Bukti eksperimental yang mendukung visualisasi gaya Tufte?

T: Apakah ada bukti eksperimental yang mendukung visualisasi data-gaya Tufte, minimalis, data-bicara di atas visualisasi yang dibuang bagan, katakanlah, Nigel Holmes ?

Saya bertanya bagaimana cara menambahkan sampah-bagan ke plot R di sini dan para responden melemparkan sejumlah besar snark kepada saya. Jadi, tentu saja, harus ada beberapa bukti eksperimental, yang saya tidak tahu, mendukung posisi sampah anti-grafik --- lebih banyak bukti daripada hanya "Tufte berkata begitu." Kanan?

Jika bukti semacam itu ada, itu akan bertentangan dengan banyak penelitian psikologis yang kita miliki tentang manusia, ingatan mereka, dan identifikasi pola. Jadi saya pasti sangat senang membacanya.

Sebuah anekdot kecil: di sebuah konferensi saya bertanya kepada Edward Tufte bagaimana ia memandang bukti eksperimental yang menemukan bahwa animasi dan video sampah meningkatkan pemahaman dan daya ingat manusia [lihat penelitian yang dikutip dalam Brain Rules] . Jawabannya: "Jangan percayai mereka." Begitu banyak untuk metode ilmiah!

NB Tentu saja, saya sedikit tusuk jarum di sini. Saya memiliki semua buku Tufte dan berpikir karyanya luar biasa. Saya hanya berpikir bahwa pendukungnya telah menjual beberapa argumennya.

CATATAN: Ini adalah posting ulang pertanyaan yang saya ajukan di StackOverflow . Moderator menutupnya karena tidak khusus pemrograman. CrossValidated mungkin rumah yang lebih baik.

PEMBARUAN: Ada beberapa tautan yang bermanfaat di bagian komentar pada pertanyaan asli saya --- yaitu, karya Chambers, Cleveland, dan grup datavis di Stanford.

UPDATE: Pertanyaan ini berkaitan dengan masalah serupa.

Sastra sangat luas. Bukti eksperimental berlimpah tetapi tidak lengkap. Untuk pengantar yang berfokus pada penyelidikan psikologis dan semiotik, lihat Alan M. MacEachren, How Maps Work (1995; 2004 dalam paperback). Langsung ke bab 9 (mendekati akhir) dan kemudian bekerja mundur melalui materi awal yang menarik minat Anda. Daftar pustaka sangat luas (lebih dari 400 dokumen) tetapi semakin panjang. Meskipun judulnya menyarankan fokus pada kartografi, sebagian besar buku ini relevan dengan cara manusia menciptakan makna dan menafsirkan informasi grafis.

Jangan berharap mendapatkan jawaban yang pasti dari jumlah penelitian seperti itu. Ingat bahwa Tufte, Cleveland, dan lainnya terutama berfokus pada pembuatan grafik yang memungkinkan (di atas semua) komunikasi yang akurat dan berwawasan luas serta interpretasi data. Seniman dan peneliti grafis lain memiliki tujuan lain, seperti memengaruhi orang, menciptakan propaganda yang efektif, menyederhanakan kumpulan data yang rumit, dan mengekspresikan kepekaan artistik mereka dalam media grafis. Ini hampir secara diametris bertentangan dengan serangkaian tujuan pertama, di mana pendekatan dan rekomendasi yang sangat berbeda akan Anda temukan.

Mengingat ini, saya pikir review penelitian Cleveland harus cukup meyakinkan bahwa banyak rekomendasi desain Tufte memiliki justifikasi eksperimental yang layak. Ini termasuk penggunaan Lie Factor, Data-Ink Ratio, kelipatan kecil, dan chartjunk untuk mengevaluasi secara kritis dan merancang grafik statistik.

