11. 대화형 시각화(interactive visualize)

대화형 시각화

인식론적 행동: 새로운 정보를 발견하기 위한 활동

• 우리는 인식론적 행동을 통해 시각화와 상호작용하고, 더 많은 데이터를 찾아간다.

대화형 시각화

1. 데이터 조작 루프: 눈과 손의 협응이라는 기본적인 기술로 객체를 선택, 이동함. 아주 조금이라도 지연되면 상위수준 작업에 지장이 일어남
2. 탐색 및 탐색 루프(Exploration and Navigation Loop): 방대한 시각데이터 공간에서 자신의 방향을 찾음. 데이터 공간에서 특정 정보를 찾기 위해 자신만의 모델 구축
3. 문제 해결 루프: 데이터에 대한 가설을 세우고, 증강된 시각화 프로세스를 통해 구체화

데이터 선택과 조작 루프

선택 반응 시간(Choice Reaction Time)

선택 - 반응시간 = a + b log_2(C)

• 빨간불이 켜지면 1번 버튼을 초록불이 켜지면 2번버튼을 누르는 과제에서 나타나는 시간
  • C=선택지의 수
  • a, b는 경험적인 상수
• 즉, 선택지의 수에 따라 반응시간이 달라짐.

2차원 공간에서의 선택(피츠의 법칙)

피츠의 법칙: 마우스or 마우스와 유사한 입력장치(조이스틱등)을 이용한 선택등에서 물체의 크기, 거리가 선택시간에 영향을 준다

선택시간 = a + b log_2(D/W+1:0)

• a,b 경험적 상수
• D: 거리
• W: 물체의 크기

위 공식은 데이터 시각화 시스템, 특히 인터넷 기반에서 손의 움직임, 디스플레이에 제공되는 시각적 피드백의 지연이 있음. 이걸 수정한 공식이 아래

Mean time = a + b (HumanTime + MachineLag)log_2(D/W+1:0)

• HumanTime: 인간의 처리 속도
• MachineLag: 컴퓨터가 데이터를 업데이트하는 속도

Path Tracing

피츠의 법칙의 경우 단일적이고 불연속적 행동을 다룬다

반대로 곡선을 따라가거나 자동차를 조종하는 등의 연속적 제어를 필요한 행동은 아래의 함수로 예측 가능하다.

v = W/τ

• v: 속도
• W: 길의 너비
• τ: 추적을 수행하는 사람의 운동제어능력에 따라 달라지는 상수

즉, 넓은 길에서 움직이기 더 편하다

사용성 평가

위 세 내용으로 사용성 평가를 진행 가능하다.

• 예를 들어 피츠의 법칙은 시각 디스플레이 단말기가 있는 포인팅 장치 사용 시, 사용자 성능, 편의성 등을 평가하기 위한 표준의 일부이다.(국제 표준화 기구ISO 9214-9)

Hover Queries(마우스를 올려두었을 때)

hover query: 마우스를 객체 위로 올려두었을 때 해당 객체의 추가 정보를 표시하는 것.

• 보통 이런 정보는 지연시간을 두고 적용되는 경우가 많음
• 클릭 가능한 객체 위에서 마우스 커서가 변화하는 것도 해당

위 후버 쿼리의 지연시간을 없앤다면, 빠르게 인식론적 행동을 실행할 수 있도록 만들 수 있다.

• 목표물이 밀집해있고, 의도치 않게 발생한 질의가 산만하지 않을때 적절하게 사용

Control Compatibility

이전 경험에 따라 어떤 제어동작을 배우기 매우 쉬움

• 자극-반응 호환성(stimulus-response(S-R) compatibility)라고 함.

• 해당 그림에서 오른손 잡이가 대체로 많으므로, 왼쪽의 예시가 적절함. 오른쪽의 예시는 만약 손잡이를 모르는 사람이 보았을때 이해하기 더 어려움.
• 이전에 공부한 affordance와 밀접한 연관이 있음.
• https://mariblossom.tistory.com/entry/1-데이터-시각화-이론

1. 데이터 시각화 이론

탐색 및 탐색 루프(Exploration and Navigation Loop)

아래는 다양한 시점 탐색 방법을 명시

시점 탐색(Viewpoint navigation)

• 경로찾기 및 지도 사용 이론, 인지적 공간적 은유, 직접 조작 및 시각적 피드백등의 문제를 포함.

• 상호작용이 일어나는 과정에서 위와 같이 데이터 공간과 그안의 진행상황을 이해하는 인지적 논리, 공간적 모델이 존재한다.

Frames of Reference(기준틀)

인지적 기준틀은 자기중심적, 타자중심적으로 분류된다.

자기중심적(Egocentric)

시선의 방향이 아니라 몸통에 고정되어있음.

• 앞, 왼 오 등 우리의 방향 감각은 시선을 움직여도 변하지 않음.
• 몸과 머리의 방향에 따라 변함.
• 이를 이용해 3차원 지도정보를 보여주기 위한 인터페이스는 시선중심이 아닌 수평, 수직 중신으로 기울임을 제어한다.

타자중심적(allocentric)

타자 중심적 관점은 무한히 만들어 질 수 있음.

• 비디오 게임의 아바타 모니터링, 영화 촬영의 가상 카메라 제어 등
• 위 그림처럼 응용분야에서 내가 보고있는 관점을 명시적으로 표현시켜주기도 함

Distortion Technique(왜곡기법)

데이터 표현에서 공간을 왜곡하여 관심지점에 많은 공간을, 멀리 떨어진 영역은 적은 공간을 부여

마법렌즈등 데이터를 다른 방식으로 프로그래밍하여 일반적으로 보이지 않는 데이터의 측면을 보여줌, 그림은 X선

결론

시각화는 빅데이터를 해석하는 문제를 해결하는 방법으로 제안되기도 함.

훌륭한 컴퓨터 기반 시각화는 모든 인식 활동을 지원할 수 있는 인터페이스임.

사용자 인터페이스 디자인에서의 ‘투명함’

• 사용하기 매우 쉬워서 거의 모든 인터페이스를 은유적으로 표현함

만약, 잘못 디자인된 사용자 인터페이스일지라도 해당 인터페이스에 적응이 되었다면 적합하게 느껴짐.

• ex) 한글과 컴퓨터등

많은 디자이너들은 초보자가 빠르게 사용가능한 인터페이스를 만드는데 집중한다.

그러나 전문가를 위한 디자인은 단축키등으로 쉽게 접근 하는 등, 연구, 개발이 어려움.