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Contribution Details

Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title LocusStat: Augmenting charts with information influencing uncertainty
Organization Unit
Authors
  • Jaan Spitz
Supervisors
  • Elaine May Huang
  • Chatchavan Wacharamanotham
Language
  • English
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Business, Economics and Informatics
Date 2016
Abstract Text Academic readers have to read scientific papers on a regular basis. To do this in an effective manner they tend to read the charts first. Unfortunately a lot of the visualized values and additional data that are needed to understand the graph are spread throughout the whole text, and are not readily accessible without effort. To better interpret the chart, the reader has to search in the text for more information. This shift of locus of attention prohibits the reader to understand the chart in a timely manner, and increases the cognitive load unnecessary. This is annoying and consequently can lead to disregarding the text completely, which in turn makes the reader potentially severely misinterpreting the presented data. This thesis shows that the LocusStat software can counter the above mentioned problems by augmenting the chats with data from the text. By adding interactivity to the graph to assist the reader in interpreting the visualized date. And by presenting the reader with links from the chart back to the highlighted text where the data is located.
Zusammenfassung Akademiker müssen regelmässig wissenschaftliche Artikel lesen. Um dies möglichst effizient zu tun, werden oft die Grafiken als erstes angeschaut. Leider sind viele der Werte, die in den Grafiken dargestellt werden und zusätzliche Werte, die nötig sind um die Grafik zu verstehen, verstreut im Text. Diese Werte sind deshalb nicht ohne zusätzlichen Aufwand zugänglich. Um die Grafik besser zu interpretieren zu können muss der Leser im Text nach ergänzenden Informationen suchen. Dieser Verschiebung der Aufmerksamkeit hindert den Leser daran die Grafik rasch zu verstehen und erhöht die kognitive Belastung unnötig. Dies ist mühsam und kann dazu führe, dass der Text gänzlich ausgelassen wird, was wiederum die Gefahr birgt, dass der Leser die präsentierten Daten falsch interpretiert. Diese Arbeit zeigt auf wie die Lochstab Software diesem Problem entgegenwirken kann indem sie die Grafik mit Daten aus dem Text ergänzt. Interaktivität unterstützt den Leser die visualisierten Daten zu interpretieren. Zusätzliche Hilfe wird geboten indem dem Leser verweise von der Grafik zum markierten Text eingeblendet werden.
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