Hoe maak ik in een plaatje duidelijk wie zich wanneer waar bevindt?

Master scriptie

Ma Communicatie- en Informatiewetenschappen Iris Kailola

S4095928

Begeleider: dr. L. M. Bosveld-de Smet Tweede lezer: dr. I. F. van der Sluis Uithoorn, 2 augustus 2020

Hoe maak ik in een plaatje duidelijk wie zich wanneer waar bevindt?

Abstract

In dit onderzoek is onderzocht wat voor type diagrammen gebruikers, zonder grafische ervaring, produceren om spatio-temporele data weer te geven. Er is een experiment uitgevoerd waarbij 16 participanten een tekstuele beschrijving van een scenario kregen te lezen, waarin werd aangegeven op welke locaties personen zich bevonden gedurende specifieke tijdsblokken. De participanten werden vervolgens gevraagd om deze informatie overzichtelijk weer te geven middels een visualisatie. De geproduceerde visualisaties zijn geclassificeerd en op een gedetailleerd niveau geanalyseerd. Uit de resultaten is gebleken dat vrijwel alle participanten spatio-temporele data weergeven door middel van een schematisch diagram dat, globaal genomen, geclassificeerd kan worden als een matrix. Echter, op gedetailleerd niveau zijn de geproduceerde visualisaties heel verschillend. Zo is de ordening van de componenten in de matrix heel wisselend en is er afwisselend gebruik gemaakt van kleur en iconen om componenten weer te geven. Op basis van de resultaten is er een algemene matrix opgesteld die het meest tegemoet komt aan de manier waarop gebruikers spatio-temporele weergeven. Hierbij worden de objecten op de verticale as geplaatst, de tijden worden op de horizontale as geplaatst en de locaties worden in de cellen geplaatst. Er is echter variatie mogelijk, want uit het onderzoek blijkt dat de objecten en locaties even vaak op zowel de verticale as als in de cellen van de matrix worden geplaatst.

Inhoudsopgave

1. Introductie 4

2. Theoretisch kader 6

2.1 Wat zijn visualisaties? 6

2.2 Hoe worden visualisaties geclassificeerd? 7

2.3 Gebruikersvisualisaties 7

2.3.1 Met welk doel creëren gebruikers visualisaties? 7

2.3.2 Hoe maken gebruikers visualisaties? 8

2.3.3 Hoe kunnen gebruikersvisualisaties worden ingezet in het ontwerpproces van

visualisaties? 8

2.4 Spatio-temporele data 9

2.4.1 Wat zijn spatio-temporele data? 9

2.4.2 Hoe kunnen spatio-temporele data gevisualiseerd worden? 9

2.5 Matrices 10

2.5.1 De kenmerken van een matrix 10

2.5.2 Voorwaarden voor het gebruik van een matrix 11

2.5.3 Mogelijkheden voor een matrix met spatio-temporele data 11

2.6 Samenvatting 12 3. Methode 14 3.1 Participanten 14 3.2 Stimuli 14 3.3 Materialen en procedure 15 3.4 Dataverwerking 16 4. Resultaten 19

4.1 Classificatie van geproduceerde visualisaties 19

4.2 Plaatsing van de componenten 20

4.2.1 Namen 20

4.2.2 Tijden en Locaties 20

4.2.3 Verschil tussen man en vrouw 21

4.3 Volgorde plaatsing van componenten in de visualisatie 21

4.4 Weergave van de componenten 22

4.5 Invloed globaal en lokaal leesniveau 23

4.6 Tijd 24

5. Discussie 25

5.1 Algemene conclusie 25

5.2 Deelconclusies 25

5.2.1 Productie: Visualisatie van relaties tussen componenten 25 5.2.2 Productie: Visualisatie van afzonderlijke componenten 26 5.2.3 Analyse: Visualisatie van relaties tussen componenten 26 5.2.4 Analyse: Visualisatie van afzonderlijke componenten 26

5.3 Beperkingen en vervolgonderzoek 27

Referenties 28

Bijlagen 30

Bijlage 1: De verschillende versies van de taken 30

Bijlage 2: Voorbeelden visuele weergaven 32

Bijlage 3: Toestemmingsverklaring 33

Bijlage 4: Tabel met alle verzamelde gegevens per visualisatie 34

1. Introductie

Visualisaties kunnen informatie vereenvoudigen en overzichtelijk weergeven. Visualisaties worden daarom in allerlei verschillende contexten gebruikt, bijvoorbeeld om het weer voor de komende dagen te tonen of om ingewikkelde concepten, zoals de waterkringloop, eenvoudig in een schoolboek weer te geven. Door de informatie te (her)groeperen en versimpelen, kunnen visualisaties ervoor zorgen dat men makkelijker patronen herkent of nieuwe inzichten in de betreffende informatie kan krijgen (Larkin & Simon, 1987). Er zijn heel veel verschillende typen visualisaties, zoals bijvoorbeeld grafieken, plattegronden en matrices. Het is van belang dat het meest geschikte type visualisatie wordt gekozen voor het soort data dat men wil representeren, omdat de informatie alleen maar moeilijker te begrijpen is wanneer er geen geschikt type visualisatie is gekozen. Daarnaast wordt de geschiktheid van een visualisatie ook bepaald door het type taak dat ermee moet worden uitgevoerd.

