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SurpriseExplora: Tuning and Contextualizing Model-derived Maps with Interactive Visualizations
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AI
DOI：10.1111/cgf.70114.png)
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摘要
En 中文
人们制作等值区域图来监控、分析和理解空间分布数据。近期可视化工作通过开发基于模型和指标的新方法（例如贝叶斯惊奇）解决了等值区域图中已知的几种偏见。然而，有效使用这些技术需要大量的参数设置和调整，使得缺乏足够技术能力的用户难以或无法使用。本文介绍了SurpriseExplora，它通过直接操作技术来解决这一差距，用于重新定位贝叶斯惊奇模型的范围和参数。我们展示了三个用例来说明SurpriseExplora的能力，例如展示如何在国家层面计算模型会掩盖关键发现，而这些发现可以通过地图可视化中常见的交互序列（例如缩放）揭示；以及如何通过调整底层模型的交互来增强漏斗图可视化，以考虑空间数据集中的异常值或偏态。我们通过专家评审与可视化研究人员和从业者评估了SurpriseExplora。最后，我们讨论了SurpriseExplora如何在更广泛的地图可视化生态系统中揭示新的意义构建机会，以及与非专家群体进行潜在实证研究的可能性。代码和演示视频可在
Keyword:
CHOROPLETH MAPS
PLOT
期刊
IF:
2.9
论文数:
568
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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