令人不安的合作:可视化设计研究中的关怀问题
作者
交互式数据可视化用户研究方法(访谈、调查、观察)大学教授与研究人员HCI 研究员
文献标题
Troubling Collaboration: Matters of Care for Visualization Design Study
文献信息
- 主题领域: 数据可视化与协作设计研究中的伦理及关系问题
- 关键词: 设计研究、协作、采访研究、关怀议题、维护、差异化分析
研究背景与问题
- 挑战与问题:
- 现有可视化设计研究提供了大量关于如何架构协作以强化研究贡献的指导,但缺乏帮助研究者应对协作过程中的社会技术张力及其所产生的权力关系的具体建议。
- 当前方法未充分关注可视化设计研究在维护和协作关系上的长期影响,特别是“退出的伦理”。
- 研究重要性:
- 可视化研究的影响不仅体现在工具开发,还需考量协作对相关领域专家的长期影响以及由此产生的社会关系如何嵌入到工具和数据中。
- 动机与相关研究:
- 扩展了对社会性和伦理性的探索,例如数据女权主义、批判性信息可视化,以及技术维护中被忽略的工作。
- 提倡“关怀议题”,以反映对协作中个体关系的关注,探讨被忽视的事物及其如何影响研究过程。
解决方案
- 提出的方法或解决方案:
- 基于 “关怀议题” 的视角,进行深入定性的访谈分析,调查可视化研究中涉及的维护问题以及权力不对称。
- 使用差异化分析(diffractive reading)方法,替代传统的开放式编码方法,关注数据中引人注目的差异,通过多次迭代讨论,提炼出关切点。
- 创新之处:
- 引入关怀议题作为分析框架,重新定义协作可视化研究的价值,关注与技术工具之外的长期影响。
- 扩展当前设计研究的道德和社会技术讨论,从短期工具开发转向长期关怀和关系维护。
- 实施步骤和关键技术:
- 采访20位参与过协作式可视化项目的研究者和领域专家,涵盖了学生、教授和领域专家三种角色。
- 采用半结构化采访,重点关注项目结束时的维护问题、决策过程、合作关系中的挑战和情感因素。
- 应用差异阅读方法,通过逐一分析转录内容并开展团队讨论,提炼出研究结论。
研究成果
- 具体成果:
- 揭示了设计研究的复杂性,包括维护责任、个人和集体需求间的冲突,及协作中权力不对称对关系的影响。
- 提出了对当前协作模式的挑战与修正建议,鼓励更公平、符合关怀原则的协作实践。
- 提供了一套新的视角和建议,如设计“为废墟而生”的工具(设计研究中可接受技术工具的脆弱性),改变最终输出的媒介以适应领域专家的生态技术环境。
- 与现有解决方案的比较与优势:
- 拓展了当前设计研究的伦理和社会技术讨论,超越了以工具交付为核心的研究模式。
- 提供了一套基于“关怀议题”的分析工具,用于识别协作中的权力关系,并强调协作中“谁处于关怀的位置”。
- 强调了协作过程中关系和人际动态的重要性,与现有的图表和工具优先的视角有所不同。
- 实验或评估结果:
- 定性分析揭示,维护(尤其在项目结束后的维护工作)的问题和不对称的权力关系是当前设计研究中被忽视的主要领域。
- 调查发现在某些情况下,工具的维护责任被迫转移到研究生身上,导致时间、机会成本的增加。
- 局限性与未来方向:
- 研究对象局限于成功发表论文的项目,未能涵盖失败或未完成的协作案例。
- 调查缺乏对工程团队或负责维护基础设施的技术团队的视角。
- 未来研究可进一步探索如何优化协作方法以减少不公平的劳动分配,并研究非学术环境下的数据可视化实践。
研究问题 / 现实痛点
这篇论文在当前问题库中对应的问题线索。
help
研究问题
3- 可视化设计研究中,如何有效应对协作过程中的社会技术紧张关系和权力动态?分类: 协作式可视化与多用户分析同类问题arrow_forward
- 长期来看,可视化设计研究如何能够更好地照顾协作关系中的维护责任和“退出伦理”?分类: 协作式可视化与多用户分析同类问题arrow_forward
- 如何通过“关怀事项”框架重新评估协作式可视化研究的价值?分类: 协作式可视化与多用户分析同类问题arrow_forward
lightbulb
现实痛点
1- 设计师与领域专家在协作时,长期维护责任分配不公。分类: 协作式可视化与多用户分析同类问题arrow_forward
- 80%
Reciportrait:一种用于个人数据协作意义构建的数据人文主义方法
CHI '25· 交互式数据可视化 +2
- 75%
如何撰写CHI论文--第二版
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察)
- 75%
第三届早期职业发展研讨会
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察)
- 75%
人机交互简介
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察)
- 75%
在人机交互课堂上为设计绘制工作领域理论
CHI '21· 用户研究方法(访谈、调查、观察)
- 67%
速写笔记组件、设计空间维度及有效视觉笔记策略
CHI '21· 交互式数据可视化 +2
- 60%
搭建桥梁:将两个HCI社区联合起来
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察) +1
- 60%
如何撰写CHI论文--第二版
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察) +1
- 60%
如何撰写CHI论文--第二版
CHI '18· 用户研究方法(访谈、调查、观察) +1
- 60%
计算机-人机交互指导 (CHIMe) 2018
CHI '18· 参与式设计(Participatory Design) +1
基于研究子主题与职业分类的 Jaccard 相似度(≥60%)
快捷操作
广告推荐
学习 AI 编程到 CodeNow
open_in_new打开DOI链接
DOI: https://doi.org/10.1145/3544548.3581168
一眼看懂
fact_check论文快照
dataset
来源
CHI
calendar_month
年份
2023
emoji_events
奖项
未标记奖项
group
作者
5 位作者
sell
研究子方向
交互式数据可视化、用户研究方法(访谈、调查、观察)
work
职业/产业
大学教授与研究人员、HCI 研究员
article
内容状态
已索引正文
hub
相关论文
10 篇相关论文