抑制价值的不确定性调色板

理解不确定性对于许多分析任务至关重要。一种常见的方法是独立地使用两个视觉变量来编码数据值和不确定性值。这些结果的二元变量地图可能难以解释，视觉通道之间的干扰可能会降低标记的可区分性。为了解决这个问题，我们提出了值抑制不确定性调色板（VSUP）。当不确定性低时，VSUP将较大的视觉通道范围分配给数据，而当不确定性高时则分配较小的范围。这种对视觉通道的非均匀预算在不确定性低时更有效地利用了有限的视觉编码空间，并在不确定性高时鼓励更谨慎的决策。我们展示了几个VSUP的例子，并提出了一项众包评估，表明与传统的二元变量地图相比，VSUP鼓励人们在决策任务中更重视不确定性信息。