Prove sperimentali a supporto delle visualizzazioni in stile Tufte?

D: Esistono prove sperimentali a supporto di visualizzazioni in stile Tufte, minimaliste e basate su dati, oltre alle visualizzazioni cariche di grafici, per esempio Nigel Holmes ?

Ho chiesto come aggiungere junk grafico ai grafici R qui e i rispondenti mi hanno lanciato una grande quantità di snark. Quindi, sicuramente, ci devono essere alcune prove sperimentali, a cui non sono a conoscenza, a supporto della loro posizione spazzatura anti-grafico - più prove di quanto non sia solo "Tufte ha detto così". Destra?

Se tale evidenza esiste, contraddirebbe molte ricerche psicologiche che abbiamo sugli umani, sul loro ricordo della memoria e sull'identificazione dei modelli. Quindi sarei sicuramente entusiasta di leggerlo.

Un piccolo aneddoto: a una conferenza ho chiesto a Edward Tufte come considera le prove sperimentali scoprendo che animazioni e video spazzatura migliorano la comprensione e il ricordo della memoria umana [vedi ricerca citata in Brain Rules] . La sua risposta: "Non ci credo". Questo per quanto riguarda il metodo scientifico!

PS Certo, sto agitando un po 'le persone qui. Possiedo tutti i libri di Tufte e penso che il suo lavoro sia incredibile. Penso solo che i suoi sostenitori abbiano superato alcune delle sue argomentazioni.

NOTA: questo è un post-post di una domanda che ho posto su StackOverflow . I moderatori lo hanno chiuso perché non era specifico della programmazione. CrossValidated potrebbe essere una casa migliore.

AGGIORNAMENTO: Ci sono alcuni link utili nella sezione commenti del mio post di domande originale --- vale a dire, al lavoro di Chambers, Cleveland e del gruppo datavis a Stanford.

AGGIORNAMENTO: questa domanda tratta argomenti simili.

La letteratura è vasta. Le prove sperimentali sono abbondanti ma incomplete. Per un'introduzione incentrata sulle indagini psicologiche e semiotiche, vedi Alan M. MacEachren, How Maps Work (1995; 2004 in edizione economica). Vai direttamente al capitolo 9 (vicino alla fine) e poi procedi all'indietro attraverso qualsiasi materiale preliminare che ti interessa. La bibliografia è ampia (oltre 400 documenti) ma sta diventando un po 'lunga nel dente. Sebbene il titolo suggerisca un focus sulla cartografia, la maggior parte del libro è rilevante per il modo in cui gli umani creano significato e interpretano le informazioni grafiche.

Non aspettarti di ottenere una risposta definitiva da qualsiasi quantità di tale ricerca. Ricorda che Tufte, Cleveland e altri si sono concentrati principalmente sulla creazione di grafici che consentano (soprattutto) una comunicazione accurata e approfondita e interpretazione dei dati. Altri artisti e ricercatori grafici hanno altri obiettivi, come influenzare le persone, creare propaganda efficace, semplificare set di dati complessi ed esprimere la loro sensibilità artistica all'interno di un mezzo grafico. Questi sono quasi diametralmente opposti alla prima serie di obiettivi, da cui gli approcci e le raccomandazioni estremamente diversi che troverai.

Alla luce di ciò, penso che una revisione della ricerca di Cleveland dovrebbe essere sufficientemente convincente che molte delle raccomandazioni progettuali di Tufte abbiano una giustificazione sperimentale decente. Questi includono il suo uso di Lie Factor, il rapporto inchiostro dei dati, piccoli multipli e chartjunk per la valutazione critica e la progettazione di grafici statistici.

Eccone alcuni;

• Cleveland e McGill (1984, JASA) Percezione grafica: teoria, sperimentazione e applicazione allo sviluppo di metodi grafici
• Cleveland e McGill (1987, JRSSA) Percezione grafica: la decodifica visiva di informazioni quantitative su display grafici di dati
• Lewandowsky and Spence (1989) Strati discriminanti in grafici a dispersione
• Spence and Lewandowsky (1991) Visualizzazione di proporzioni e percentuali
• Spence Kutlesa and Rose (1999) Uso del colore per codificare la quantità nelle visualizzazioni spaziali

Chiedi a Google i riferimenti completi

Vale la pena ricordare che la visualizzazione delle informazioni non è un'isola isolata da tutte le altre forme di comunicazione visiva. Se vuoi produrre un lavoro basato su principi basati sull'evidenza, direi che è meglio guardare dove l'evidenza è più forte.

Ho letto ricerche specifiche sulle tecniche di visualizzazione dei dati e ricerche generali nelle scienze cognitive e nella ricerca progettuale generale, e trovo che pensare a come la ricerca generale più potente e approfondita si applica a ciascun brief e ogni elemento utilizzato è spesso più efficace e utile che cercare di applicare la ricerca specifica sul campo strettamente applicata che spesso soffre di piccoli campioni, tecniche di ricerca deboli, indagini ristrette e / o ipotesi profondamente radicate.

Ci sono due libri eccellenti che raccomando come introduzione, uno con la scienza come punto di partenza, uno con principi generali come punto di partenza, che mette in evidenza:

• Vision Science di Steve Palmer . È una bestia, e da studente mi sono quasi procurato un infortunio alla schiena nelle poche occasioni in cui ero abbastanza sciocco da portarlo in uno zaino, ma è forse anche il miglior libro di testo scientifico che abbia mai visto, e un ottimo esempio di croccante la stessa comunicazione visiva e verbale. Ho esaminato di recente i capitoli con contenuti direttamente pertinenti al mio lavoro di visualizzazione e progettazione delle informazioni, aspettandomi di etichettarne solo alcuni: ho finito per etichettare ogni capitolo tranne uno.
• Principi universali di design di Rockport Press . Un libro molto ambizioso e utile che racchiude la ricerca in scienze cognitive con casi studio ed esempi provenienti da tutti i rami del design in una serie di spread sorprendentemente chiari e dritti fino al punto, ciascuno dei quali copre un principio stabilito, basato sull'evidenza e pratico, con suggerimenti pratici, esempi di lavoro e suggerimento di ulteriori letture. Molto stimolante, a condizione che tu lo consideri come un elenco di strumenti con usi suggeriti non un elenco di regole.

L'unico aspetto negativo è che questo approccio richiede più riflessioni per vedere come tali principi siano applicabili. Se stai cercando un elenco di regole arbitrarie, come molti nella comunità dei dati sembrano essere, direi che non ce n'è una e non ci sarà mai tranne dove le persone fanno enormi assunzioni e generalizzazioni ingiustificate, o inventano cose . La ricerca applicata di migliore qualità è utile, ma aiuta ad avere una solida struttura in cui può inserirsi.

La maggior parte dei principi generali di Tufte come l'inchiostro dei dati e il junk grafico possono essere ricondotti a solidi principi generali come rapporti segnale-rumore, figura-terra, attenuazione e altri - ma sulla strada per diventare specifici del campo e prescrittivi, sono stati combinati con forti ipotesi e generalizzazioni sui tuoi obiettivi e il tuo pubblico che li trasformano in strumenti schietti. Molte delle contraddizioni e dei dibattiti apparenti nella ricerca applicata non sono affatto contraddizioni se si fa un passo indietro, si tiene conto del contesto e si lavora attraverso i principi fondamentali sottostanti e le caratteristiche particolari di ciascun caso.