[分享]How to evaluate information visualization tools

[RubenGotay (吹動大麥的風)]

資訊視覺化(information visulization)是一個跨領域的學科
而評估資訊視覺化工具的方法是建立在HCI領域。


目前主要評估資訊視覺化工具的方法有兩種

1.好用性評估
  根據Nielsen(1994)在書中整理好用性評估方法，總共有九種方法
  分別為：(1)經驗法則評估(2)訪談法(3)問卷調查法(4)績效測量法
          (5)焦點團體(6)放聲思考法(7) 觀察法(8)查詢記錄分析法
          (9)使用者回饋


2.實驗法

另外，近幾年來在資訊視覺化領域,有關評估資訊視覺化工具的研究
，有些學者建議應該進入使用者的真實的環境下,實際進行評估研究
因為這樣才能真正看出資訊視覺化工具對於使用者的成效...

現今也有很多學者提出新穎的方法，用來評估資訊視覺化工具
例如:Ben Shneiderman 與 Plaisant (2006)所提出長期性多方面深入個案研究
（Multi-dimensional In-depth Long-term）方法。

然後評估資訊視覺化工具- 最大的問題在於每一個資訊視覺化工具背後所使用的技術
,都不太一樣, 因此很難制訂一個共同的評估標準（這是目前面臨到最大的困難與挑戰）

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我們真的期待一個超人的出現可以守護著大家  守護著大家在乎的人

當然這個超人也可能真的出現在我們任何一個人的身邊

只要你願意守著你心中最重要的人  那你也有可能是個超人


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◆ From: 140.112.180.24
推 HoweR99:"好用性"感覺也挺清楚易懂，但似乎大多用易用性或優始性?
→ HoweR99:另外，好用性評估與實驗法的分類，感覺層次上有點衝突
推 nchrist:還有 使用性
推 Armuro:可否請一樓的H大更清楚說明衝突的地方呢^^
推 yungmoon:我論文也做資訊視覺化，評估的方法是用質化為主
→ yungmoon:畢竟這種Interface的東西還是找User來測最準
→ RubenGotay:樓上可以私下分享論文..
推 HoweR99:關於分類的矛盾我簡單解釋一下我的想法(舉例)。
→ HoweR99:過去我曾透過"眼球追蹤法"研究相關易用性議題，但也是架構
→ HoweR99:在實驗法這樣的研究方法中。又好比績效測量往往也是架構在
→ HoweR99:所謂實驗法的研究方法裡。