Informaation visualisoinnin laadukkuuskriteerit
Paukkeri, Jukka (2014)
Paukkeri, Jukka
2014
Tietotekniikan koulutusohjelma
Luonnontieteiden tiedekunta - Faculty of Natural Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2014-01-15
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tty-201401101028
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tty-201401101028
Tiivistelmä
Tietomassasta on usein hankala löytää merkittäviä asioita ja oivaltaa niiden välisiä yhteyksiä. Tiedon siirtyessä yhä suuremmalta osin sähköiseen muotoon informaation ymmärtämistä voidaan yhä useammin tukea älykkäillä informaatiojärjestelmillä. Sellainen voi olla esimerkiksi visualisointi, jonka graafinen kuvaus tiedosta ja monipuoliset toiminnot helpottavat välitetyn informaation ymmärtämistä. Visualisointi voi tiivistää tietoa, estää väärintulkintoja, paljastaa ennen näkymätöntä, innostaa tutkimaan dataa ja johtaa uusiin oivalluksiin. Jotta informaation visualisointi voisi olla käyttäjälle mahdollisimman hyödyllinen, on tutkittava laadukkaan visualisoinnin piirteitä ja kehitettävä menetelmiä visualisoinnin laadukkuuden arviointiin. Tässä työssä selvitetään informaation visualisoinnin merkitystä, erityispiirteitä ja laadukkuuden tekijöitä. Lopuksi kootaan laadukkuuden kriteeristö asiantuntija-arviointiin.
Työ on kaksiosainen. Teoriakatsauksessa tutkitaan aiheeseen liittyvää tieteellistä aineistoa ja aihetta käsittelevää muuta kirjallisuutta. Soveltavassa osassa määritetään ensin informaation visualisoinnin erityispiirteitä ja laadukkuuden tekijöitä. Lopuksi kootaan kriteeristö laadukkuuden asiantuntija-arviointiin ja arvioidaan kriteeristön hyödyllisyyttä ja kattavuutta.
Tutkimus osoittaa, että laadukkaan informaation visualisoinnin kehittämisessä vaaditaan ymmärrystä hyvin laajalta alueelta, joten keskeisimmät asiat kattava heuristiikka on hyödyllinen. Tutkimuksen tuloksena on löydetty 12 heuristista sääntöä kysymyksineen, tarkennuksineen ja kehitysvihjeineen. Säännöt käsittelevät havainnointia, ymmärtämisen tukemista, analyysiprosessin tukemista ja saavutettavuutta. Listaus on hyödyllinen sekä suunniteltaessa että arvioitaessa informaation visualisointeja. More and more information is shared in electronic format and via internet. Electronic format makes it possible to transmit information effectively from one person to another using intelligent information systems. An information visualization is one type of intelligent information systems. The large amount of information may be difficult to understand in text format, whereas an information visualization can show meaningful data and the relations of the data in an effective way. An information visualization can compress information, reveal something previously invisible, inspire to explore the data and lead into new insights. When developing an useful information visualization it is important to know the value of the visualization and how to evaluate the quality of the visualization. The main focus of this study is to define and present comprehensive heuristics for the evaluation of the quality of information visualizations.
The thesis is divided into two parts. In the theory and literature study part, issues related to the value and quality of information visualizations are explored. In the applied part, previous search is used to compose the list of heuristic criteria. At the end of the thesis the heuristics are presented and the coverage of the list is evaluated using survey.
The study indicates that the area of quality of information visualization is overall too wide to understand and handle without some kind of guidelines. The criteria for evaluation of information visualizations are useful for understanding the value and meaning of information visualizations. This thesis has found 12 criteria and some development guidelines for each of them. Topics of the criteria are perception, support for understanding visualization, support for analyzing process and accessibility. The list is useful in both designing and evaluating of information visualizations.
Työ on kaksiosainen. Teoriakatsauksessa tutkitaan aiheeseen liittyvää tieteellistä aineistoa ja aihetta käsittelevää muuta kirjallisuutta. Soveltavassa osassa määritetään ensin informaation visualisoinnin erityispiirteitä ja laadukkuuden tekijöitä. Lopuksi kootaan kriteeristö laadukkuuden asiantuntija-arviointiin ja arvioidaan kriteeristön hyödyllisyyttä ja kattavuutta.
Tutkimus osoittaa, että laadukkaan informaation visualisoinnin kehittämisessä vaaditaan ymmärrystä hyvin laajalta alueelta, joten keskeisimmät asiat kattava heuristiikka on hyödyllinen. Tutkimuksen tuloksena on löydetty 12 heuristista sääntöä kysymyksineen, tarkennuksineen ja kehitysvihjeineen. Säännöt käsittelevät havainnointia, ymmärtämisen tukemista, analyysiprosessin tukemista ja saavutettavuutta. Listaus on hyödyllinen sekä suunniteltaessa että arvioitaessa informaation visualisointeja.
The thesis is divided into two parts. In the theory and literature study part, issues related to the value and quality of information visualizations are explored. In the applied part, previous search is used to compose the list of heuristic criteria. At the end of the thesis the heuristics are presented and the coverage of the list is evaluated using survey.
The study indicates that the area of quality of information visualization is overall too wide to understand and handle without some kind of guidelines. The criteria for evaluation of information visualizations are useful for understanding the value and meaning of information visualizations. This thesis has found 12 criteria and some development guidelines for each of them. Topics of the criteria are perception, support for understanding visualization, support for analyzing process and accessibility. The list is useful in both designing and evaluating of information visualizations.