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热情且务实,回避且谨慎:公众对数据和可视化的接受程度。

Enthusiastic and Grounded, Avoidant and Cautious: Understanding Public Receptivity to Data and Visualizations.

出版信息

IEEE Trans Vis Comput Graph. 2024 Jan;30(1):1435-1445. doi: 10.1109/TVCG.2023.3326917. Epub 2023 Dec 25.

DOI:10.1109/TVCG.2023.3326917
PMID:37871069
Abstract

Despite an abundance of open data initiatives aimed to inform and empower "general" audiences, we still know little about the ways people outside of traditional data analysis communities experience and engage with public data and visualizations. To investigate this gap, we present results from an in-depth qualitative interview study with 19 participants from diverse ethnic, occupational, and demographic backgrounds. Our findings characterize a set of lived experiences with open data and visualizations in the domain of energy consumption, production, and transmission. This work exposes information receptivity - an individual's transient state of willingness or openness to receive information -as a blind spot for the data visualization community, complementary to but distinct from previous notions of data visualization literacy and engagement. We observed four clusters of receptivity responses to data- and visualization-based rhetoric: Information-Avoidant, Data-Cautious, Data-Enthusiastic, and Domain-Grounded. Based on our findings, we highlight research opportunities for the visualization community. This exploratory work identifies the existence of diverse receptivity responses, highlighting the need to consider audiences with varying levels of openness to new information. Our findings also suggest new approaches for improving the accessibility and inclusivity of open data and visualization initiatives targeted at broad audiences. A free copy of this paper and all supplemental materials are available at https://OSF.IO/MPQ32.

摘要

尽管有大量旨在为“普通”受众提供信息和赋权的开放数据计划,但我们仍然不太了解传统数据分析社区之外的人们如何体验和参与公共数据和可视化。为了调查这一差距,我们展示了一项深入的定性访谈研究的结果,该研究共有 19 名参与者,他们来自不同的种族、职业和人口统计学背景。我们的研究结果描绘了一组在能源消耗、生产和传输领域的开放数据和可视化的真实体验。这项工作揭示了信息接受度——即个人对接收信息的意愿或开放性的短暂状态——是数据可视化社区的一个盲点,与之前的数据可视化素养和参与的概念互补但不同。我们观察到了四种对基于数据和可视化的修辞的接受度反应集群:信息回避、数据谨慎、数据热情和领域扎根。基于我们的发现,我们为可视化社区强调了研究机会。这项探索性工作确定了存在不同的接受度反应,突出了需要考虑对新信息开放程度不同的受众。我们的研究结果还为提高针对广泛受众的开放数据和可视化计划的可访问性和包容性提供了新的方法。本文的免费副本和所有补充材料可在 https://OSF.IO/MPQ32 上获得。

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