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기만적 시각화 실험은 왜곡 기법과 질문 유형에 따라 오판 크기가 달라짐을 보여, ‘나쁜 그래프’ 한 범주보다 오류 메커니즘별 평가가 필요함을 제안합니다.
How Deceptive Are Deceptive Visualizations? An Empirical Analysis of Common Distortion Techniques
Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.
Graphs in Statistical Analysis
Correll과 Gleicher는 막대그래프 위 오차막대가 같은 거리도 평균 안쪽과 바깥쪽에서 다르게 판단하게 하는 ‘within-the-bar bias’를 실험했다.
Error Bars Considered Harmful: Exploring Alternate Encodings for Mean and Error
시각적 탐색의 고전적 분류는 확대와 필터뿐 아니라 관계 보기·이력·추출을 함께 다룹니다. 선택 과정이 추론의 일부가 되는 화면을 생각해 봅니다.
The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations
그래프에 앞서 들은 배경 이야기는 두드러지는 패턴을 바꾸고, 사람은 그 패턴이 초보 독자에게도 두드러질 것이라 예측했습니다.
The Curse of Knowledge in Visual Data Communication
41–45 / 102편