Er kunnen voor allerlei verschillende soorten data visualisaties gecreëerd worden. Zo zijn spatio-temporele data zeer geschikt om te representeren middels een visualisatie (Peuquet, 1994). Spatio-temporele data hebben betrekking tot objecten die zich verplaatsen naar verschillende locaties over tijd (Peuquet, 1994). Volgens Kessell & Tversky (2011) zijn het begrijpen en ordenen van deze data problemen in zowel de wetenschap, als de bedrijfswereld en het alledaagse leven. Visualisaties kunnen helpen om spatio-temporele data op een effectieve manier in kaart te brengen en zo de problemen inzichtelijk te maken. Echter, het is wel van belang dat het juiste type visualisatie wordt gekozen om spatio-temporele data weer te geven. Om te onderzoeken wat het juiste type visualisatie is, is het waardevol om te kijken wat voor visualisaties gebruikers zelf creëren, omdat zij immers degenen zijn die de visualisaties zullen gebruiken. De gebruikers zijn hierbij mensen die niet deskundig zijn op zowel grafisch als inhoudelijk gebied. Door productietaken aan gebruikers te geven kan er gekeken worden wat zij geschikte visualisaties vinden voor spatio-temporele data. Een dergelijke taak kan bestaan uit een tekstuele beschrijving van een scenario waarin wordt aangegeven welke personen op een bepaalde locatie gedurende een bepaald tijdsinterval aanwezig zijn. Dit scenario gaat dan gepaard met vragen die het scenario betreffen, en die gemakkelijk te beantwoorden zijn met de geproduceerde visuele weergave van het scenario. Deze voorbeeldvragen kunnen op een lokaal leesniveau, zonder samenhang tussen componenten, en op een globaal leesniveau, met samenhang tussen de componenten, gesteld worden. Kessel & Tversky (2011) hebben al eerder een vergelijkbaar experiment uitgevoerd waarbij participanten zelf een visualisatie moesten produceren aan de hand van een scenario. Echter hadden de participanten die aan dit experiment meededen een grafische achtergrond. Mensen met een grafische achtergrond produceren wellicht andere type diagrammen dan de ‘gewone’ mens, omdat zij al ervaring hebben met grafische aspecten. Het is daarom interessant wat de uitkomsten zijn als een soortgelijk experiment wordt uitgevoerd met participanten die niet deskundig zijn op het gebied van visualisaties en spatio-temporele data.

Het doel van dit onderzoek is om te ontdekken wat voor type diagrammen mensen produceren voor zowel lokale als meer globale zoektaken, aan de hand van beschrijvingen van scenario’s die spatio-temporele informatie bevatten. Bij de zoektaken draait het erom dat een visualisatie geschikt is om specifieke informatie in op te zoeken. Op basis van de geproduceerde diagrammen kunnen er vervolgens aanbevelingen gedaan worden voor het ontwerp van visuele weergaven van spatio-temporele data die begrijpelijk zullen zijn voor een brede groep mensen en voor verschillende zoektaken. Om de onderzoeksdoelen te behalen luidt de onderzoekvraag als volgt: Hoe visualiseren mensen, die niet deskundig zijn op het gebied van visualisaties, spatio-temporele data om zo nieuwe inzichten in de data te verkrijgen? Om een antwoord te krijgen op deze vraag is er een experiment opgesteld waarbij de participanten een visualisatie moeten produceren aan de hand van een beschrijving van een scenario. In dit scenario verplaatsen mensen zich naar verschillende locaties op verschillende tijden. Vervolgens kan de analyse van deze visualisaties een antwoord geven op de vraag hoe spatio-temporele data volgens gebruikers het beste weergegeven kunnen worden. Het onderzoek is op te splitsen in

twee delen: productie en analyse. Voor het productiedeel zijn er twee deelvragen, de eerste deelvraag is: Welk type visualisatie maken mensen, die niet deskundig zijn op het gebied van visualisaties, voor het weergeven van spatio-temporele data? Door deze vraag te beantwoorden kan er gekeken worden welk type visualisatie volgens de gebruikers het meest geschikt is voor het representeren van spatio-temporele data. De resultaten van de eerste deelvraag vormen de basis voor de beantwoording van de tweede deelvraag: In hoeverre komen de geproduceerde visualisaties overeen met een matrix? Eerdere onderzoeken wijzen uit dat een matrix eigenschappen bevat die uitermate geschikt zijn voor het representeren van spatio-temporele data (Kessel & Tversky, 2011; Van den Broek, 2010; Novick & Hurley, 2001). De verwachting is daarom dat de meeste gebruikers, op basis van de spatio-temporele data, een matrix zullen maken, of een diagram die daarmee gelijkenissen vertoont. Ondanks dat uit eerdere onderzoeken blijkt dat een matrix zeer geschikt is voor het weergeven van spatio-temporele data, zou het ook zo kunnen zijn dat gebruikers een plattegrond zullen produceren. Een plattegrond leent zich ook uitstekend om de verplaatsing van mensen of objecten over tijd overzichtelijk in kaart te brengen, hoewel een statische kaart niet direct geschikt is om tijd weer te geven.

Na de uitvoering van het productiedeel volgt de analyse. Om de analyse doelgericht uit te kunnen voeren is daar ook een deelvraag voor opgesteld: Hoe kan een inzichtelijke visualisatie die spatio-temporele data visualiseert opgesteld worden die tegemoetkomt aan niet-deskundigen en aan de door hen geproduceerde visuele componenten? Een inzichtelijke visualisatie is hierbij een visualisatie waar snel en correct informatie uitgehaald kan worden. De analyse die nodig is voor de beantwoording van de derde deelvraag levert aanwijzingen op over een visualisatie van spatio-temporele data die effectief en duidelijk is voor een brede groep mensen.

2. Theoretisch kader

In het theoretisch kader worden de verschillende kernbegrippen die aan de onderzoeksvraag gerelateerd zijn uitgelegd aan de hand van literatuur. Zo wordt er allereerst een definitie gegeven van het begrip visualisatie, aangezien dit begrip centraal staat in dit onderzoek. Door de vele typen visualisaties die er zijn is het interessant om deze te classificeren. Er worden twee classificaties benoemd die beide visualisaties vanuit een verschillend oogpunt classificeren. Er wordt ook uitgelegd wat spatio-temporele data zijn en hoe deze type data middels een visualisatie gerepresenteerd kunnen worden. Een belangrijke manier waarop dit gedaan kan worden is middels een matrix. Er wordt tot slot dan ook uitgelegd wat een matrix precies is en wat de mogelijkheden zijn voor het opstellen van een matrix die spatio-temporele data weergeeft.

