Quali settori scientifici studiano come le persone interpretano riassunti e visualizzazioni quantitativi?

C'è un'abbondanza di risorse ben note che offrono consigli sulla visualizzazione dei dati. (Ad esempio Tufte, Stephen Few et al , Nathan Yau .) Ma a quale campo (i) si potrebbe rivolgersi per le risposte a domande come queste:

• La critica del grafico a torta è rilevante nella pratica? Le persone interpretano molto meglio la lunghezza della scala lineare rispetto alla lunghezza dell'arco?
• Supponiamo che io costruisca un sommario di indice di una serie di variabili sottostanti e spieghi a un pubblico laico che gli Stati Uniti hanno un valore di 100 nel 2010 e 110 nel 2015. Come interpreteranno questi numeri? Ci sono abitudini cognitive naturali che dovrei prendere in considerazione quando presento questa metrica, sia per fare leva per una migliore spiegazione o per evitare errori di interpretazione?

Detto in altro modo, in quali campi scientifici i presentatori di informazioni quantitative possono cercare principi empiricamente solidi e testati che aiutino a risolvere la pletora di visualizzazioni e consigli di progettazione disponibili in questi giorni?

L'obiettivo non è trovare consigli, idee o consenso attuale sul modo migliore di visualizzare i dati o affrontare nuovi problemi di visualizzazione dei dati, ma imparare a cercare la scienza su come le persone interpretano le informazioni quantitative e / o visive.

(Credito extra per riferimenti a riviste, conferenze e studiosi del settore.)

Gerd Gigerenzer è ampiamente riconosciuto come uno degli esperti mondiali negli aspetti cognitivi della numerazione o, in alternativa, dell'innumerazione. Ha molti articoli e libri su questi argomenti a cui fa riferimento il suo sito Web ( https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/staff/gerd-gigerenzer ). Uno dei suoi testi chiave è il suo libro del 2002 Rischi calcolati: come sapere quando i numeri ti ingannano . Leggi l'abstract qui: https://www.mpib-berlin.mpg.de/en/research/adaptive-behavior-and-cognition/publications/books/calculated-risks

Correlato al lavoro di Gigerenzer è il lavoro teorico decisionale basato sulla cognizione che esamina il modo in cui le informazioni vengono presentate. Un documento rappresentativo qui è The Illusion of Wealth e la sua inversione di Dan Goldstein disponibile qui ... http://rady.ucsd.edu/docs/seminars/goldstein.pdf Ecco dall'intro:

Recentemente, ricercatori e responsabili politici hanno iniziato a prestare maggiore attenzione non solo all'architettura scelta ma anche all'architettura dell'informazione: il formato in cui le informazioni sono presentate alle persone. La ricerca nell'architettura dell'informazione ha dimostrato, ad esempio, che il contenuto calorico del cibo può essere apprezzato in termini di quantità di esercizio fisico necessario per ridurre le calorie e la comprensione dell'efficienza energetica delle auto può essere migliorata presentando informazioni in termini di galloni per 100 miglia invece di miglia per gallone. Questo documento indaga sull'architettura dell'informazione, sebbene invece di consumare calorie o benzina, ci occupiamo del consumo economico in pensione.

Un'importante aggiunta recente alla letteratura è la ricerca di Berkeley Dietvorst sull'avversione all'algoritmo e sul processo decisionale. Dietvorst sostiene che la modellazione predittiva scritta, tecnicamente ingenua e / o analfabeta tende ad assumere che i modelli predittivi siano un "proiettile magico" o perfettamente informativo e quando gli algoritmi si dimostrano, nella migliore delle ipotesi, debolmente predittivi, la risposta tipica è quella di rifiutare soluzioni quantitative del tutto.

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

Poi ci sono blogger come Kaiser Fung che mantiene il suo sito Web Junkcharts criticando i grafici e le visualizzazioni dei principali pub come i NYT o il WSJ http://junkcharts.typepad.com/

Relativo alla tua domanda di visualizzazione è il lavoro di esperti di design come Manuel Lima che gestisce un sito Web VisualComplexity.com che copre i molti approcci a questo. Lima insegna anche visualizzazione dei dati presso la Parsons School of Design di New York. http://www.visualcomplexity.com/vc/

Oltre a Parsons, altre istituzioni di progettazione e visualizzazione includono:

College of Design and Social Context https://www.rmit.edu.au/about/our-education/academic-colleges/college-of-design-and-social-context/

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

Google Cultural Institute https://www.google.com/culturalinstitute/home

Una mostra e un libro di design del MoMA

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

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

In termini di conferenze c'è il Eyeo Festival http://eyeofestival.com/

Nel software R, il guru della visualizzazione è Hadley Wickham http://had.co.nz/

Nel software SAS, c'è Rob Allison http://www.robslink.com/SAS/graph_book.htm

Infine, non mancano i tipi di siti Web "una tantum":

http://infosthetics.com/ ottima visuale dei dati governativi

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

http://www.informationisbeautifulawards.com/

Come visualizzare male i dati di Karl Broman https://www.biostat.wisc.edu/~kbroman/presentations/IowaState2013/graphs_combined.pdf

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

Blog di progettazione e comunicazione di Maria Popova https://www.brainpickings.org/2012/06/26/talk-to-me-moma-paola-antonelli-book/

Galleria di visualizzazione dei dati http://www.datavis.ca/gallery/index.php

Tavola periodica di visualizzazione dei dati http://www.visual-literacy.org/periodic_table/periodic_table.html

Il nostro mondo dei dati http://ourworldindata.org/

Questo inizia a graffiare la superficie di ciò che è là fuori ...

La psicofisica studia come gli umani rispondono e interpretano gli stimoli, includendo l'interpretazione delle visualizzazioni dei dati. The Cleveland e la McGill carta legata nei commenti è un esempio, e la seconda sezione di questo documento fornisce una rapida panoramica di alcune prospettive.

La cognizione numerica o matematica è una sotto-disciplina della scienza cognitiva che studia cose come il senso dei numeri . A volte prende in prestito concetti dalla psicofisica, ad esempio la scala di Fechner , che "afferma che la sensazione soggettiva è proporzionale al logaritmo dell'intensità dello stimolo". Descrizione di Wiki del concetto applicato alla cognizione numerica:

Gli studi psicologici mostrano che diventa sempre più difficile discriminare tra due numeri poiché la differenza tra loro diminuisce. Questo è chiamato effetto di distanza. Ciò è importante nelle aree di stima della magnitudo, come la gestione di grandi scale e la stima delle distanze. Può anche svolgere un ruolo nello spiegare perché i consumatori trascurano di fare acquisti in giro per risparmiare una piccola percentuale su un grande acquisto, ma si guarderanno in giro per risparmiare una grande percentuale su un piccolo acquisto che rappresenta un importo assoluto in dollari molto più piccolo.

Correlata, in economia comportamentale, la teoria della prospettiva ( documento originale ) esamina le scelte umane tra alternative rischiose e probabilistiche.