Visualization Literacy

Margit Pohl
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Abstract

Visualisierung von abstrakten Daten (z. B. Daten zu COVID-19) spielt in den Massenmedien eine immer grössere Rolle. Allerdings sind komplexe Visualisierungen für viele Personen nicht leicht zu interpretieren. Die Fähigkeit, solche Darstellungen zu verstehen, wird als Visualization Literacy bezeichnet. Diese neue Forschungsrichtung beruht auf Untersuchungen in anderen Bereichen, wie etwa Visual Literacy, Graph Comprehension oder Studien zu Cognitive Biases oder Onboarding für Visualisierungen. Im folgenden Artikel werden diese Forschungsbereiche dargestellt und ihre Bedeutung für Visualization Literacy diskutiert. Es gibt zwei wesentliche Aspekte bei Visualization Literacy, einerseits die Frage, wie man Wissen über Visualisierungen am besten vermitteln kann, andererseits auch, wie Visualisierungen gestaltet sein müssen, dass sie von Menschen ohne Vorwissen über dieses Gebiet angemessen verstanden werden können. Visualization Literacy ist eng mit Data Literacy verwandt, da grosse, komplexe Datensätze durch Visualisierungen oft leichter interpretiert werden können. Zusammenhänge in den Daten oder Extremwerte können wesentlich problemloser erkannt werden. Daher ist es wichtig, dass Kenntnisse über Visualisierungen im schulischen Unterricht vermittelt werden, damit Betrachtende keine fehlerhaften Schlüsse aus Visualisierungen ziehen.
可视化扫盲
抽象数据(如 COVID-19 数据)的可视化在大众媒体中发挥着越来越重要的作用。然而,对于许多人来说,复杂的可视化并不容易解读。理解这种表现形式的能力被称为可视化素养。这一新的研究方向基于其他领域的研究,如视觉扫盲、图形理解或认知偏差或可视化入门研究。下文将介绍这些研究领域,并讨论它们对可视化素养的意义。可视化素养有两个主要方面,一方面是如何最好地传达可视化知识的问题,另一方面是如何设计可视化才能让没有这方面知识的人也能充分理解的问题。可视化素养与数据素养密切相关,因为大型复杂数据集往往可以通过可视化更容易地解读。数据中的相关性或极端值更容易识别。因此,在学校课程中传授有关可视化的知识非常重要,这样观众就不会从可视化中得出错误的结论。
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