データの視覚化に対する人間中心のアプローチ| MITニュース

世界は、経済に関するニュース記事に伴うチャートから、毎週の気温を追跡するグラフまで、野球の統計間の関係を示す散布図まで、データの視覚化にあふれています。コアでは、データの視覚化は情報を伝え、誰もがその情報を異なる方法で消費します。ある人は軸をスキャンしますが、別の人は外側のデータポイントに焦点を合わせたり、各色のバーの大きさを調べたりする場合があります。しかし、あなたがそれを見ることができない場合、あなたはその情報をどのように消費しますか？ブラインドおよび低ビジョンの読者がアクセスできるデータの視覚化を作成するには、多くの場合、簡潔な段落でいくつかの重要なポイントを捉える記述的なキャプションを書くことが含まれます。「しかし、それは盲目で低ビジョンの読者が自分でデータを解釈する能力を得ることができないことを意味します。データについて別の質問があればどうでしょうか。突然、単純なキャプションはそれを与えません。アクセシビリティのグループの仕事の背後にある核となるアイデアは、盲人と低ビジョンの人々のために代理店を維持することでした」 （csail）。Satyanarayanのグループは、スクリーンリーダーがデータの視覚化にアクセスできるようにすることを検討しました。彼のチームはを作成しました 階層プラットフォーム これにより、スクリーンリーダーユーザーは、キーボードで視覚化してさまざまなレベルの詳細を探索し、高レベルの情報から個々のデータポイントに掘削することができます。ヒューマンコンピューターの相互作用（HCI）研究の傘下で、Satyanarayanの視覚化グループは、視覚化のためのプログラミング言語とオーサリングツールも開発し、視覚化設計の社会文化的要素を研究し、視覚化を使用して機械学習モデルを分析します。Satyanarayanにとって、HCIは人間の代理店を促進することです。それが、盲目の読者がデータの傾向を解釈できるようにすることを意味するか、設計者がAI駆動型の視覚化システムを制御できるようにすることを意味するかどうかです。「私たちは、データの視覚化に対する人間中心のアプローチを本当に取り組んでいます」と彼は言います。テクノロジーへの目Satyanarayanは、データの視覚化の分野をほぼ偶然発見しました。インド、バーレーン、アブダビで育った子供の頃、科学に対する彼の最初の関心は、いじくり回しへの愛から生まれました。サティヤナラヤンは、父親がラップトップを家に持ち帰ったことを思い出します。インターネットは彼と一緒に育ち、ティーンエイジャーとして、彼は人気のブログプラットフォームの可動型タイプに深く関与しました。ティーンエイジャーとしてさえも心の教師であるサティヤナラヤンは、プラットフォームの使用方法に関するチュートリアルを提供し、人々がブログをスタイリングするためのコンテストを実行しました。途中で、彼はプラグインと拡張機能を開発するスキルを学びました。彼は、人目を引く、ユーザーフレンドリーなブログの設計を楽しんでおり、人間とコンピューターの相互作用の研究の基盤を築きました。彼が大学のためにサンディエゴのカリフォルニア大学に到着したとき、彼はHCI分野に十分に興味があり、入門クラスを受講することができました。「私は常に歴史の学生でした。このイントロクラスは、ユーザーインターフェイスの歴史に関するものであり、その背後にあるアイデアの起源と発展を追跡するため、本当に魅力的でした」と彼は言います。ほぼ後付けとして、彼は教授であるジム・ホランと話をしました。ジム・ホランはフィールドの先駆者です。彼は事前に研究についてあまり考えていなかったにもかかわらず、サティアナラヤンは最終的にHollan's Labで夏を過ごし、人々が壁の大きさのディスプレイとどのように相互作用するかを研究しました。彼は大学院研究を追求する準備ができていた（サティヤナラヤンはスタンフォード大学とワシントン大学の間で博士号を分割した）、彼はプログラミング言語とHCIに焦点を合わせるかどうかわからなかった。選択する時が来たとき、HCIの人間中心の焦点とデータの視覚化の学際性が彼を引き付けました。「データの視覚化は非常に技術的ですが、認知科学、知覚心理学、視覚芸術と美学からも引き出され、市民と社会的責任に大きな利害関係があります」と彼は言います。彼は、博士課程のアドバイザーであるジェフリー・ヒーアとの最初のプロジェクトを通じて、視覚化が市民および社会的責任においてどのように役割を果たすかを見ました。 Satyanarayanと彼の協力者は、データ部門を雇う余裕がなかったニュースルームでジャーナリスト向けのデータ視覚化インターフェイスを構築しました。そのドラッグアンドドロップツールにより、ジャーナリストは視覚化と、その周りでやりたいと思っていたすべてのデータストーリーテリングを設計することができました。そのプロジェクトは、彼の論文になった多くの要素を播種し、視覚化のために新しいプログラミング言語を研究し、その上にインタラクティブなグラフィカルシステムを開発しました。