論文の概要: An Image-based Typology for Visualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05594v1
- Date: Thu, 7 Mar 2024 04:33:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 13:10:59.178282
- Title: An Image-based Typology for Visualization
- Title（参考訳）: 可視化のためのイメージベースタイポロジー
- Authors: Jian Chen and Petra Isenberg and Robert S. Laramee and Tobias Isenberg
and Michael Sedlmair and Torsten Moeller and Rui Li
- Abstract要約: 本稿では,画像からの視覚表現の質的解析結果について述べる。
定義群を10種類に分類した。
我々は、6,833枚のタグ付き画像のデータセットと、ラベル付き画像の大規模な集合を探索および分析するために使用できるオンラインツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.906010459057125
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present and discuss the results of a qualitative analysis of visual
representations from images. We labeled each image's essential stimuli, the
removal of which would render a visualization uninterpretable. As a result, we
derive a typology of 10 visualization types of defined groups. We describe the
typology derivation process in which we engaged. The resulting typology and
image analysis can serve a number of purposes: enabling researchers to study
the evolution of the community and its research output over time, facilitating
the categorization of visualization images for the purpose of research and
teaching, allowing researchers and practitioners to identify visual design
styles to further align the quantification of any visual information processor,
be that a person or an algorithm observer, and it facilitates a discussion of
standardization in visualization. In addition to the visualization typology
from images, we provide a dataset of 6,833 tagged images and an online tool
that can be used to explore and analyze the large set of labeled images. The
tool and data set enable scholars to closely examine the diverse visual designs
used and how they are published and communicated in our community. A
pre-registration, a free copy of this paper, and all supplemental materials are
available via osf.io/dxjwt.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像からの視覚的表現の質的分析結果について考察する。
それぞれの画像の本質的な刺激をラベル付けし、それを除去すると、視覚化は解釈不能になります。
その結果,定義群を可視化する10種類の型を導出する。
私たちが関わった類型論の導出過程について述べる。
The resulting typology and image analysis can serve a number of purposes: enabling researchers to study the evolution of the community and its research output over time, facilitating the categorization of visualization images for the purpose of research and teaching, allowing researchers and practitioners to identify visual design styles to further align the quantification of any visual information processor, be that a person or an algorithm observer, and it facilitates a discussion of standardization in visualization.
画像からの可視化タイポロジーに加えて,6,833枚のタグ付き画像のデータセットと,ラベル付き画像の大規模集合を探索および解析するためのオンラインツールを提供する。
ツールとデータセットは、学者が使用する多様なビジュアルデザインと、コミュニティ内でどのように公開され、コミュニケーションされるかを詳細に調べることを可能にする。
事前登録、この論文の無料コピー、および全ての補足材料はosf.io/dxjwtで入手できる。
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