Evidência experimental suportando visualizações no estilo Tufte?

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P: Existem evidências experimentais que apóiam visualizações minimalistas e de fala de dados no estilo Tufte, em relação às visualizações desorganizadas no gráfico de, digamos, Nigel Holmes ?

Perguntei como adicionar lixo gráfico às parcelas de R aqui e os respondentes jogaram uma grande quantidade de piada de volta para mim. Então, certamente, deve haver alguma evidência experimental, da qual eu não conheço, apoiando sua posição de lixo anti-gráfico - mais evidências do que apenas "Tufte disse isso". Direita?

Se tais evidências existirem, isso contradiz muitas pesquisas psicológicas que temos sobre seres humanos, sua lembrança de memória e identificação de padrões. Então, eu certamente ficaria animado em ler sobre isso.

Um pouco de anedota: em uma conferência, perguntei a Edward Tufte como ele considera as evidências experimentais descobrindo que animações e vídeos indesejados melhoram a compreensão e a lembrança da memória dos seres humanos [ver pesquisa citada em Brain Rules] . Sua resposta: "Não acredite neles." Tanta coisa para o método científico!

PS: Claro, estou levando um pouco as pessoas para cá. Eu possuo todos os livros de Tufte e acho que o trabalho dele é incrível. Só acho que seus apoiadores exageraram alguns de seus argumentos.

NOTA: Esta é uma nova postagem de uma pergunta que fiz no StackOverflow . Os moderadores o fecharam porque não era específico da programação. CrossValidated pode ser uma casa melhor.

ATUALIZAÇÃO: Existem alguns links úteis na seção de comentários da minha pergunta original - ou seja, para o trabalho de Chambers, Cleveland e o grupo de datavis em Stanford.

ATUALIZAÇÃO: Esta pergunta trata de assuntos semelhantes.

lowndrul
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Você se importa em citar as evidências de que os gráficos de estilo minimalista / Tufte contradizem todas as pesquisas psicológicas que temos sobre seres humanos, sua lembrança de memória e reconhecimento de padrões? Embora eu pense que essa é uma boa pergunta, um tom tão negativo e condescendente não faz com que sua solicitação pareça muito sincera. Nem gastar 10 minutos para fazer pesquisa de fundo para refutar minha sugestão de ler o trabalho de Cleveland como pertinente à discussão.
Andy W
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@ AndyW: Eu vinculei "Brain Rules" e uma discussão sobre a pesquisa de Nigel Holmes. Aqui está outro link que sustenta minha reivindicação sobre fontes, na seção de comentários originais. Eu poderia continuar, mas o ponto básico é que o cérebro se envolverá, entenderá e se lembrará de visuais melhores que o excitam e o desafiam. Mas isso é baseado em minha leitura de PopPsych ...
lowndrul
@ AndyW ... Eu não posso fingir ser uma autoridade sobre o assunto. Espero que alguém com mais conhecimento entre em contato com isso. Além disso, minha pergunta / reivindicação foi reconhecidamente em negrito. Eu queria provocar uma resposta. Eu o reguei um pouco para que não parecesse negativo. Além disso, algo deve ter sido perdido na tradução. Eu achei que seus links para o trabalho de Cleveland eram relevantes - portanto, minha menção a ele no "UPDATE" da minha pergunta.
lowndrul
Penso que o motivo do desprezo foi o uso do Excel como ponto de referência / ponto de partida. Eles não estavam atrapalhando os gráficos, eles estavam atrapalhando o Excel.
bill_080
Em resposta a @ bill_080, tenho certeza de que algumas pessoas estavam incomodando as paradas; Eu teria se tivesse entrado na conversa. Mas talvez o desprezo fosse injustificado; Eu, por um lado, não li nenhuma das evidências de uma maneira ou de outra. Boa pergunta!
Aaron - Restabelece Monica

Respostas:

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A literatura é vasta. A evidência experimental é abundante, mas incompleta. Para uma introdução que se concentra nas investigações psicológicas e semióticas, veja Alan M. MacEachren, How Maps Work (1995; 2004 em brochura). Vá diretamente para o capítulo 9 (próximo ao fim) e depois retroceda em qualquer material preliminar que lhe interessar. A bibliografia é extensa (mais de 400 documentos), mas está demorando um pouco. Embora o título sugira um foco na cartografia, a maior parte do livro é relevante para como os seres humanos criam significado e interpretam informações gráficas.

Não espere obter uma resposta definitiva de qualquer quantidade dessa pesquisa. Lembre-se de que Tufte, Cleveland e outros estavam focados principalmente na criação de gráficos que permitem (acima de tudo) comunicação precisa e perspicaz e interpretação dos dados. Outros artistas gráficos e pesquisadores têm outros objetivos, como influenciar pessoas, criar propaganda eficaz, simplificar conjuntos de dados complexos e expressar suas sensibilidades artísticas em um meio gráfico. Estes são quase diametralmente opostos ao primeiro conjunto de objetivos, daí as abordagens e recomendações imensamente diferentes que você encontrará.