2.1 Wat zijn visualisaties?

Het begrip visualisatie is heel breed en wordt op veel verschillende manieren gedefinieerd. Zo omschrijft Spence (2001) een visualisatie als de creatie van een mentaal model van bepaalde informatie. Het doel hierbij is dat de informatie op een duidelijke manier wordt gepresenteerd, zodat er niks aan de verbeelding wordt overgelaten. Spence (2001) stelt dat een visualisatie gelijk is aan een representatie en volgens hem is een representatie dus ook de weergave van een mentaal model. Hierdoor zou er geconcludeerd kunnen worden dat Spence (2001) een visualisatie ziet als het representeren van informatie middels een mentaal model. De noodzaak om een visualisatie te overwegen komt voort uit het feit dat veel ruwe data worden verwoord in tekst, of min of meer gestructureerd beschreven worden in tabellen, zoals bijvoorbeeld een Excel sheet. Deze vorm is echter niet altijd geschikt voor het weergeven en begrijpen van de informatie. Visualisaties zijn daarom van groot belang voor het verkrijgen van nieuwe en correcte inzichten.

Kessel & Tversky (2011) stellen dat een visualisatie draait om het groeperen en vereenvoudigen van informatie. Deze definitie sluit deels aan bij die van Spence (2001) omdat bij beide het doel is om informatie in een geschikte vorm te visualiseren, zodat de informatie zo overzichtelijk mogelijk is voor de gebruiker. Kessel & Tversky (2011) spreken echter niet over het creëren van een mentaal model, maar zij zien een visualisatie als het organiseren van informatie.

Volgens Van den Broek et al. (2010) vallen visualisaties onder het algemene begrip beeld. Onder beeld verstaan zij alle communicatieve middelen die niet hoofdzakelijk tekst zijn, die middels een tweedimensionaal medium tot ons komen en primair een communicatief-retorische functie hebben. Uit deze definitie kan opgemaakt worden dat voor Van den Broek et al. (2010) het communicatieve aspect van een visualisatie het belangrijkst is. Dit communicatieve aspect draait om het overbrengen van specifieke informatie middels een visualisatie.

In dit onderzoek is het doel om te onderzoeken hoe gebruikers die niet deskundig zijn op het gebied van visualisaties spatio-temporele data weergeven. In deze context hebben de visualisaties die geproduceerd worden als doel het overzichtelijk weergeven van spatio-temporele informatie, zodat de gebruikers snel nieuwe inzichten kunnen krijgen middels de visualisatie. Daarom zal de definitie van een visualisatie volgens Spence (2001) aangehouden worden, aangezien deze definitie het beste past bij het doel van de visualisaties in dit onderzoek. Daarnaast wordt het tweedimensionale aspect van de definitie van Van der Broek et al. (2010) ook meegenomen in dit onderzoek. Tegenwoordig worden veel visualisaties via computers geproduceerd en hierdoor is er de mogelijkheid om interactieve en geanimeerde elementen toe te voegen aan de visualisaties. Dit zijn echter hele andere type visualisaties die voor specifieke doeleinden worden gebruikt en daarom worden de visualisaties in dit onderzoek beperkt tot statische, tweedimensionale visualisaties. Hoewel spatio-temporele data, data betreffen waarbij verschijnselen of objecten kunnen veranderen van plaats naarmate

de tijd voortschrijdt en er sprake kan zijn van ‘beweging’, beperk ik mij in dit onderzoek tot visualisaties die spatio-temporele data statisch weergeven in een tweedimensionaal vlak. In dit onderzoek gebruik ik zowel de begrippen visualisatie als diagram. Met beide begrippen verwijs ik naar statische, tweedimensionale visualisaties.

2.2 Hoe worden visualisaties geclassificeerd?

Er zijn binnen het begrip visualisatie heel veel verschillende typen visualisaties, zoals bijvoorbeeld matrices, grafieken en plattegronden. Het doel van het onderzoek is om erachter te komen wat voor type visualisaties gebruikers, zonder ervaring, produceren om spatio-temporele data weer te geven en hoe er op basis van die informatie een visualisatie opgesteld kan worden voor spatio-temporele data. Om erachter te komen welk type visualisaties er geproduceerd worden, worden de visualisaties geclassificeerd. Er zijn veel verschillende soorten classificaties, maar in dit onderzoek worden er twee classificaties gebruikt. Beide classificaties categoriseren visuele weergaven vanuit een ander perspectief. De eerste classificatie categoriseert vanuit een gebruikers-georiënteerd perspectief en de tweede classificatie categoriseert vanuit een wetenschappelijk perspectief. Vanuit een gebruikers-georiënteerd oogpunt wordt er vooral gekeken naar de overeenkomsten en verschillen tussen verschillende visualisaties die de gebruikers zien. Door het perspectief van wetenschappers te combineren met het perspectief van de gebruikers worden zowel de visuele kenmerken, als de overeenkomsten en verschillen, meegenomen in de classificatie. Bij de classificatie vanuit wetenschappelijk oogpunt wordt er vooral op een analytische manier gekeken naar de visuele aspecten van de visualisaties, zoals het gebruik van iconische kenmerken of het type data dat weergegeven wordt.

