¿Evidencia experimental que respalde las visualizaciones de estilo Tufte?

P: ¿Existe evidencia experimental que respalde las visualizaciones minimalistas de estilo Tufte que hablan datos sobre las visualizaciones de chatarra de, digamos, Nigel Holmes ?

Pregunté cómo agregar basura gráfica a las parcelas R aquí y los respondedores me arrojaron una gran cantidad de gruñido. Entonces, seguramente, debe haber alguna evidencia experimental, de la que no estoy al tanto, que respalde su posición basura anti-gráfico --- más evidencia que simplemente "Tufte lo dijo". ¿Correcto?

Si existe tal evidencia, estaría en contradicción con una gran cantidad de investigaciones psicológicas que tenemos sobre los humanos, su memoria e identificación de patrones. Así que ciertamente estaría emocionado de leer al respecto.

Una pequeña anécdota: en una conferencia le pregunté a Edward Tufte cómo considera que la evidencia experimental encuentra que las animaciones basura y los videos mejoran la comprensión y el recuerdo de la memoria de los humanos [ver la investigación citada en Brain Rules] . Su respuesta: "No les creas". ¡Tanto por el método científico!

PD: Por supuesto, estoy acosando un poco a la gente aquí. Soy dueño de todos los libros de Tufte y creo que su trabajo es increíble. Simplemente creo que sus partidarios han sobrevendido algunos de sus argumentos.

NOTA: Esta es una nueva publicación de una pregunta que hice en StackOverflow . Los moderadores lo cerraron porque no era específico de la programación. CrossValidated podría ser un mejor hogar.

ACTUALIZACIÓN: Hay algunos enlaces útiles en la sección de comentarios de mi publicación original de preguntas, a saber, el trabajo de Chambers, Cleveland y el grupo datavis en Stanford.

ACTUALIZACIÓN: Esta pregunta trata temas similares.

La literatura es vasta. La evidencia experimental es abundante pero incompleta. Para una introducción que se centra en las investigaciones psicológicas y semióticas, ver Alan M. MacEachren, Cómo funcionan los mapas (1995; 2004 en rústica). Vaya directamente al capítulo 9 (cerca del final) y luego trabaje hacia atrás a través de cualquier material preliminar que le interese. La bibliografía es extensa (más de 400 documentos) pero se está alargando un poco. Aunque el título sugiere un enfoque en la cartografía, la mayor parte del libro es relevante sobre cómo los humanos crean significado e interpretan información gráfica.

No hay que esperar para obtener una respuesta definitiva a cabo de cualquier cantidad de este tipo de investigación. Recuerde que Tufte, Cleveland y otros se centraron principalmente en crear gráficos que permitan (sobre todo) la comunicación precisa e intuitiva de la interpretación de los datos. Otros artistas gráficos y los investigadores tienen otros objetivos, tales como influir en las personas, la creación de la propaganda efectiva, la simplificación de conjuntos de datos complejos, y expresar sus sensibilidades artísticas dentro de un medio gráfico. Estos son casi diametralmente opuestos al primer conjunto de objetivos, de ahí los diferentes enfoques y recomendaciones que encontrará.

Dado esto, creo que una revisión de la investigación de Cleveland debería ser lo suficientemente convincente como para que muchas de las recomendaciones de diseño de Tufte tengan una justificación experimental decente. Estos incluyen su uso del Factor de Mentira, la Relación Datos-Tinta, pequeños múltiplos y chartjunk para evaluar críticamente y diseñar gráficos estadísticos.

Aquí hay algunos;

• Cleveland y McGill (1984, JASA) Percepción gráfica: teoría, experimentación y aplicación al desarrollo de métodos gráficos
• Cleveland y McGill (1987, JRSSA) Percepción gráfica: la decodificación visual de información cuantitativa en visualizaciones gráficas de datos
• Lewandowsky y Spence (1989) Discriminando estratos en diagramas de dispersión
• Spence y Lewandowsky (1991) Mostrando proporciones y porcentajes
• Spence Kutlesa y Rose (1999) Usando el color para codificar la cantidad en pantallas espaciales

Solicite a Google las referencias completas.

Vale la pena recordar que la visualización de información no es una isla separada de todas las otras formas de comunicación visual. Si desea producir un trabajo basado en principios basados ​​en evidencia, yo diría que es mejor mirar donde la evidencia es más fuerte.

He leído investigaciones específicas sobre técnicas de visualización de datos e investigaciones generales en ciencias cognitivas y en investigación de diseño general, y encuentro que pensar en cómo la investigación general más poderosa y exhaustiva se aplica a cada resumen y cada elemento utilizado es a menudo más efectivo y útil que tratar de aplicar la investigación específica de campo de aplicación limitada que a menudo sufre de muestras pequeñas, técnicas de investigación débiles, investigación limitada y / o suposiciones profundamente arraigadas.

Hay dos libros excelentes que recomiendo como introducción, uno con la ciencia como punto de partida, otro con principios generales como punto de partida, que aportan evidencia:

• Vision Science por Steve Palmer . Es una bestia, y como estudiante casi me dañé la espalda en las pocas ocasiones en que fui lo suficientemente tonto como para llevarlo en una mochila, pero también es posiblemente el mejor libro de texto de ciencias que he visto, y un gran ejemplo de quebradizo Comunicación visual y verbal en sí. Lo revisé recientemente para etiquetar los capítulos con contenido directamente relevante para mi trabajo en visualización y diseño de información, esperando solo etiquetar algunos: terminé etiquetando cada capítulo excepto uno.
• Principios universales de diseño de Rockport Press . Un libro muy ambicioso y útil que combina la investigación de la ciencia cognitiva con estudios de casos y ejemplos de todas las ramas del diseño en una serie de pliegos de doble página increíblemente claros y directos, cada uno con un principio establecido, basado en evidencia y práctico, con sugerencias prácticas, ejemplos trabajados y lecturas adicionales sugeridas. Muy estimulante, siempre y cuando lo consideres una lista de herramientas con usos sugeridos, no una lista de reglas.

El único inconveniente es que este enfoque requiere más reflexión para ver cómo se aplican dichos principios. Si está buscando una lista de reglas arbitrarias, como parece que hay muchos en la comunidad de datos vis, diría que no hay una y nunca la habrá, excepto cuando las personas hacen suposiciones y generalizaciones injustificadas masivas, o inventan cosas . La investigación aplicada de mejor calidad es útil, pero ayuda a tener un marco sólido en el que pueda encajar.

La mayoría de los principios generales de Tufte, como la tinta de datos y la basura de la carta, se remontan a principios generales sólidos como las relaciones señal-ruido, figura-tierra, atenuación y otros, pero en el camino de convertirse en específicos de campo y prescriptivos, se han combinado con suposiciones fuertes y generalizaciones sobre sus objetivos y audiencia que los convierten en herramientas contundentes. Muchas de las aparentes contradicciones y debates en la investigación aplicada no son contradicciones en absoluto si retrocede, toma en cuenta el contexto y trabaja a partir de los principios básicos subyacentes y las características particulares de cada caso.