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Estatística
Título: EXPLORANDO FATORES QUE INFLUENCIAM COMO AS VISUALIZAÇÕES DE DADOS SÃO INTERPRETADAS POR NÃO ESPECIALISTAS
Autor: ARIANE MORAES BUENO RODRIGUES
Colaborador(es): SIMONE DINIZ JUNQUEIRA BARBOSA - Orientador
Catalogação: 23/MAI/2022 Língua(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Notas: [pt] Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
[en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio.
Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59149&idi=1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=59149&idi=2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59149
Resumo:
As visualizações de dados são cada vez mais comuns na mídia tradicional e nas redes sociais. No entanto, a alfabetização visual da população não acompanhou essa crescente popularidade. É necessário para quem cria os gráficos montar uma comunicação visual que contenha as informações necessárias de forma atrativa e de fácil compreensão. Em contrapartida, é necessário para quem os consome, captar as informações representadas pelos gráficos e extrair as análises do que vê. A importância da alfabetização visual é a capacidade de ler um gráfico, ou seja, olhar para um gráfico e identificar informações relevantes, tendências e discrepâncias em um determinado cenário. Neste trabalho, realizamos quatro estudos para explorar os fatores que influenciam o sucesso da análise de dados visuais. No primeiro estudo descobrimos como as pessoas tentam dar sentido a visualizações de dados específicas, através de perguntas que elas fazem ao encontrar uma visualização pela primeira vez. No segundo estudo exploramos como as distribuições de dados podem afetar a eficácia e eficiência das visualizações de dados. No terceiro estudo investigamos quando não especialistas identificam que uma visualização não é adequada para responder uma pergunta de análise específica, quando eles fazem boas sugestões de alteração para tornar essas visualizações adequadas e quando avaliam bem a adequação de algumas sugestões oferecidas a eles. No quarto estudo, criamos um teste para avaliar a compreensão das pessoas sobre os aspectos aplicados (responder perguntas de análise com o apoio de uma visualização) e conceituais (questões sobre a função e estrutura) da visualização de dados. Nossos resultados fornecem recursos para o desenvolvimento de material didático e ferramentas para recomendação de visualizações de dados relacionadas a perguntas que se visa responder. Uma contribuição adicional deste trabalho aos resultados dos estudos foi a estruturação de uma lista unificada de diferentes tarefas de visualização que encontramos na literatura.
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