Lohse et al. (1994) stellen een classificatie voor die gebaseerd is op gebruikersoordelen. In hun onderzoek kregen alle gebruikers 60 verschillende visualisaties te zien, afkomstig uit populaire boeken zoals bijvoorbeeld schoolboeken, die zij vervolgens moesten groeperen. Op basis van deze groeperingen hebben Lohse et al. (1994) een classificatie opgesteld. De classificatie bestaat uit elf categorieën: grafieken, tabellen, grafische tabellen, tijddiagrammen, netwerken, structurele diagrammen, procesdiagrammen, plattegronden, cartogrammen, pictogrammen en foto’s. Er is voor gekozen om in dit onderzoek gebruik te maken van de classificatie van Lohse et al. (1994), omdat deze classificatie gebaseerd is op gebruikers. Dit houdt in dat de classificatie ontwikkeld is op basis van de classificering die gemaakt is door echte gebruikers. Daarnaast heeft Novick (2006) een classificatie voor wetenschappelijke diagrammen gemaakt waarin drie categorieën worden onderscheiden: iconische diagrammen, schematische diagrammen en grafieken. Onder iconische diagrammen verstaat Novick (2006) foto’s en tekeningen die een zo realistisch mogelijke weergave van de echte wereld weergeven. Onder schematische diagrammen vallen abstracte visualisaties die op een vereenvoudigde manier complexe informatie weergeven. Voorbeelden hiervan zijn matrices, netwerken en boomstructuren. Grafieken zijn weergaves van kwantitatieve data, zoals bijvoorbeeld cirkeldiagrammen (taartdiagrammen) en staafdiagrammen. Er is voor gekozen om ook de classificatie van Novick (2006) te gebruiken, omdat deze classificatie is ontstaan vanuit een wetenschappelijk oogpunt.

2.3 Gebruikersvisualisaties

2.3.1 Met welk doel creëren gebruikers visualisaties?

Visualisaties kunnen helpen bij het oplossen van problemen door het herordenen van informatie, het uiteenzetten van mogelijke informatiemodellen, het expliciet maken van ontbrekende informatie en bij het expliciet maken van impliciete informatie (Cox, 1999). De hoeveelheid informatie om te organiseren kan heel snel groeien. Visualisaties kunnen helpen om die grote hoeveelheden informatie compact en efficiënt weer te geven (Kessell & Tversky,

2011). Daarnaast maken visualisaties het mogelijk om complexe relaties inzichtelijk te maken (Van den Broek et al., 2010).

2.3.2 Hoe maken gebruikers visualisaties?

Tijdens het creëren van visualisaties maakt de mens gebruik van de visuospatial sketchpad. Dit is een component van het werkgeheugen (Baddeley, 1990). Het werkgeheugen bestaat in totaal uit twee componenten: de visuospatial sketchpad, die visuele informatie verwerkt en de phonological loop, die geschreven en gesproken informatie verwerkt. Elk component heeft een beperkte capaciteit, waardoor het werkgeheugen wordt vertraagd wanneer men twee taken moet uitvoeren die dezelfde component gebruiken. Een voorbeeld van twee dezelfde taken zijn het beantwoorden van meerdere vragen waarbij de benodigde informatie wordt verkregen uit zowel een geschreven tekst als een gesproken tekst. Als twee taken een verschillend component gebruiken kunnen ze succesvol, dat wil zeggen correct en snel, worden uitgevoerd. Wanneer iemand een visualisatie moet creëren op basis van geschreven of gesproken informatie wordt enerzijds de phonological loop gebruikt om de informatie te verwerken en anderzijds wordt de visuospatial sketchpad gebruikt om deze informatie om te zetten in een visualisatie (Kruley et al., 1994). De componenten zijn dan perfect in balans waardoor er efficiënt een correcte visualisatie gemaakt kan worden.

Tijdens het maken van een visualisatie onderzoeken mensen hun eigen ideeën, ze herschikken informatie en vertalen informatie van de ene modaliteit naar een andere modaliteit, bijvoorbeeld van geschreven tekst naar een tabel (Cox, 1999). Hierbij wordt er geëxternaliseerd, wat inhoudt dat mensen het proces van het in hun hoofd bedenken hoe ze willen visualiseren buiten zich neerleggen om een bepaalde taak te kunnen voltooien. De mate waarin mensen externaliseren kan heel erg verschillen. Dit komt doordat mensen variëren in de manier waarop ze hun geïnternaliseerde en geëxternaliseerde cognitie verdelen (Cox, 1999). Volgens Reisberg (1987) bestaat het construeren van een visualisatie uit dynamische iteraties en interacties tussen externe en mentale modellen. Het externaliseren van de representatie helpt om iemand zijn eerste interne representatie in een externe stimulus te veranderen. Hieruit kan dan vervolgens een oplossing voor het probleem gevonden worden. Het proces van externaliseren helpt dus bij het wegnemen van dubbelzinnige informatie en het verfijnen van de visualisatie.

2.3.3 Hoe kunnen gebruikersvisualisaties worden ingezet in het ontwerpproces van

visualisaties?

Gebruikers-georiënteerde visualisaties worden in sommige gevallen al gecreëerd middels informele gebruikerstesten. Dit wordt bijvoorbeeld gedaan bij het maken van interfaces, waarbij al tijdens het ontwerpproces gebruikerstesten plaatsvinden en het ontwerp gebaseerd is op de aanbevelingen van de gebruiker. In een later stadium worden deze visualisaties door andere gebruikers en/of experts geëvalueerd. Tijdens deze evaluatie proberen zij de visualisaties te begrijpen. Als de visualisatie niet makkelijk en correct geïnterpreteerd kan worden, dan wordt de visualisatie aangepast (Clark, 1996). Dit proces van productie, begrip, reproductie en herbegrip (recomprehension) kan naar onderzoekslaboratoria gebracht worden en daar kan het proces versnellen (Kessell & Tversky, 2011). De ‘gewone’ mensen veranderen dan in ontwerpers en daarom heet dit de user-as-designer methode. Het is hierbij belangrijk om te weten hoe het ontwerpproces van de gewone mens verloopt en welke cognitieve processen daaraan ten grondslag liggen (Cox, 1999).

