정보량이 급증하고 기존의 정보조직체계에 비해 덜 체계화된 정보를 제공하는 인터넷의 확산 등으로 인해 정보시각화에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 정보 시각화는 이용자가 원하는 정보에 쉽고 적은 노력으로 접근할 수 있도록 데이터를 재정리하고 요약하여 보여주는 기법이다. 현재까지 개발되어 온 많은 정보시각화 기법들은 과학적인 연산절차에 근거하여 데이터를 표현하는 방법을 사용하여 왔는데, 이러한 과학적 데이터 처리 과정에 의존하는 시각화방법은 일반 이용자들이 이해하기에는 어려움과 사용의 불편함이 따른다. 더 중요하고 심각한점은, 이러한 정보시각화 기법을 사용하는 많은 시스템의 모형들이 실제 이용자가 경험하는 상황을 반영하는 경우가 매우 드물다는 현실이다. 예를 들어, 이용자는 데이터를 처리하거나 정보를 제시함에 있어 어안적 방법(fisheye view)을 사용하거나 주제정경 (the mescape)을 사용하지 않는다. 이는 현재의 많은 정보 시각화 시스템들이 이용자 관점에서 시스템을 설계하는 행동유도성（affordance)을 반영하지 않고 있음을 지적한다. 이 연구는 이용자의 요구사항이 반영되지 않고, 이용자에게 부담을 지우는 시각화 시스템의 문제점을 분석하였다. 이를 위하여, 네 가지의 대표적인 정보시각화 시스템을 분석, 평가하였는데 이 때 평가의 기준으로 Norman의 이용자 인터페이스 설계 원칙 및 Nielson의 휴리스틱 평가 방법을 이용하였다. 문제점 분석 결과를 통하여, 이용자의 요구를 반영하지 못한 시스템 설계의 측면들을 확인할 수 있었다. 특히, 이용자와 시스템간의 부합정도 및 시스템의 상태를 이용자가 알 수 있도록 보여주는 가시성 등은 네 가지 시스템의 평가에서 모두 문제점으로 지적되었다. 이 연구의 결과는 정보시각화 및 표현에 있어서 이용자의 요구를 이해하고 이용성을 고려한 설계의 필요성을 강조하고 있다.
정보량이 급증하고 기존의 정보조직체계에 비해 덜 체계화된 정보를 제공하는 인터넷의 확산 등으로 인해 정보시각화에 대한 관심이 점점 증가하고 있다. 정보 시각화는 이용자가 원하는 정보에 쉽고 적은 노력으로 접근할 수 있도록 데이터를 재정리하고 요약하여 보여주는 기법이다. 현재까지 개발되어 온 많은 정보시각화 기법들은 과학적인 연산절차에 근거하여 데이터를 표현하는 방법을 사용하여 왔는데, 이러한 과학적 데이터 처리 과정에 의존하는 시각화방법은 일반 이용자들이 이해하기에는 어려움과 사용의 불편함이 따른다. 더 중요하고 심각한점은, 이러한 정보시각화 기법을 사용하는 많은 시스템의 모형들이 실제 이용자가 경험하는 상황을 반영하는 경우가 매우 드물다는 현실이다. 예를 들어, 이용자는 데이터를 처리하거나 정보를 제시함에 있어 어안적 방법(fisheye view)을 사용하거나 주제정경 (the mescape)을 사용하지 않는다. 이는 현재의 많은 정보 시각화 시스템들이 이용자 관점에서 시스템을 설계하는 행동유도성（affordance)을 반영하지 않고 있음을 지적한다. 이 연구는 이용자의 요구사항이 반영되지 않고, 이용자에게 부담을 지우는 시각화 시스템의 문제점을 분석하였다. 이를 위하여, 네 가지의 대표적인 정보시각화 시스템을 분석, 평가하였는데 이 때 평가의 기준으로 Norman의 이용자 인터페이스 설계 원칙 및 Nielson의 휴리스틱 평가 방법을 이용하였다. 문제점 분석 결과를 통하여, 이용자의 요구를 반영하지 못한 시스템 설계의 측면들을 확인할 수 있었다. 특히, 이용자와 시스템간의 부합정도 및 시스템의 상태를 이용자가 알 수 있도록 보여주는 가시성 등은 네 가지 시스템의 평가에서 모두 문제점으로 지적되었다. 이 연구의 결과는 정보시각화 및 표현에 있어서 이용자의 요구를 이해하고 이용성을 고려한 설계의 필요성을 강조하고 있다.
There have been increased interests in information visualization. Information visualization has been considered as a way to summarize textual data so that the users can access large amount of data more efficiently and effectively. However, many information visualization techniques stem from scientif...
There have been increased interests in information visualization. Information visualization has been considered as a way to summarize textual data so that the users can access large amount of data more efficiently and effectively. However, many information visualization techniques stem from scientific visualization techniques, which might be difficult for the regular users to understand. More importantly, the system models used by most of the information visualization techniques do not have real world counterpart. For example, most of the users do not represent or process the textual data in terms of fisheye view or a topological map. This means that there is no affordance on the current information visualization systems from the users point of view. In this paper, we analyzed this problem by using the user interface design principles to point out what lacks in the current information visualization systems. More specifically, we have applied Nielson's Heuristic Evaluation technique to review four representative information visualization techniques. The analysis results confirmed our original hypothesis on why the current information visualization systems are not part of the mainstream information systems. Finally, we suggested to invest more efforts in improving the currently prevalent and familiar bullet list type textual information presentation method based on the usability studies and the intelligent content analysis.
There have been increased interests in information visualization. Information visualization has been considered as a way to summarize textual data so that the users can access large amount of data more efficiently and effectively. However, many information visualization techniques stem from scientific visualization techniques, which might be difficult for the regular users to understand. More importantly, the system models used by most of the information visualization techniques do not have real world counterpart. For example, most of the users do not represent or process the textual data in terms of fisheye view or a topological map. This means that there is no affordance on the current information visualization systems from the users point of view. In this paper, we analyzed this problem by using the user interface design principles to point out what lacks in the current information visualization systems. More specifically, we have applied Nielson's Heuristic Evaluation technique to review four representative information visualization techniques. The analysis results confirmed our original hypothesis on why the current information visualization systems are not part of the mainstream information systems. Finally, we suggested to invest more efforts in improving the currently prevalent and familiar bullet list type textual information presentation method based on the usability studies and the intelligent content analysis.
Boyack, K., Wylie, B., & Davidson, G. 2002. “Domain Visualization Using VxInsight for Science and Technology Management". Journal of the American Society for Information Science and Technology, 53(9):764-774.
Heo, M., & Hirtle, S. 2001. “An Empirical Comparison of Visualization Tools to Assist Information Retrieval on the Web". Journal of the American Society for Information Science and Technology, 52(8):666-675.
Hochheiser, H., & Shneiderman, B. 2001. “Using Interactive Visualizations of WWW Log Data to Characterize Access Patterns and Inform Site Design". Journal of the American Society for Information Science and Technology, 52(4):331-343.
Morris, S., et al. 2003. “Time Line Visualization of Research Fronts". Journal of American Society for Information Science and Technology, 54(5):413-422.
Nielson, J. 1993. Usability Engineering. Morgan San Francisco : Kaufmann.
Norman, D.A. 1988. The Design of Everyday Things. New York : Basic Books.
Spence, R. 2001. Information Visualization. New York : ACM Press.
Zhang, J., & Wolfram, D. 2001. “Visualization of Term Discrimination Analysis". Journal of American Society for Information Science and Technology, 52(8):615-627.
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