teknik för att göra presentationer på TED (Teknik, Underhållning, Design) 2006 [16] och TED 2007 [17], vilket gav ett starkt positivt gensvar från publiken. Denna teknik gör det möjligt för observatören att se trender i informell mening: de kan observera den allmänna riktningen för datarörelser över tiden. Det vill säga, det finns ingen formell trenduppskattning. Detta är ett mycket dramatiskt sätt att visa trender, särskilt i en presentation. När Hans Rosling använder den berättar han en historia om datan och vid viktiga punkter i presentationen sätter observatören i fokus för att titta på en viss del av bubblan innan någon betydande händelse inträffar. Effekten tillför en känsla av spänning till data: bubblornas rörelse blir en kritisk del av historien. Andra har kopierat detta tillvägagångssätt. MicroStrategy har en Animated Bubble Chart [12] som lägger till förmågan att kollapsa relaterade bubblor i en aggregerad bubbla (t.ex., visa en bubbla för en kontinent). Denna aggregation teknik minskar rörigt och ocklusion, men anomalier av intresse är potentiellt dolda från sikt. Report Portal har en rörlig bubbla diagram [13] som lägger till förmågan att identifiera vilka dimensioner av en data kub att kartlägga till vilka axlar. Dessa tekniker verkar fungera bra för presentation av ett litet antal datapunkter (kanske upp till ca 200), men flera
Visualisera trender i tidsvarierande och multivariata data har beaktats på djupet inom informationsvisualisering gemenskapen REF.
Effectiveness of Animation in Trend Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}