2.4 Spatio-temporele data

2.4.1 Wat zijn spatio-temporele data?

Spatio-temporele data zijn overal in de wereld om ons heen. Neem bijvoorbeeld een weerkaart waarbij de weersvoorspellingen over een periode van tijd voor verschillende plaatsen wordt weergegeven. Een ander voorbeeld is een interactieve plattegrond waarop je kunt zien waar je vrienden zich bevinden. Spatio-temporele data bestaan altijd uit drie componenten: locatie, tijd en objecten (Peuquet, 1994). Deze data betreffen veranderingen van verschijnselen en objecten in een ruimte over tijd en de relaties die tussen deze drie componenten bestaan (Peuquet, 1994; Blok 2000). Deze data kunnen inzicht geven in processen zoals de patronen van de dagelijkse activiteiten van een chronisch ziek persoon of stedelijke groei in een bepaald land, maar ook ecologische fenomenen zoals klimaatverandering of de afnemende populatie orang-oetangs op Borneo (Peuquet, 1994). Deze typen data zijn uitermate geschikt om te representeren middels een visualisatie. Het doel van deze visualisaties is het arrangeren en begrijpen van de spatio-temporele data, waarbij het volgen van objecten in ruimte en tijd een specifiek doel kan zijn (Kessell & Tversky, 2011).

Omdat spatio-temporele data overal om ons heen zijn, worden er vaak vragen over gesteld. Die vragen kunnen betrekking hebben op één of meerdere componenten van de data (Peuquet, 1994). Wanneer de vraag betrekking heeft op slechts één individuele component, wordt de vraag op een lokaal leesniveau gesteld (Andrienko et al., 2003). Er hoeven bij dit niveau geen verbanden gelegd te worden tussen meerdere componenten. Bij een globaal leesniveau wordt er naar meerdere componenten gevraagd en moeten er verbanden worden gelegd (Andrienko et al., 2003). Door spatio-temporele data te verwerken in een visualisatie, kunnen vragen op beide leesniveaus in de meeste gevallen snel en correct beantwoord worden.

2.4.2 Hoe kunnen spatio-temporele data gevisualiseerd worden?

Visualisaties kunnen op heel veel verschillende manieren opgesteld worden. Spatio-temporele data kunnen ook op meerdere manieren gevisualiseerd worden, waarbij de ene visualisatie bruikbaarder zal zijn dan de andere. Onderzoek van Andrienko et al. (2003) heeft aangetoond dat cartografische representaties, zoals bijvoorbeeld een landkaart met het bevolkingsaantal over verschillende jaren (zie Afbeelding 1), in combinatie met interactieve elementen, zoals map iteration of map overlaying, effectief kunnen zijn voor het weergeven van spatio-temporele data. Echter zijn deze manieren van visualiseren interactief en in dit onderzoek ligt de focus op tweedimensionale visualisaties zonder interactieve elementen.

Volgens Peuquet (1994) werden spatio-temporele data voorheen voornamelijk gevisualiseerd middels punten, lijnen en andere primitieve elementen op een statische kaart. Deze elementen worden nu nog steeds vaak gebruikt, maar dan op een visueel aantrekkelijkere en uitgebreidere kaart. In een effectieve en efficiënte spatio-temporele representatie kunnen ruimte en tijd op veel verschillende manieren worden weergegeven, daarom is er niet één juiste manier van visualiseren (Peuquet, 1994). Vanuit een abstract oogpunt bekeken kunnen spatio-temporele data volgens Kessel & Tversky (2011) weergegeven worden middels drie datasets, waarbij er voor elk van de drie componenten één dataset is. Een dataset kan hierbij bijvoorbeeld een spreadsheet-overzicht in Excel zijn. Echter, het is vanuit deze vorm niet eenvoudig en efficiënt om verbanden te zien en nieuwe inzichten te verkrijgen. In verschillende onderzoeken wordt de matrix vaak genoemd als efficiënte manier voor het visualiseren van spatio-temporele data. Een matrix is een raster bestaande uit rijen, kolommen en de snijpunten daartussen (Hurley & Novick, 2010). Afbeelding 2 laat een voorbeeld van een matrix zien op basis van de drie type componenten die betrokken zijn bij spatio-temporele data. Een matrix is voor dit type data zeer geschikt omdat het mogelijk is om alle waarden van een variabele te combineren met alle waarden van een andere variabele (Hurley & Novick 2006; Novick 2006). Door deze waarden te combineren in één overzicht is het makkelijk om snel verbanden te zien. In het geval van spatio-temporele data, waarbij er sprake is van drie variabelen, is de derde variabele vaak hetgeen wat de eerste twee variabelen met elkaar verbindt. Hierdoor kunnen ook drie variabelen goed tegen elkaar afgezet worden middels een matrix. Daarnaast geeft een matrix zowel positieve als negatieve informatie, waardoor het veel meer informatie weergeeft dan bijvoorbeeld een lijst of boomstructuur waarin alleen positieve informatie wordt weergegeven (Kessel & Tversky, 2011). In Afbeelding 2 is te zien dat in de lege cellen negatieve informatie wordt weergegeven.

