内嵌，外嵌，一探究竟！读者如何解读含有内嵌和外嵌信息的可视化内容

研究背景与问题

• 问题与挑战：作者发现，读者对数据可视化的解读不仅依赖可视化图表内的直接信息（intratextual information），还受到他们掌握的外部信息（extratextual information）的显著影响。然而，目前尚不清楚读者具体使用了哪些种类的内外部信息，以及他们如何将这些信息结合起来理解可视化。
• 重要性：通过更好地理解读者如何将两类信息整合并形式化其意义，可以解释为什么看似相似的读者会对同一可视化作出截然不同的解读。这对设计更符合用户认知的可视化工具和方法具有重要意义。
• 研究动机与相关工作：作者对比了文本分析中“intratextual/extratextual”的概念，认为这一框架适用于可视化解读研究。该研究还受到了先前人们如何将个人信念、背景知识等外部信息引入图表解读的相关文献启发，但其独特之处在于系统分析了两类信息在具体解读过程中的作用及其整合方式。

解决方案

• 研究方法：作者设计了一项基于半结构化访谈的实验，邀请六名本科生观察四种真实数据可视化，并就其解读过程进行深入访谈。
  • 方法学上采用了两种分析技术：
    1. 主题分析（Thematic Analysis）：用于归类和总结参与者提到的 intra- 和 extratextual 信息。
    2. 衍射性阅读（Diffractive Reading）：一种女性主义分析工具，专注于发现访谈数据中精微的差异与细节，用以揭示参与者如何整合信息形成更深层次的理解。
• 创新点：
  • 系统识别了读者在解读可视化时所使用的 intra- 和 extratextual 信息种类。
  • 首次概括了个体如何整合这两类信息的三种具体方式：
    1. 导向关注焦点：读者利用外部信息决定哪些内部信息更加重要。
    2. 跳过细节假设：通过外部信息简化图表阅读，有时得出准确解读，有时误解信息。
    3. 推导高层含义：融合内外部信息，构建超越图表本身的洞见。

研究成果

• 具体成果：
  1. 类型分类：参与者使用了多种 intra- 和 extratextual 信息，包括变量理解、比较值分析、统计原理、个人经验、个人身份等。
  2. 整合方式：描述了三种整合内外部信息形成解读的典型方式。
• 与现有解决方案的比较与优势：
  • 现有研究主要关注领域知识如何影响图表解读，本研究的独特之处在于强调了非显性（non-dominant epistemologies，如生活经历、个人身份等）信息的不可忽视的作用。
  • 研究揭示了外部信息既能增强理解深度，也可能带来不准确假设，提出了信息整合的“双刃剑”特性。
• 实验结果：
  • 主题分析发现参与者更倾向于关注高层全局特征（如变量、趋势）而非具体数值。
  • 衍射性阅读的分析揭示，参与者经常通过其个人经历、身份或先验知识将一些未被直接呈现的信息纳入解读。
• 局限性与未来方向：
  • 局限性：
    1. 样本量小（6名本科生），研究群体相对同质化（STEM背景的学生）。
    2. 仅选取了四种数据可视化样本，未涵盖所有可视化风格和主题。
    3. 研究结果依赖于参与者明确表达的观点，可能遗漏了他们未提及或难以直观描述的解读过程。
  • 未来研究方向：
    1. 扩大参与者样本，涵盖不同身份背景与认知方式。
    2. 探讨如何设计能主动支持非显性信息解读的可视化工具和框架。
    3. 深入研究“深层洞见”是否必须依赖于 intra- 和 extratextual 信息的整合。

总结

本研究首次系统地揭示了读者在可视化解读中所用内外部信息的多样性及其整合方式，为理解个体如何产生对可视化的多样性解读提供了有力的理论支持。同时，该研究提出了重要的新方向，即在设计数据可视化时应该更加重视用户的个人经历与非显性认知方式，从而帮助他们更高效地形成准确且深入的洞察。