Метафорическая визуализация: сопоставление данных со знакомыми понятиями

Метафорическая визуализация: сопоставление данных с привычными понятиями Глеб Ткачев, Рене Кутура, Майкл Седльмайр, Штеффен Фрей, Томас Эртль CHI'22: Конференция ACM по человеческим факторам в вычислительных системах Сессия: Ввод/вывод в расширяющейся мультивселенной Аннотация Мы представляем новый подход к визуализации данных, хорошо подходящий для личных и повседневных приложений. Идея заключается в сопоставлении данных с другим набором данных, уже знакомым пользователю, а затем использовании его существующих знаний для иллюстрации взаимосвязей в данных. Мы строим карту, сохраняя попарные расстояния или поддерживая относительные значения определенных атрибутов данных. Это метафорическое сопоставление очень гибкое и позволяет адаптировать визуализацию к ее применению и целевой аудитории. Мы приводим несколько примеров, где мы сопоставляем данные с различными областями и представлениями. Это включает сопоставление данных с изображениями кошек, кодирование исследовательских интересов с помощью нейронного переноса стиля и представление фильмов в виде звезд на ночном небе. В целом, мы пришли к выводу, что, хотя метафоры не так точны, как традиционные методы, они могут помочь в создании привлекательных и персонализированных визуализаций. WEB:: https://chi2022.acm.org/ Предварительно записанные презентации CHI 2022