Afbeelding 2. Voorbeeld van een matrix met spatio-temporele data (Kessell & Tversky, 2011)

2.5 Matrices

2.5.1 De kenmerken van een matrix

Als spatio-temporele data worden gevisualiseerd middels een matrix, zijn er veel verschillende opties om de matrix op te stellen, omdat de rijen en kolommen van een matrix elk waarden van een variabele aangeven en de cellen waarden van een derde variabele, maar de keuze van welke rij en welke kolom wat weergeeft en wat er in de cellen komt te staan, is open. Zo drukt een matrix een factoriale combinatie van mogelijkheden uit door alle waarden van een variabele af te zetten tegen alle waarden van een andere variabele (Kessel & Tversky, 2011; Novick & Hurley, 2001). De rijen en kolommen specificeren de waarden van twee verschillende variabelen en waarden in dezelfde dimensie. In dezelfde rij of kolom mogen niet verschillende type waarden voorkomen, zoals bijvoorbeeld getallen en tekst (Novick & Hurley, 2001). In een matrix beschrijven de verbanden tussen de waarden van de rijen en kolommen een one-to-many of een one-to-many-to-one relatie, waardoor er gesteld kan worden dat één element (uit één cel in de matrix) iets kan zeggen over meerdere andere elementen of andersom (Novick & Hurley, 2001). Doordat een matrix zowel positieve als negatieve informatie weergeeft kan de aandacht

direct naar onopgeloste delen van het probleem worden getrokken (Cox, 1999). De negatieve informatie, dit zijn de onopgeloste delen, wordt vaak weergegeven middels een lege cel of een speciaal markeringsteken. Naast het voordeel dat negatieve informatie wordt weergegeven, is een ander voordeel van een matrix het feit dat niet alleen de relaties tussen de objecten in de rijen en kolommen worden weergegeven, maar de waarden van die relaties ook kunnen worden gerepresenteerd (Hurley & Novick, 2010).

2.5.2 Voorwaarden voor het gebruik van een matrix

Volgens Van den Broek et al. (2010) lijkt een matrix heel erg op een tabel, er is echter wel een klein verschil. Van den Broek et al. (2010) beschrijven een tabel als een manier om informatie te ordenen en weer te geven in kolommen en rijen, waarbij de snijpunten van deze twee cellen worden genoemd. Deze definitie is gelijk aan de definitie van een matrix van Hurley & Novick (2010), zoals beschreven in sectie 2.4.2. Echter geven Van den Broek et al. (2010) aan dat de waarden in een tabel meestal uit cijfers bestaan, zoals te zien is in Afbeelding 3, terwijl een matrix allerlei verschillende vormen van informatie weergeeft, zoals bijvoorbeeld tekst, cijfers of iconen. In Afbeelding 2 is bijvoorbeeld te zien dat er namen middels kleur worden weergegeven in de cellen van de matrix. Volgens Van den Broek et al. (2010) zijn er vier voorwaarden waaronder het gebruik van een matrix zinvol is. Ten eerste moet de gebruiker afzonderlijke waarden willen opzoeken. In een matrix staan in principe alle waarden van een variabele vermeld en deze kunnen makkelijk, meestal in één oogopslag, gezocht worden. Als de gebruiker niet de afzonderlijke waarden wilt weten, maar bijvoorbeeld het totaal, kan er beter een grafiek of cirkeldiagram (taartdiagram) gebruikt worden voor dezelfde data. Ten tweede moet de gebruiker verschillende waarden willen vergelijken. Een matrix geeft een goed overzicht van alle waarden, waardoor het gemakkelijk is om de verschillende waarden met elkaar te vergelijken. Ten derde is het van belang om je af te vragen of de gebruiker exacte waarden wil weten. Als de gebruiker slechts afgeronde getallen of gemiddelde waarden wil weten, is een matrix niet geschikt omdat hier alle exacte waarden in staan vermeld. Tot slot moet de gebruiker meer willen weten dan slechts de waarden. Als de gebruiker alleen de waarden wil weten kan dit evengoed opgezocht worden in een simpele dataset, zoals bijvoorbeeld een Excel-overzicht. De gebruiker moet op zoek naar verbanden gaan en tot nieuwe inzichten willen komen. Hier is een matrix uitermate geschikt voor.

Afbeelding 3. Voorbeeld van een tabel (Van den Broek et al., 2010)

2.5.3 Mogelijkheden voor een matrix met spatio-temporele data

Als we specifiek kijken naar matrices die spatio-temporele data weergeven, bestaan deze matrices altijd uit de drie componenten: locaties, tijden en objecten. In principe zouden deze drie componenten allemaal zowel in de cellen als op de assen geplaatst kunnen worden. Uit onderzoek van Kessell & Tversky (2011) blijkt dat de component tijd vrijwel altijd op de assen wordt geplaatst en niet in de cellen. Een verklaring hiervoor is dat tijd een ordinale variabele is, dat wil zeggen dat er een bepaalde rangorde in zit. Hierdoor is het voor de hand liggend om deze variabele in een opeenvolgende volgorde, als een tijdlijn, te plaatsen op een as, in plaats van willekeurig door elkaar in de cellen. In de meeste gevallen wordt tijd horizontaal, van links naar rechts, in kaart gebracht, omdat dit, voor de westerse mens, de standaard leesrichting is

voor een reeks (Tversky et al., 1991). De componenten locatie en object worden vaak in de cellen geplaatst (Kessell & Tversky, 2011). Dit zijn categoriale variabelen, wat inhoudt dat deze variabelen niet numeriek meetbaar zijn en naar eigen inzicht in categorieën worden ingedeeld. Er hoeft geen specifieke volgorde aanwezig te zijn, waardoor deze variabelen geschikt zijn om in de cellen te plaatsen. Wanneer locaties en objecten toch op een as worden geplaatst, wordt dit zowel horizontaal als verticaal gedaan (Tversky, 1981). Omdat er geen specifieke volgorde in deze variabelen aanwezig is - het betreft namelijk categoriale variabelen - is er niet één as die de voorkeur heeft. Als deze bevindingen in acht worden genomen zijn er twee mogelijkheden voor het plaatsen van de componenten:

• De locaties en tijden op de assen en de objecten in de cellen van de matrix • De objecten en tijden op de assen en de locaties in de cellen van de matrix

Hierbij kunnen de locaties en tijden zowel op de horizontale als op de verticale as geplaatst worden. Het is echter het meest waarschijnlijk dat de tijd horizontaal geplaatst zal worden (Tversky et al., 1991). Zie Tabel 1 voor een overzicht van alle bovengenoemde kenmerken van de componenten.

