This paper presents discursive patinas, a technique to visualize discussions onto data visualizations, inspired by how people leave traces in the physical world. While data visualizations are widely discussed in online communities and social media, comments tend to be displayed separately from the visualization and we lack ways to relate these discussions back to the content of the visualization, e.g., to situate comments, explain visual patterns, or question assumptions. In our visualization annotation interface, users can designate areas within the visualization. Discursive patinas are made of overlaid visual marks (anchors), attached to textual comments with category labels, likes, and replies. By coloring and styling the anchors, a meta visualization emerges, showing what and where people comment and annotate the visualization. These patinas show regions of heavy discussions, recent commenting activity, and the distribution of questions, suggestions, or personal stories. We ran workshops with 90 students, domain experts, and visualization researchers to study how people use anchors to discuss visualizations and how patinas influence people's understanding of the discussion. Our results show that discursive patinas improve the ability to navigate discussions and guide people to comments that help understand, contextualize, or scrutinize the visualization. We discuss the potential of anchors and patinas to support discursive engagements, including critical readings of visualizations, design feedback, and feminist approaches to data visualization.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
34+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
30+阅读 · 2022年9月10日
Arxiv
34+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
34+阅读 · 2022年12月20日
Arxiv
30+阅读 · 2022年9月10日
Arxiv
34+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员