¿Cómo facilitan la interpretación los objetos gráficos en la visualización de datos?

Antecedentes : recuerdo vagamente haber leído en un libro (creo que puede haber sido Nudge - Thaler y Sunstein) sobre las ventajas de usar gráficos para visualizar datos, como una cara sonriente o semáforos, para comunicar un mensaje de una manera fácil de interpretar. , lenguaje visual.

  • ¿En qué medida los gráficos como caritas sonrientes y semáforos en las visualizaciones facilitan la interpretación?
  • ¿A qué se debe esta facilidad de interpretación?
  • ¿Qué investigaciones han estudiado este fenómeno?

Pensamientos iniciales: imagino que la facilidad de interpretación se debe a que estos elementos son puramente visuales, los reconocemos rápidamente y pueden hacer que la información complicada y desconocida (por ejemplo, los resultados de salud) sea mucho más fácil de comprender. ¿Es un resumen exacto?

Si es de más ayuda, estoy investigando esto específicamente para su uso en la comunicación de resultados de salud. Entonces, por ejemplo, si tiene un riesgo del 20 % de desarrollar una enfermedad, una buena manera de ilustrar esto podría ser 100 caritas sonrientes, de las cuales 20 son :( y 80 son :)

Tema interesante. Siéntase libre de hacer también la pregunta específica que menciona al final como una pregunta separada. por ejemplo, ¿Cuál es la mejor forma de comunicar gráficamente las proporciones a una audiencia general para comunicar el riesgo?
Gracias por las sugerencias. Desglosaré una pregunta por separado, ya que buscaremos diferentes formas de comunicar el riesgo.
Puede encontrar esto tonto, pero Understand Comics de Scott McCloud le dará una idea de la respuesta de Tyler Langan. Habla mucho sobre simbolismo, autoproyección y cierre.

Respuestas (2)

Como mencionó, la visualización de datos y la estimulación visual en general desencadenan una respuesta cerebral primitiva, lo que da como resultado un proceso de comprensión y compromiso/rechazo más fácil, un proceso más trivial que sentir y comprender símbolos. Por lo tanto, la información numérica, como porcentajes, distribuciones y datos relativistas en general, se infunde inmediatamente en el ámbito cognitivo, siempre que el campo visual no esté excesivamente abarrotado. Demasiado estímulo visual en una presentación da como resultado un intento más laborioso de comprensión y, por lo tanto, puede perder el favor.

Cuando se trata de datos no numéricos/no cuantitativos, las visualizaciones sirven como promotoras del compromiso cognitivo. Los semáforos para llamar la atención, las caras sonrientes pueden usarse para alentar al receptor, las cajas y otras demarcaciones para grabar elementos específicos de información en la memoria, y la lista continúa.

Creo que la eficacia de la presentación visual depende en gran medida de la creatividad y la imaginación del presentador para resonar con el público objetivo, en términos de estado de ánimo, conciencia, humor (¿estado de ánimo?), valores sociales y otras variables que pueden ser de interés, de El público objetivo.

Nuevamente, si el campo visual está excesivamente poblado, el trabajo involucrado en el proceso de comprensión puede impedir la efectividad de la presentación.

Además, la facilidad con la que se procesa la información visual también depende de cuán distintos sean los objetos que comunican información en el visual. En su ejemplo, las caritas sonrientes para representar porcentajes pueden ser menos efectivas en comparación con, digamos, un gráfico circular de colores, o algo por el estilo, porque las caritas sonrientes no son fáciles de distinguir por sí mismas, incluso si están ordenadas en regiones separadas. Y en el posible caso de transmitir noticias sombrías, es posible que los gráficos sombríos no se reciban con el mejor de los espíritus: P.

¡Salud!

