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NODKANT: Exploring Constructive Network Physicalization
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AI
DOI：10.1111/cgf.70140.png)
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摘要
En 中文
实体化方法，通过结合感知和传感器运动交互，提供了一种沉浸式的方式来理解复杂数据可视化，通过刺激主动构建和操作。本研究探讨了个人构建对实体化网络理解的影响。我们提出了一种实体化工具包NODKANT，用于构建模块化节点-链接图，包括一个磁性表面、可3D打印和堆叠的节点标签以及可调节长度的边。在一项包含27名参与者的混合方法组间实验室研究中，三组人员使用NODKANT在动物接触网络的背景下完成一系列低级分析任务。第一组被要求使用排序后的边列表自由构建其网络，第二组接收逐步指导以创建预定义布局，第三组接收预构建的表示。虽然自由构建平均耗时更长，但我们表明，与那些接收逐步指导的用户相比，用户在构建过程中能从数据中提取更多见解，并且与其表示的交互频率更高。有趣的是，增加的时间需求无法在用户的主观任务负荷中测量。最后，我们的发现表明，与那些被给予预构建网络实体化的参与者相比，构建自己表示的参与者能够在10-14天后回忆起更详细的见解。所有材料、数据、生成指令的代码和3D可打印网格均可在https://osf.io/tk3g5/上获取。
Keyword:
GRAPH
DESIGN
期刊
IF:
2.9
论文数:
570
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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