In welchen wissenschaftlichen Bereichen wird untersucht, wie Menschen quantitative Zusammenfassungen und Visualisierungen interpretieren?

Es gibt eine Fülle bekannter Ressourcen, die Ratschläge zur Datenvisualisierung geben. (ZB Tufte, Stephen Few et al. , Nathan Yau .) Aber an welche Bereiche könnte man sich wenden, um Antworten auf Fragen wie diese zu erhalten:

• Ist die Tortendiagrammkritik in der Praxis relevant? Können Menschen die lineare Skalenlänge so viel besser interpretieren als die Bogenlänge?
• Angenommen, ich erstelle eine Indexzusammenfassung einer Reihe zugrunde liegender Variablen und erkläre einem Laienpublikum, dass die USA 2010 einen Wert von 100 und 2015 einen Wert von 110 haben. Wie werden die meisten Menschen diese Zahlen interpretieren? Gibt es natürliche kognitive Gewohnheiten, die ich bei der Präsentation dieser Metrik berücksichtigen sollte, um sie besser zu erklären oder um Fehlinterpretationen vorzubeugen?

Anders ausgedrückt: Auf welchen wissenschaftlichen Gebieten können Präsentatoren quantitativer Informationen nach empirisch fundierten und getesteten Prinzipien suchen , die dazu beitragen, die Fülle der heutzutage verfügbaren Visualisierungs- und Design-Ratschläge zu sortieren?

Ziel ist es nicht, Ratschläge, Ideen oder einen aktuellen Konsens darüber zu finden, wie Daten am besten visualisiert oder neuartige Datenvisualisierungsprobleme angegangen werden können, sondern zu lernen, wo nach der Wissenschaft zu suchen ist, wie Menschen quantitative und / oder visuelle Informationen interpretieren.

(Zusätzliche Gutschrift für Verweise auf Zeitschriften, Konferenzen und Wissenschaftler des Fachgebiets.)

Gerd Gigerenzer ist weithin als einer der Weltexperten für die kognitiven Aspekte des Rechnens oder alternativ des Unzähligen anerkannt. Er hat viele Artikel und Bücher zu diesen Themen auf seiner Website ( https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer ). Einer seiner Schlüsseltexte ist sein 2002 erschienenes Buch Berechnete Risiken: Wie man weiß, wann Zahlen Sie täuschen . Lesen Sie das Abstract hier: https://www.mpib-berlin.mpg.de/de/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks

Im Zusammenhang mit Gigerenzers Arbeit steht die kognitionsbasierte entscheidungstheoretische Arbeit, die sich mit der Art und Weise befasst, wie Informationen dargestellt werden. Ein repräsentatives Papier hier ist Dan Goldsteins Die Illusion des Reichtums und seine Umkehrung, die hier verfügbar ist ... http://rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdf Hier ist aus dem Intro:

In jüngster Zeit haben Forscher und politische Entscheidungsträger begonnen, nicht nur der Auswahlarchitektur, sondern auch der Informationsarchitektur mehr Aufmerksamkeit zu schenken: dem Format, in dem Informationen den Menschen präsentiert werden. Untersuchungen in der Informationsarchitektur haben zum Beispiel gezeigt, dass der Kaloriengehalt von Lebensmitteln in Bezug auf die Menge an Bewegung, die erforderlich wäre, um Kalorien abzubauen, gut eingeschätzt werden kann, und dass das Verständnis der Energieeffizienz von Autos durch die Präsentation von Informationen in verbessert werden kann Begriffe von Gallonen pro 100 Meilen anstelle von Meilen pro Gallone. In diesem Artikel wird die Informationsarchitektur untersucht. Statt Kalorien oder Benzin zu verbrauchen, befassen wir uns mit dem wirtschaftlichen Verbrauch im Ruhestand.