博士号を取得した後、サティアナラヤンは教員の仕事を求め、疲れ果てたインタビューシーズンを過ごして国を横断し、わずか2か月で15のインタビューに参加しました。MITは彼の最後の停留所でした。「私は疲れ果てていて、オートパイロットで、これはうまくいっていないと思っていたことを覚えています。しかし、MITでの私のインタビューの最初の日は、私が持っていた最高の会話のいくつかでいっぱいでした。共同コースのチャートMITの共同性は、彼が研究グループを構築したため、重要なままでした。グループの最初の大学院生の1人は、歴史、人類学、科学、技術、社会におけるMITのプログラムで博士号を取得していました。彼らは、人類学、人文科学のトピック、臨床機械学習を研究する教員と緊密に協力し続けています。学際的な協力者とともに、視覚化グループは、データの視覚化の社会技術的意味を調査しました。たとえば、チャートは頻繁に共有され、普及し、ソーシャルメディアで議論され、コンテキストを剥奪されます。「その結果、誤った情報や誤解のベクターになる可能性があります。しかし、それは最初はあまり設計されていないからではありません。これらの詳細を解き放つのに多くの時間を費やしました」とサティアナラヤンは言います。彼のグループはまた、視覚障害者や低ビジョンの個人が展示物と相互作用するのを助けるために博物館でよくある触覚グラフィックを研究しています。多くの場合、触覚のグラフィックを作ると、チャートの3Dプリントになります。「しかし、チャートは目で読むように設計されており、私たちの目は私たちの指とは非常に異なって機能します。今、私たちは触覚ファーストの視覚化を設計することの意味を掘り下げています」と彼は言います。共同設計は、彼のグループのすべてのアクセシビリティ作業の背後にある運転原則です。多くのプロジェクトで、彼らはロンドン大学大学の研究者であるダニエル・ハジャスと緊密に連携しています 16歳から盲目でした。「それは私たちにとって非常に重要でした。盲目ではない人として、私たちが実際に視覚障害者や低視力の人々に役立つツールとプラットフォームを開発していることを確認するために」と彼は言います。彼のグループは、データの視覚化の社会文化的意味も研究しています。たとえば、Covid-19のパンデミックの最中に、データの視覚化はしばしば、専門家からのデータをサポートまたはコンテストするために使用されたミームや社会的アーティファクトに変わりました。「実際には、データも視覚化も中立ではありません。視覚化に使用するデータ、特定の視覚化の背後にある設計の選択と、データに関する洞察以外に何が通信しているのかを考えてきました」と彼は言います。現実世界の影響を視覚化します学際性は、サティアナラヤンのインタラクティブなデータ視覚化クラスのテーマでもあります。彼は、都市研究と計画学科で教員のサラウィリアムズとキャサリンダイナツィオと共同で教師を務めています。 Crystal Leeは比較メディア研究/執筆で、芸術、人文科学、社会科学、MIT Schwarzman College of Computingの任命を共有しています。人気のコースでは、学生はデータの視覚化を行うための技術的なスキルを学ぶだけでなく、社会的重要な分野を中心とした最終プロジェクトを構築します。過去2年間、学生はマサチューセッツ地域計画評議会と協力して、ボストン地域の住宅の手頃な価格の危機に焦点を合わせてきました。学生たちは、自分の仕事で現実世界の影響を与える機会を享受している、とサティアナラヤンは言います。そして彼は彼らと同じようにコースを楽しんでいます。「私は教えるのが大好きです。生徒と交流することを本当に楽しんでいます。生徒は知的に好奇心が強く献身的です。私たちの未来が良い手にあることを安心させます」と彼は言います。サティヤナラヤンの個人的な関心の1つは、ボストンのチャールズリバーエスプラネードに沿って走っていることです。彼はまた、特に彼がこれまで使用したことのない材料で料理を楽しんでいます。スタンフォード大学の大学院生である間に会ったサティアナラヤンと彼の妻（彼女の博士号は微生物学です）は、ユリ、ラベンダー、ライラック、ピーニー、ローズであふれているフェンウェイビクトリーガーデンでのプロットの手入れを喜んでいます。彼らの最新の追加は、フェンという名前のミニチュアプードルの子犬で、今年初めにサティヤナラヤンが在職期間を獲得したときに得たものです。彼の研究の未来に向けて考えると、サティヤナラヤンは、AIがどのように効果的に効果的になるかをさらに探求することに熱心です 視覚化の構築を支援します、そして人間の創造性への影響。「生成AIの世界では、この代理店の問題は私たち全員に当てはまります」と彼は言います。 「これらのAI駆動型のシステムについて、私たちが最も面白いと思う作業の部分を失っていないことをどのように確認するのですか？」 #データの視覚化に対する人間中心のアプローチ #MITニュース