Inilah beberapa;

• Cleveland dan McGill (1984, JASA) Persepsi Grafis: Teori, Eksperimen, dan Penerapan Pengembangan Metode Grafis
• Cleveland dan McGill (1987, JRSSA) Persepsi Grafis: Penguraian Visual Informasi Kuantitatif tentang Tampilan Grafis Data
• Lewandowsky dan Spence (1989) Mendiskriminasi Strata di Scatterplots
• Spence dan Lewandowsky (1991) Menampilkan Proporsi dan Persentase
• Spence Kutlesa and Rose (1999) Menggunakan Warna ke Kode Kuantitas dalam Menampilkan Spasial

Tanyakan Google untuk referensi lengkap

Perlu diingat bahwa visualisasi informasi bukanlah pulau yang terputus dari semua bentuk komunikasi visual lainnya. Jika Anda ingin menghasilkan karya berdasarkan prinsip berbasis bukti, saya berpendapat bahwa yang terbaik adalah mencari di mana bukti paling kuat.

Saya telah membaca riset spesifik tentang teknik visualisasi data, dan riset umum dalam sains kognitif dan riset desain umum, dan saya menemukan bahwa memikirkan bagaimana riset umum yang lebih kuat dan lebih menyeluruh berlaku untuk setiap brief dan setiap elemen yang digunakan seringkali lebih efektif dan berguna daripada mencoba menerapkan penelitian lapangan khusus yang diterapkan secara sempit yang sering menderita sampel kecil, teknik penelitian lemah, investigasi sempit dan / atau asumsi yang mendarah daging.

Ada dua buku bagus yang saya rekomendasikan sebagai pengantar, satu dengan sains sebagai titik awal, satu dengan prinsip umum sebagai titik awal, membawa bukti:

• Ilmu Visi oleh Steve Palmer . Itu adalah binatang buas, dan sebagai mahasiswa saya hampir saja mengalami cedera punggung pada beberapa kesempatan saya cukup bodoh untuk membawanya dalam tas punggung, tetapi juga mungkin buku teks sains terbaik yang pernah saya lihat, dan contoh bagus dari garing komunikasi visual dan verbal itu sendiri. Baru-baru ini saya membahasnya untuk memberi label pada bab-bab dengan konten yang secara langsung relevan dengan pekerjaan saya dalam desain visualisasi dan informasi, berharap hanya akan memberi label pada beberapa bab: Saya akhirnya memberi label pada setiap bab kecuali satu.
• Prinsip Universal Desain oleh Rockport Press . Buku yang sangat ambisius dan berguna yang merangkum penelitian sains kognitif dengan studi kasus dan contoh-contoh dari semua cabang desain menjadi serangkaian penyebaran dua halaman yang sangat jelas dan langsung ke titik, masing-masing mencakup satu prinsip yang mapan, berdasarkan bukti dan praktis, dengan saran praktis, contoh-contoh yang dikerjakan dan menyarankan bacaan lebih lanjut. Sangat merangsang, asalkan Anda menganggapnya sebagai daftar alat dengan penggunaan yang disarankan bukan daftar aturan.

Satu-satunya downside adalah, pendekatan ini membutuhkan lebih banyak pemikiran untuk melihat bagaimana prinsip-prinsip tersebut berlaku. Jika Anda mencari daftar aturan yang sewenang-wenang, seperti yang terlihat di banyak data di komunitas, saya katakan tidak ada dan tidak akan ada kecuali di mana orang membuat asumsi dan generalisasi besar yang tidak dapat dibenarkan, atau mengada-ada . Penelitian terapan kualitas yang lebih baik berguna, tetapi membantu untuk memiliki kerangka kerja yang solid yang dapat dimasukkan ke dalamnya.

Sebagian besar prinsip umum Tufte seperti data-tinta dan bagan-sampah dapat ditelusuri kembali ke prinsip-prinsip umum yang solid seperti rasio sinyal-noise, figur-ground, atenuasi, dan lain-lain - tetapi pada rute untuk menjadi spesifik lapangan dan preskriptif, mereka telah digabungkan dengan asumsi kuat dan generalisasi tentang tujuan dan audiens Anda yang mengubahnya menjadi alat tumpul. Banyak kontradiksi dan debat yang tampak dalam penelitian terapan tidak kontradiksi sama sekali jika Anda mengambil langkah mundur, mempertimbangkan konteks dan bekerja melalui prinsip-prinsip inti yang mendasari dan fitur-fitur khusus dari setiap kasus.