Ein wichtiger Neuzugang in der Literatur ist Berkeley Dietvorsts Forschung zu "Algorithmusaversion" und Entscheidungsfindung. Dietvorst behauptet, dass bei der prädiktiven Modellierung die technisch naiven und / oder Analphabeten eher davon ausgehen, dass prädiktive Modelle ein "Wundermittel" oder vollkommen informativ sind, und wenn sich die Algorithmen als bestenfalls schwach prädiktiv erweisen, besteht die typische Antwort darin, sie abzulehnen quantitative Lösungen insgesamt.

https://marketing.wharton.upenn.edu/mktg/assets/File/Dietvorst%20Simmons%20&%20Massey%202014.pdf

Dann gibt es Blogger wie Kaiser Fung, der seine unterhält Junkcharts Website der kritischen Beurteilung der Diagramme und Visualisierungen von großen Pubs wie die nyts oder dem WSJ http://junkcharts.typepad.com/

Im Zusammenhang mit Ihrer Frage der Visualisierung steht die Arbeit von Designexperten wie Manuel Lima, der eine Website VisualComplexity.com unterhält, die die vielen Ansätze dazu abdeckt. Lima unterrichtet auch Datenvisualisierung an der Parsons School of Design in NYC. http://www.visualcomplexity.com/vc/

Neben Parsons gehören zu den weiteren Design- und Visualisierungsinstitutionen:

Hochschule für Design und sozialen Kontext https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/

Das Culture Analytics Institute der UCLA
http://www.ipam.ucla.edu/programs/long-programs/culture-analytics/

Googles Kulturinstitut https://www.google.com/culturalinstitute/home

Eine MoMA Design Ausstellung und ein Buch

http://www.moma.org/calendar/exhibitions/1071?locale=de

http://www.amazon.com/Talk-Me-Communication-between-Objects/dp/0870707965

In Bezug auf Konferenzen gibt es das Eyeo Festival http://eyeofestival.com/

In der R-Software ist der Visualisierungsguru Hadley Wickham http://had.co.nz/

In der SAS-Software gibt es Rob Allison http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htm

Schließlich gibt es keinen Mangel an "einmaligen" Arten von Websites:

http://infosthetics.com/ großartige visuelle Darstellung von Regierungsdaten

http://www.thefunctionalart.com/2012/09/in-praise-of-connected-scatter-plots.html

http://www.informationisbeautifulawards.com/

So zeigen Sie Daten schlecht an von Karl Broman https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf

https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/index.html

Maria Popovas Design und Kommunikation Blog https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/

Galerie der Datenvisualisierung http://www.datavis.ca/gallery/index.php

Periodensystem der Datenvisualisierung http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

Unsere Welt in Daten http://ourworldindata.org/

Dies fängt gerade an, die Oberfläche von dem zu kratzen, was da draußen ist ...

Die Psychophysik untersucht, wie Menschen auf Reize reagieren und diese interpretieren, einschließlich der Interpretation von Datenvisualisierungen. Dasin den Kommentaren verlinkte Papier von Cleveland und McGillist ein Beispiel, und der zweite Abschnitt dieses Papiers gibt einen schnellen Überblick über einige Perspektiven.

Numerische oder mathematische Kognition ist eine Unterdisziplin der Kognitionswissenschaft, die Dinge wie den Zahlensinn untersucht . Manchmal werden Konzepte aus der Psychophysik übernommen, beispielsweise die Fechner-Skala , die besagt, dass "die subjektive Empfindung proportional zum Logarithmus der Reizintensität ist". Wikis Beschreibung des Konzepts der numerischen Kognition:

Psychologische Studien zeigen, dass es zunehmend schwieriger wird, zwischen zwei Zahlen zu unterscheiden, wenn der Unterschied zwischen ihnen abnimmt. Dies wird als Abstandseffekt bezeichnet. Dies ist wichtig in Bereichen der Größenschätzung, z. B. beim Umgang mit großen Maßstäben und beim Schätzen von Entfernungen. Es kann auch eine Rolle bei der Erklärung spielen, warum Verbraucher es versäumen, sich umzusehen, um einen kleinen Prozentsatz bei einem großen Einkauf zu sparen, aber um einen großen Prozentsatz bei einem kleinen Einkauf zu sparen, der einen viel kleineren absoluten Dollarbetrag darstellt.

In der Verhaltensökonomie untersucht die Prospekttheorie ( Originalarbeit ) die menschlichen Entscheidungen zwischen riskanten, probabilistischen Alternativen.