Type data Plaatsing Richting

Tijd Ordinaal Op as Meestal horizontaal, soms verticaal

Locatie Categoriaal In cel, soms op as Zowel verticaal als horizontaal

Object Categoriaal In cel, soms op as Zowel verticaal als horizontaal

Tabel 1. Overzicht kenmerken van de componenten

Naast de plaatsing van de componenten, kunnen de componenten ook nog op verschillende manieren weergegeven worden. Dit kan bijvoorbeeld gedaan worden door middel van geschreven tekst, cijfers, kleuren of andersoortige tekens, zoals pictogrammen of iconen. Geschreven tekst en cijfers zijn voor de hand liggende keuzes. Wanneer er kleur wordt gebruikt voor de waarden in de cellen kan er bijvoorbeeld snel een patroon herkend worden en kan er in één oogopslag gezien worden welke verschillende waarden er allemaal zijn. Het gebruik van tekens kan extra informatie geven doordat een teken elementen bevat die betekenis dragen (Van den Broek et al., 2010). Zo associëren we een pictogram van een doodshoofd vaak met gevaar en als we een pictogram van een envelop tegenkomen relateren we dit vaak aan e-mail. Een teken kan enerzijds een belangrijk verwantschap vertonen met een object. Zo associëren we rook bijvoorbeeld met vuur. Anderzijds kan een teken een symbolische betekenis hebben. Zo staat een kruis bijvoorbeeld voor het Christendom. Hierdoor kan een teken meer informatie geven dan bijvoorbeeld een cijfer, omdat een cijfer slechts één betekenis heeft, namelijk de waarde van het getal. De getallen in de tabel die getoond wordt in Afbeelding 3 kunnen van alles voorstellen, leeftijden, tafelnummers, frequenties, en nog veel meer.

2.6 Samenvatting

In de context van dit onderzoek is een visualisatie de externalisering van een tweedimensionaal mentaal model van bepaalde informatie. Deze visualisatie is bedoeld om de informatie op een duidelijke manier te representeren. Er zijn veel verschillende soorten visualisaties en daarom is het interessant om visualisaties te classificeren volgens enerzijds een classificatie vanuit wetenschappelijk oogpunt en anderzijds een classificatie vanuit gebruikers-georiënteerd oogpunt opgesteld.

Gebruikers creëren zelf visualisaties om informatie te herordenen en inzichtelijk te maken. Door gebruik te maken van het visuospatial sketchpad van het werkgeheugen en door te externaliseren kunnen gebruikers zelf visualisaties maken die passen bij hun eigen manier van het oplossen van een probleem, of het succesvol voltooien van een taak. Door gebruikers in te zetten tijdens het ontwerpproces van visualisaties kan er een goed beeld geschetst worden van de manier waarop ‘de gewone mens’ visualisaties opstelt en zo data inzichtelijk maakt.

Deze visualisaties kunnen bijvoorbeeld gemaakt worden voor spatio-temporele data. Deze type data zijn interessant omdat ze overal in de wereld om ons heen te vinden zijn. Het is wel een

complex type data. Er zijn veel manieren waarop spatio-temporele data gevisualiseerd kunnen worden, zoals bijvoorbeeld op een landkaart of in een spreadsheet-overzicht. Echter blijkt uit eerdere onderzoeken dat een matrix zeer geschikt is om spatio-temporele data weer te geven. Dit komt doordat een matrix bestaat uit rijen, kolommen en de snijpunten daartussen en het daardoor zeer geschikt is om de drie componenten van spatio-temporele data, locaties, tijden en objecten, weer te geven. De verwachting is dat de matrix in dit onderzoek het meest frequent getekend zal worden.

Figuur 1. De omschrijving van de taak die de participanten kregen

3. Methode

Het doel van dit onderzoek is om te ontdekken wat voor type visualisaties mensen produceren aan de hand van scenario’s die spatio-temporele informatie bevatten. Om dit doel te bereiken is er een experiment uitgevoerd waarbij participanten de taak kregen om gegeven spatio-temporele informatie visueel weer te geven. De geproduceerde visualisaties zijn vervolgens geanalyseerd middels twee classificaties die toegepast kunnen worden op statische tweedimensionale visualisaties in het algemeen. De uitkomst van deze classificaties leidt tot meer gespecificeerde type diagrammen, die op gedetailleerd niveau zijn beschreven en vergeleken. De resultaten van deze analyse geven een antwoord op de onderzoeksvraag. Op basis van dit antwoord kunnen er aanbevelingen gedaan worden voor een gebruikers-georiënteerd ontwerp van visuele weergaven van spatio-temporele data. Daarnaast kan er met de uitkomsten van de analyse vastgesteld worden hoe de spatio-temporele componenten visueel worden geëxternaliseerd en welke overeenkomsten er zijn tussen de geproduceerde visualisaties en matrices. Het is een experimenteel en deels explorerend onderzoek, omdat het onderzoek een experiment met een productiecomponent bevat.

3.1 Participanten

Er hebben zestien participanten meegewerkt aan het experiment. Onder de participanten waren tien vrouwen en zes mannen. De leeftijd is verdeeld tussen de 21 en 72 jaar oud. De gemiddelde leeftijd is 43,6 jaar oud en de mediaan is 51 jaar. De participanten hebben verschillende opleidingsniveaus, zowel middelbaar beroepsonderwijs, als hoger beroeps-onderwijs en wetenschappelijk beroeps-onderwijs. Daarbij beoefenen ze diverse functies in hun dagelijks leven, zoals engineer, leerkracht of verpleegkundige. Niemand had ervaring met het type taak dat zij kregen en er was niemand met een achtergrond in (grafisch) ontwerpen. Alle participanten zijn geworven middels het netwerk van de onderzoeker. Iedereen die heeft geparticipeerd was dan ook een bekende van de onderzoeker. Er is daarom sprake van convenience sampling, wat wil zeggen dat de participanten gekozen zijn op basis van toegankelijkheid en gelegenheid. Tabel 2 brengt de heterogene groep van deelnemers aan het experiment overzichtelijk in kaart.

