Görsel Kodlama ve Algı
Görsel kodlama, verilerin konum, uzunluk, renk ve şekil gibi görsel özelliklere eşlenmesidir ve etkinliği, insan görsel sisteminin bu özellikleri nasıl algıladığına bağlıdır.
Tanım
Görsel kodlama, veri değişkenlerinin noktaların, çizgilerin ve bölgelerin konumu, uzunluğu, alanı, rengi veya şekli gibi grafiksel işaretlerin görsel kanallarına atanmasıdır; algısal araştırmalar, hangi kanalların hangi tür veriyi en doğru şekilde ilettiğini belirlemektedir.
Kapsam
Bu konu, veri niteliklerinin görsel işaretler ve kanallar olarak nasıl kodlandığını ve bazı kodlamaların diğerlerinden neden daha doğru okunduğunu kapsamaktadır. Kanal etkinliği sıralamalarını, dikkat öncesi işleme (preattentive processing) ve renk kullanım ilkelerini, ayrıca kodlama seçimlerinin algısal temelini içermektedir. Statik kodlamaların üzerine katmanlanan ve ayrı olarak ele alınan etkileşim tekniklerini ne de görsel analitiğin daha üst düzey analitik iş akışlarını kapsamamaktadır.
Temel sorular
- Nicel veriler için hangi görsel kanallar en doğru şekilde okunmaktadır?
- Dikkat öncesi işleme (preattentive processing) bazı özelliklerin anında nasıl öne çıkmasını sağlamaktadır?
- Kategorik ve sıralı verileri kodlamak için renk nasıl kullanılmalıdır?
- Kodlama seçimleri nasıl sıralanabilir ve hatta otomatikleştirilebilir?
Anahtar kavramlar
- işaretler ve kanallar
- konum, uzunluk, alan, renk kodlamaları
- grafiksel algı sıralaması
- dikkat öncesi işleme (preattentive processing)
- renk ölçekleri (kategorik, sıralı, ayrışan)
- ifade gücü (expressiveness) ve etkinlik
- Gestalt gruplaması
- algısal doğruluk
Temel kuramlar
- Grafiksel algı sıralamaları
- Cleveland ve McGill, temel algısal görevleri doğruluklarına göre deneysel olarak sıralamış, ortak bir ölçek üzerindeki konumun en doğru, alan, renk ve açının ise daha az doğru olduğunu bulmuş ve kodlama seçimleri için ampirik bir temel sağlamıştır.
- Kanal ifade gücü (expressiveness) ve etkinlik
- Mackinlay, verilerdeki tüm gerçekleri ve yalnızca gerçekleri kodlayan ifade gücünü (expressiveness) ve insanların iyi okuduğu kanalları kullanan etkinliği biçimlendirmiştir; bu ilkeler daha sonra veri türlerini uygun kodlamalarla eşleştirmek için işaretler ve kanallar çerçevesinde düzenlenmiştir.
- Tasarım için algı
- Görselleştirme tasarımı, insan görüşünün mekaniğine dayanmaktadır; bu mekanikler arasında dikkat öncesi özellikler, renk algısı ve çalışma belleğinin sınırları yer almakta olup, neyin hızlı görülebileceğini ve neyin kafa karışıklığına yol açacağını belirlemektedir.
Klinik önem
Algısal olarak etkili kodlamaların seçilmesi, grafiklerin ve gösterge tablolarının daha hızlı ve doğru okunmasını sağlamakta ve yanlış yönlendirme olasılığını azaltmaktadır. Bu durum, bilimsel raporlama, iş analitiği ve istatistiklerin kamuya iletilmesi dahil olmak üzere verilerin kararları bilgilendirdiği her alanda önem taşımaktadır.
Tarihçe
Cleveland ve McGill'in 1984 deneyleri, grafiksel algıyı ampirik bir temele oturtmuştur. Mackinlay'in 1986 tarihli çalışması, ifade gücünü (expressiveness) ve etkinliği biçimlendirmiş ve sunum tasarımını otomatikleştirmiştir. Daha sonraki metinler, özellikle Ware ve Munzner tarafından kaleme alınanlar, algısal bilimi modern görselleştirme araçlarının temelini oluşturan tasarım rehberliğine dönüştürmüştür.
Öne çıkan isimler
- William S. Cleveland
- Robert McGill
- Jock D. Mackinlay
- Colin Ware
İlgili konular
Temel eserler
- cleveland1984
- mackinlay1986
- ware2020
Sıkça sorulan sorular
- Nicel veriler için konum, renkten neden daha iyi bir kodlamadır?
- Grafiksel algı üzerine yapılan deneyler, insanların ortak bir ölçek üzerindeki konumu çok doğru bir şekilde değerlendirdiğini, oysa renk değerini ve alanı çok daha az hassasiyetle tahmin ettiğini göstermektedir. Bu nedenle, kesin nicelikleri göstermek için çubuk uzunluğu veya nokta konumu gibi konum tabanlı kodlamalar genellikle renk tabanlı olanlardan daha iyi performans göstermektedir.
- Görselleştirmede dikkat öncesi işleme (preattentive processing) nedir?
- Dikkat öncesi işleme (preattentive processing), görsel sistemin belirli özellikleri, örneğin mavi noktalar arasındaki tek bir kırmızı noktayı, odaklanmış dikkatten önce neredeyse anında ve paralel olarak algılama yeteneğidir. Tasarımcılar, önemli öğelerin öne çıkmasını sağlamak için bu özelliği kullanır, ancak bu yalnızca sınırlı sayıda ve seyrek kullanılan özellikler için geçerlidir.