Post

2. Definitions and Motivations

Posted Updated
By Mingyu An
6 min read
2. Definitions and Motivations

SciVis vs. InfoVis

SciVis

  • Spatial representations are given or have to be designed.

Big Picture

  • VIS is suitable when there is a need to augment human capabilities
  • Design visual representation to help people perform their tasks more effectively.
  • Design space is huge
  • Resource limitations
  • Three-part analysis framework

Why have Human in the loop?

human in the loop: 인간의 상호작용이 필요한 모델

Fully manual — (human in the loop) —→ Fully automated (e.g. transcripting)

시각화는 사람들로 하여금 ‘그들이 뭘 물어봐야할지 모를 때’ 데이터를 분석할 수 있게 해준다.

즉, 시각화는 아래와 같은 때 적절하다.

  • 결국 목적이 “사람들의 능력을 augment하는 것”일 때
  • 문제 자체가 ill-specified할 때 (어떻게 접근해야하는지 자체를 모를 때)

Transitional Use

work itself out of a job

  • 순수히 computational한 작업을 만들 때까지 디자이너를 도와줌
  • computational solution이 자리잡고 나면, 시각화는 retire
  1. VIS tool in early stage of transition (highly exploratory)
    • Gain a clearer understanding of user’s task and analysis requirements
      • 유저의 태스크가 무엇인지 이해하기
      • 계산 모델이나 알고리즘을 개발하기 전
  2. Vis tool in middle stage of transition
    • For designers of a purely computational solutions
    • e.g. tuning parameters of trading, tuning hyperparametes.
    • 문제 해결이나 태스크 자체는 자동화되었고, 디자이너가 그것을 골라주기만 하면 됨
  3. VIS tool in late stages of transition
    • help end-users make deployment decisions of whether the automatic system is doing the right thing.
    • Dashboard can be abandoned after decision is made… or play with long-term use to monitor a pattern

Long-lasting use

Exploration Visualization tools

  • 많은 분석 문제들은 ill-specified 되어있다. 그들은 문제를 어떻게 접근해야하는지조차 모른다! (심지어 문제를 모를 때도 있다.)
  • 과학적인 분석을 도와줄 수 있다.
  • 그들이 가설을 만들고 검증할 수 있는 것을 도와준다. (대시보드도 이런 것 같다)

Presentation

  • 상사에게 보고하거나, 사람들에게 의미를 전달할때 도구로써 사용한다.
  • 이미 내가 알고있는 무언가를 설명할때 사용한다.
  • narrative가 중요하고 storytelling이 중요하다.

→ 결국 내가 대시보드를 분류하고 분석했던 내용은 대시보드만의 특별한 특징이 아니라, 시각화이기에 갖는 특성들이었을 뿐이다.

Then, why have a COMPUTER in a loop?

사람이 다 하면 되는거 아님?

  • The scope of what people able to do is strongly limited by their attention span
  • Scalability & Generalizability. (하나의 task를 비슷하게 다른 작업에 대해 시각화하려면, 다시 처음부터 해야하는데 컴퓨터가 하면 그러지 않아도 된다.)
  • Dynamically changing datasets

Working memory

  • Register set
  • Access in chunks
    • Task dependent construct
    • 7 +- 2 (by Mller), Chunk단위 working memory

Working memory DECAYS

  • Content dependent (자극적일수록 오래감)
  • Limited attention span
    • 5초 뒤에는 대부분 까먹음
  • Long-term memory에 commit하거나
  • paper note등 external tool에 기록해야함

→ external memory를 통해, 우리의 cognition과 memory의 한계를 뛰어넘을 수 있음.

Visualization for perceptual inference (사람들의 시각화를 통해 지각적 추론을 할 때..)

  • Organized information by spatial location (position이 channel 1위)
  • Recall « Recognition
  • Accelerating both search and recognition by grouping items.

Why depend on VISION

why not sonification or tastification (…) ?

  1. Very high bandwidth channel to brain
  2. Preattentive processing (popout)

Why use Interactivity

  • We cannot show all at once for a LARGE dataset.
  • Interactivity for handling complexity and volume

Why Design Space is Huge?

Visualization Idioms (=Charts)

  • Direct approach to creating and manipulating visual representations
  • Framework for thinking about the space of vis design idioms systemically
  • There are soooo many ways to create a visual encoding of data
  • Also, we can link together multiple charts through interaction. → More design choices

Why Focus on Tasks?

  • 하나의 task에 잘 동작하는 도구는 다른 태스크에 대해서는 안 좋을 수 있다. (dataset이 같더라도)
  • Reframing the users’ task from domain-specific → abstract form
    • e.g. 두 그룹간 비교
    • task abstraction을 통해 비슷하지만 서로 다른 두 도메인에 적용 가능
  • VIS Analysis framework provides generic words to describe WHY

Why Focus on Effectiveness?

효과적인 시각화란 뭘까.

→ 시각화에 담긴 정보가 더 손쉽게 눈에 인지될 때.

결국, 시각화는 사용자의 task를 도와주기 위함이다. → effectiveness

  • Correctness, accuracy, and truth

예쁜 것만을 만드는게 우선순위가 아니라는 뜻이다.

Most design is ineffective…due to huge design space

Not to optimize…but consider multiple alternatives in parallel

Why Validation difficult?

  • So many questions that you could ask!
  • better, faster, insightful, engagement…. (HCI things)

Why Are There Resource Limitations?

  1. Computational capacity
  2. Human perceptual and cognitive capacity (working memory)
  3. Display capacity (screenspace)
Lecture Notes, Information Visualization and Visual Analytics
info-vis visualization
This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.