Beyond Horizon Graphs : Space Efficient Time Series Visualization with Composite Visual Mapping
| Autor: | Jabbari, Ali, Blanch, Renaud, Dupuy-Chessa, Sophie |
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| Přispěvatelé: | Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), AFIHM |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | IHM-2018 30eme conférence francophone sur l'interaction homme-machine 30eme conférence francophone sur l'interaction homme-machine, Oct 2018, Brest, France. pp.73-82 |
| Popis: | International audience; "Restricted screen space is a limit to visualization of time series re- gardless of the medium. To address this challenge, we introduce new space-efficient visual designs for time series based on an approach similar to the well established Horizon Graph, namely ""composite"" visual mapping. In this approach, each data attribute is decomposed into two components and then each component is mapped onto a separate visual channel. Our visual designs consist in different combinations of geometric and optical visual channels. We compare our propositions with Horizon Graph across different chart heights and we measure accuracy and speed of users in a discrimination and estimation task. Our results show that although Horizon Graph perform best at larger chart heights, our propositions demonstrate same levels of accuracy in small chart heights. Moreover, at least one of our propositions has significant advantage over Horizon Graphs in terms of speed. Based on our findings, we propose design guidelines for using composite visual mapping and combinations of optical visual channels in limited vertical screen resolution settings."; Les dimensions restreintes d’écran posent une limite à la visualisa- tion des séries temporelles, quel que soit le support. Pour relever ce défi, nous introduisons de nouvelles conceptions visuelles peu encombrantes pour des séries temporelles. Avec cette approche de mapping dite "composite", chaque attribut de données est dé- composé en deux composants, puis chaque composant est mappé sur un canal visuel distinct. Nos conceptions visuelles consistent en différentes combinaisons de canaux visuels géométriques et op- tiques. Nous comparons nos propositions avec le fameux Horizon Graph à travers différentes hauteurs de diagrammes et nous me- surons la précision et la vitesse des utilisateurs dans les tâches de discrimination et d’estimation. Nos résultats montrent que même si Horizon Graph entraîne meilleurs performances à des hauteurs de diagramme plus grandes, nos propositions démontrent les mêmes niveaux de précision dans les petites hauteurs de diagramme. De plus, au moins une de nos propositions a un avantage significatif sur Horizon Graphs en termes de vitesse. Basé sur nos résultats, nous proposons des consignes pour l’utilisation du mapping visuel composite et des combinaisons de canaux visuels optiques dans les cas de résolution verticale limitée. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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