Diante disso, acho que uma revisão da pesquisa de Cleveland deve ser suficientemente convincente que muitas das recomendações de design da Tufte têm justificativa experimental decente. Isso inclui o uso do fator de mentira, a proporção de dados e tinta, múltiplos pequenos e o gráfico para avaliar criticamente e projetar gráficos estatísticos.

whuber
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9
(+1) Seu segundo parágrafo me lembra de uma discussão recente (com Gelman, Kosara, Wickham, entre outros) sobre infográficos versus visualização de dados, por exemplo, visualização de informações ”vs.“ gráficos estatísticos , Infovis, infográficos e visualização de dados: onde Eu venho e para onde gostaria de ir ou Estatística e Visualização de Informações .
chl
+1 Obrigado especialmente pelo segundo parágrafo. Como em muitas estatísticas aplicadas, a resposta depende do motivo pelo qual a pergunta foi feita e quem a fez. (Não que isso diminui a importância das provas; obrigado pela pergunta, brianjd!)
Aaron - Reintegrar Monica
(+1) a ambos para obter ponteiros úteis. @chl os links 1 e 3 são os mesmos. Você pretendia criar um link para isso no dia 3?
lowndrul
Apenas minha intuição tocou aqui (eu não li a referência), mas eu diria que não seria necessário um estudo particularmente profundo para mostrar que os gráficos de caixas no estilo Tufte (duas barras e um ponto central) são muito menos compreensível que um boxplot padrão (que possui seus próprios problemas). A tinta extra não adiciona mais dados, mas adiciona mais massa visual, o que a torna mais legível. O princípio da taxa de dados e tinta é bom e pode ser usado valentemente diante do lixo ostensivo do gráfico, mas não é absoluto, e deve levar em consideração as limitações do sistema de percepção visual humana.
naught101
Para testar sua intuição, @ naught101, convido você a examinar o exemplo em stats.stackexchange.com/a/13915 . Os princípios de design da Tufte funcionam bem lá porque muitos gráficos de caixa precisam ser exibidos e comparados: a tinta extra em gráficos de caixa padrão interfere na comparação.
whuber
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Aqui estão alguns;

  • Percepção gráfica de Cleveland e McGill (1984, JASA): teoria, experimentação e aplicação ao desenvolvimento de métodos gráficos
  • Percepção gráfica de Cleveland e McGill (1987, JRSSA): a decodificação visual de informações quantitativas em exposições gráficas de dados
  • Lewandowsky e Spence (1989) estratos discriminantes em gráficos de dispersão
  • Spence e Lewandowsky (1991) Exibindo proporções e porcentagens
  • Spence Kutlesa e Rose (1999) Usando cores para codificar quantidade em displays espaciais

Peça ao Google as referências completas

hóspede
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de LewSpe91 resumo: "Uma análise da natureza da tarefa e uma revisão da literatura psicofísica sugerem que o preconceito tradicional contra o gráfico de pizza é equivocado". EXATAMENTE! Bem, esse resultado me surpreendeu. Mas esse é o ponto: é necessário aplicar o método científico, em vez do dogma do datavis, para determinar quais são as "melhores" maneiras de visualizar dados. Se o fizermos, tenho certeza de que haverá resultados mais surpreendentes.
lowndrul
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Vale lembrar que a visualização de informações não é uma ilha isolada de todas as outras formas de comunicação visual. Se você deseja produzir um trabalho baseado em princípios baseados em evidências, eu diria que é melhor procurar onde as evidências são mais fortes.

Eu li pesquisas específicas sobre técnicas de visualização de dados e pesquisas gerais em ciências cognitivas e em pesquisas gerais de design, e acho que pensar em como a pesquisa geral mais poderosa e mais abrangente se aplica a cada resumo e cada elemento usado costuma ser mais eficaz e útil do que tentar aplicar a pesquisa específica de campo estritamente aplicada, que geralmente sofre com amostras pequenas, técnicas de pesquisa fracas, investigação restrita e / ou suposições profundamente arraigadas.

Há dois livros excelentes que recomendo como introdução, um com a ciência como ponto de partida e outro com princípios gerais como ponto de partida, trazendo evidências:

  • Ciência da visão por Steve Palmer . É uma fera e, como estudante, quase me machuquei nas poucas ocasiões em que fui tolo o suficiente para carregá-lo em uma mochila, mas também é possivelmente o melhor livro de ciências que eu já vi, e um ótimo exemplo de vida nítida. comunicação visual e verbal em si. Eu o examinei recentemente para rotular os capítulos com conteúdo diretamente relevante para o meu trabalho em visualização e design de informações, esperando apenas rotular alguns: acabei rotulando todos os capítulos, exceto um.
  • Princípios universais de design da Rockport Press . Um livro muito ambicioso e útil que reúne pesquisas de ciências cognitivas com estudos de caso e exemplos de todos os ramos do design em uma série de páginas duplas incrivelmente claras e diretas, cada uma cobrindo um princípio prático, baseado em evidências e prático, com sugestões práticas, exemplos trabalhados e sugestões de leitura adicional. Muito estimulante, desde que você pense nela como uma lista de ferramentas com usos sugeridos, não como uma lista de regras.

A única desvantagem é que essa abordagem exige mais reflexão para ver como esses princípios são aplicáveis. Se você está procurando uma lista de regras arbitrárias, como muitas na comunidade de dados para a comunidade, eu diria que não existe e nunca haverá, exceto onde as pessoas fazem suposições e generalizações injustificadas e injustificadas, ou inventam coisas . A pesquisa aplicada de melhor qualidade é útil, mas ajuda a ter uma estrutura sólida na qual possa se encaixar.

A maioria dos princípios gerais da Tufte, como tinta de dados e lixo de gráficos, pode ser rastreada até princípios gerais sólidos, como taxas de sinal-ruído, figura-base, atenuação e outros - mas no caminho de se tornar um campo específico e prescritivo, eles foram combinados com suposições pesadas e generalizações sobre seus objetivos e público-alvo que os transformam em ferramentas bruscas. Muitas das aparentes contradições e debates na pesquisa aplicada não são contradições, se você der um passo atrás, levar em conta o contexto e trabalhar com os princípios fundamentais subjacentes e os recursos específicos de cada caso.

user56reinstatemonica8
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