Gracias y bienvenido a cogsci.SE. Esta es una respuesta decente, pero ¿crees que podrías respaldar algunas de tus afirmaciones haciendo referencia a artículos científicos? Alentamos esto para eliminar la ambigüedad entre las teorías que han sido probadas científicamente y las que están inventadas por personas al azar en Internet.
gracias jeff No tengo ninguna ahora mismo. Podría tomarme algún tiempo para reunir referencias. Siéntase libre de eliminar, o avíseme si desea que elimine la publicación si insulta al foro tal como es.
Afortunadamente, lo que busco no es una herramienta para transmitir noticias 'sombrías': el software es una herramienta de detección y no se usa para el diagnóstico, simplemente se usa como una herramienta de intervención/prevención temprana para alentar a las personas a cambiar sus comportamientos de salud. Ya utilizamos un sistema de semáforos (con corazones de diferentes colores) para realizar un seguimiento de los factores de riesgo bajo/medio/alto, que se relaciona con nuestro enfoque gráfico fácil de usar. Además, las caritas sonrientes que menciono ya se usan en la naturaleza, estoy interesado en la investigación que sustenta este tipo de pensamiento.

Esta es una gran pregunta. No soy un psicólogo cognitivo de formación, pero puedo ofrecer una perspectiva de usabilidad sobre esto de una persona que es un psicólogo cognitivo capacitado. Jakob Nielsen recomienda usar íconos cuando los usuarios no tienen que adivinar lo que representan . Si el ícono es vago, no hay ningún beneficio adicional al incluir un ícono con su etiqueta. De hecho, podría confundir a la gente. La gente no va a entender el significado de tu icono tan bien como probablemente supones. Esto se debe a que tiene un sesgo de experto al elegir su icono.

No parece que estés creando una interfaz. Dice que le gustaría visualizar datos usando gráficos como caras sonrientes. Los emoticonos ( caras sonrientes ) son la única excepción a esta regla de iconos. Las personas reconocen inmediatamente las emociones y las caras . Nuestros cerebros están programados para convertir cualquier cosa en una cara. Cada coche tiene una cara y una emoción, por ejemplo. Lo primero que reconocerá cuando mire una imagen de manera subconsciente será la expresión en la cara de todos. En los estudios de seguimiento ocular, lo primero que la gente nota en las imágenes son las caras.

Esto se está volviendo muy profundo, pero en el tema de las caras sonrientes, cuanto más simplificada es la cara, más nos proyectamos en el personaje. El personaje se puede dibujar de manera muy realista y parece una imagen fotográfica. En este caso, eres un observador mirando al personaje. O el personaje puede ser menos detallado. En este caso, te conviertes en el personaje de dibujos animados. Por eso los dibujos animados son tan universales e impregnan nuestra cultura.

Tu representación de una cara en tu mente es como una caricatura. No te ves a ti mismo usando una foto fotográfica de tu cara. Cuando le sonríes a alguien, te ves con la boca hacia arriba. Te ves con una cara sonriente muy simplificada. Esa es la idea abstracta de tu apariencia en tu mente. Es como mirar una bicicleta. No ves dos ruedas, un marco, etc. En tu mente, ves el concepto abstracto de "bicicleta".

Cuanto más simplificada la caricatura, más nos identificamos con ella. Esto se demuestra bien en los cómics japoneses. Cuando el artista quiere que un personaje parezca diferente o distante del lector, lo dibuja con mucho detalle.

Entonces, si desea que las personas se sientan de cierta manera acerca de sus datos, automáticamente se identificarán con la emoción de los personajes de dibujos animados que dibuje. Espero que toda esta explicación haya respondido a su pregunta y haya sido relevante. ;)

eduardo tufte

Si desea profundizar en la visualización de datos, compre cualquier libro de Edward Tufte . Envisioning Information estaba despertando para mí. La visualización cuantitativa de información podría ser un mejor lugar para comenzar. Los gráficos no son tan coloridos y bonitos, pero realmente se meten en la visualización de datos. Los libros de Tufte son seminales.

Muchas gracias por la respuesta. En este caso, es para crear una interfaz, aunque el lado de visualización de datos (tablero, etc.) también sería de interés. Ya utilizamos un sistema de semáforos (con corazones de diferentes colores) para comunicar los factores de riesgo bajo/medio/alto (nuestra aplicación se utiliza para la detección, no es una herramienta de diagnóstico y está dirigida a la intervención/prevención temprana). También he visto usar el método de caras sonrientes que menciono en la publicación original, que funciona bien. Me gustaría encontrar información sobre la investigación que sustenta esto ahora.