Измеряемые характеристики задач визуализации; Научная визуализация; Т. 8, № 1

Dades bibliogràfiques
Parent link:Научная визуализация: электронный журнал.— , 2009-
Т. 8, № 1.— 2016.— [С. 95-107]
Autor principal: Захарова А. А. Алена Александровна
Autor corporatiu: Национальный исследовательский Томский политехнический университет Институт кибернетики Кафедра инженерной графики и промышленного дизайна
Altres autors: Шкляр А. В. Алексей Викторович, Ризен Ю. С. Юлия Сергеевна
Sumari:Заглавие с титульного листа
В работе приведены результаты исследований, в ходе которых изучались особенности взаимодействия исследователя и визуальной модели произвольных данных. Предложен набор характеристик визуальных моделей, учитывающих специфику индивидуального восприятия, а также разработан способ экспериментального определения этих их значений. Полученные результаты позволяют прогнозировать когнитивную значимость разрабатываемых решений задач визуализации. Описана предлагаемая авторами методика экспериментального исследования, представляющая собой последовательность из трех видов измерений характеристик модели данных. Подтверждена высокая зависимость отдельных характеристик интерпретируемости от персональных качеств исследователя. Выделены свойства визуальных моделей, позволяющие сравнивать способы представления данных и оптимизировать средства их анализа. Проведенные исследования показывают целесообразность перехода к использованию последовательного анализа визуализируемых данных, основанную на особенностях восприятия человека и интерпретации им новых данных.
In this paper the results of studies aimed to determinate communication peculiarity between researcher and undefined data visual model are presented. The quantitative features system of visual models and the mode of its measuring are proposed. Derived results allow to forecast cognitive importance for worked up solution visualization tasks.In this item authors describe experimental research technique representing the sequence of three types measuring data model characteristics. It is confirmed high dependence of some interpretability characteristic on researchers personal features. There are assigned visual models attributes allowing to compare representing data modes and to optimize its analysis tools. Conducted researches show appropriateness of transition to use of visualized data successive analysis, based on human perception features and his new data interpretation.
Idioma:rus
Publicat: 2016
Matèries:
Accés en línia:http://sv-journal.org./2016-1/05.php?lang=ru
Format: Electrònic Capítol de llibre
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=648341

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 648341
005 20250220142507.0
035 |a (RuTPU)RU\TPU\network\13498 
090 |a 648341 
100 |a 20160517d2016 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i  
182 0 |a b 
200 1 |a Измеряемые характеристики задач визуализации  |d Measurable features of visualization task  |f А. А. Захарова, А. В. Шкляр, Ю. С. Ризен 
203 |a Текст  |c электронный 
300 |a Заглавие с титульного листа 
330 |a В работе приведены результаты исследований, в ходе которых изучались особенности взаимодействия исследователя и визуальной модели произвольных данных. Предложен набор характеристик визуальных моделей, учитывающих специфику индивидуального восприятия, а также разработан способ экспериментального определения этих их значений. Полученные результаты позволяют прогнозировать когнитивную значимость разрабатываемых решений задач визуализации. Описана предлагаемая авторами методика экспериментального исследования, представляющая собой последовательность из трех видов измерений характеристик модели данных. Подтверждена высокая зависимость отдельных характеристик интерпретируемости от персональных качеств исследователя. Выделены свойства визуальных моделей, позволяющие сравнивать способы представления данных и оптимизировать средства их анализа. Проведенные исследования показывают целесообразность перехода к использованию последовательного анализа визуализируемых данных, основанную на особенностях восприятия человека и интерпретации им новых данных. 
330 |a In this paper the results of studies aimed to determinate communication peculiarity between researcher and undefined data visual model are presented. The quantitative features system of visual models and the mode of its measuring are proposed. Derived results allow to forecast cognitive importance for worked up solution visualization tasks.In this item authors describe experimental research technique representing the sequence of three types measuring data model characteristics. It is confirmed high dependence of some interpretability characteristic on researchers personal features. There are assigned visual models attributes allowing to compare representing data modes and to optimize its analysis tools. Conducted researches show appropriateness of transition to use of visualized data successive analysis, based on human perception features and his new data interpretation. 
461 |t Научная визуализация  |o электронный журнал  |d 2009- 
463 |t Т. 8, № 1  |v [С. 95-107]  |d 2016 
510 1 |a Measurable features of visualization task  |z eng 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a визуализация 
610 1 |a характеристики 
610 1 |a визуальные модели 
700 1 |a Захарова  |b А. А.  |c специалист в области информатики и вычислительной техники  |c профессор Томского политехнического университета, доктор технических наук  |f 1972-  |g Алена Александровна  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25392  |9 11335 
701 1 |a Шкляр  |b А. В.  |c специалист в области информатики и вычислительной техники  |c старший преподаватель Томского политехнического университета  |f 1970-  |g Алексей Викторович  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\29787  |9 14264 
701 1 |a Ризен  |b Ю. С.  |c специалист в области начертательной геометрии и инженерной графики  |c старший преподаватель Томского политехнического университета  |f 1989-  |g Юлия Сергеевна  |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\31096  |9 15325 
712 0 2 |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет  |b Институт кибернетики  |b Кафедра инженерной графики и промышленного дизайна  |3 (RuTPU)RU\TPU\col\18737  |9 27186 
801 2 |a RU  |b 63413507  |c 20160517  |g RCR 
856 4 |u http://sv-journal.org./2016-1/05.php?lang=ru 
942 |c CF