Geslacht Opleidingsniveau

Man 6 MBO 6

Vrouw 10 HBO 9

WO 1

Totaal 16 Totaal 16

Tabel 2. Overzicht geslacht en opleidingsniveau van de participanten (N=16)

3.2 Stimuli

Alle participanten kregen één taak, met één beschrijving van een scenario, die zij moesten uitvoeren. De taak is omschreven zoals aangegeven in het omkaderde tekstblok, die hieronder weergegeven wordt als Figuur 1:

Je vrienden heten Anna, Jesse, Sara en Max. Zij verplaatsen zich gedurende de dag naar verschillende locaties zoals hun huis, de bibliotheek, de bioscoop en het winkelcentrum. De dag is ingedeeld in de volgende tijdsblokken: 08:00 – 12:00, 12:00 – 16:00, 16:00 – 20:00, 20:00 – 00:00.

Je wilt inzicht krijgen in de locaties waar je vrienden gedurende hun dag zijn geweest, zodat je vragen kunt beantwoorden zoals: Waar was Sara tussen 10:00 en 11:00 uur? Is Anna in de ochtend naar de film geweest? Is Jesse vanaf 20:00 uur in de bibliotheek geweest?

Gebruik het papier om te tekenen hoe jij deze informatie visueel zou weergeven om zo snel en zo gemakkelijk mogelijk antwoord te kunnen geven op bovenstaande type vragen.

Er zijn twee verschillende versies van de taak opgesteld. Voor alle verschillende versies van de taken, zie Bijlage 1. De eerste versie bevat voorbeeldvragen met een lokaal leesniveau. Een voorbeeld van een vraag met een lokaal leesniveau is: ‘Waar was Sara tussen 10:00 en 11:00 uur?’. Bij deze vraag moet er gekeken worden naar het object (Sara) en de tijd, maar er hoeven geen verbanden gelegd te worden tussen verschillende objecten om een antwoord te kunnen geven op de vraag. De tweede versie bevat voorbeeldvragen met een globaal leesniveau. Een voorbeeldvraag hiervan is: ‘Is de sportschool vandaag door iedereen bezocht?’. Bij deze vraag moet er voor elk afzonderlijk object gekeken worden of een bepaalde locatie bezocht is gedurende een gehele tijdsperiode. Voor meer algemene uitleg over het leesniveau, zie sectie 2.4.1. Er is voor gekozen om de voorbeeldvragen op deze twee verschillende niveaus te stellen om zo te onderzoeken of het niveau van de vraag invloed heeft op het type visualisatie dat getekend wordt door de participant. De verwachting is dat de participanten met de vragen op een globaal leesniveau de relaties tussen de verschillende componenten duidelijker in kaart zullen brengen dan de participanten met de vragen op een lokaal leesniveau.

De volgorde waarin de drie componenten, personen (objecten), locaties en tijden, worden gepresenteerd in de taak, is bij elke participant afgewisseld. Dit is gedaan door voor elke mogelijke volgorde een verschillende versie van de taak te maken. In de taak die participant één kreeg werden eerst de personen genoemd, vervolgens de locaties en daarna de tijden. In de taak van participant twee werden eerst de locaties genoemd, vervolgens de tijden en daarna de personen, enzovoort. In totaal zijn er drie verschillende volgordes, die aangeduid worden met de letters A, B en C (zie Bijlage 1). Participant 1 en 2 krijgen versie A, participanten 2 en 3 krijgen versie B en zo wordt er telkens door gerouleerd. Er is per twee participanten door gerouleerd omdat de ene participant versie A krijgt met de voorbeeldvragen op lokaal leesniveau en de andere participant krijgt versie A met de voorbeeldvragen op globaal leesniveau. Zie Tabel 3 voor de precieze verdeling van de participanten over de verschillende versies. Door de volgorde af te wisselen, kan er onderzocht worden of de volgorde van de componenten invloed heeft op de manier van visualiseren.

Versie Participanten (nummer) A 1, 2, 7, 8, 13, 16

B 3, 4, 9, 10, 14 C 5, 6, 11, 12, 15

Tabel 3. Overzicht verdeling van de participanten over de verschillende versies

3.3 Materialen en procedure

Tijdens het experiment moeten de participanten één taak uitvoeren, ofwel een taak met voorbeeldvragen op lokaal leesniveau ofwel een taak met voorbeeldvragen op globaal leesniveau. Alle participanten hebben afzonderlijk aan het experiment deelgenomen en elke participant zat samen met de onderzoeker in een rustige ruimte aan een tafel. Op de tafel lag een balpen, een potlood, verschillende kleuren stiften, verschillende kleuren pennen en een wit vierkant papier. Er is gekozen voor een vierkant papier omdat bij een A4-formaat papier de rechthoekige vorm wellicht sturend zou kunnen zijn voor het type visualisatie dat geproduceerd wordt door de participant.

Het experiment start met een korte mondelinge uitleg over het onderzoek, waarbij is benadrukt dat het onderzoek over het visueel weergeven van informatie gaat. Vervolgens krijgt de participant drie voorbeeldvisualisaties te zien. Deze visualisaties zijn schematische weergaven van informatie waar de meeste mensen wel bekend mee zijn. Voor deze specifieke visualisaties die als voorbeeld van visualisaties zijn gegeven, zie Bijlage 2. Na het zien van de voorbeeldvisualisaties, wordt dit document weggelegd en wordt er aan de participant gevraagd om een toestemmingsverklaring in te vullen. Voor dit toestemmingsformulier, zie Bijlage 3. In deze toestemmingsverklaring wordt de participant ook gevraagd om wat algemene demografische informatie te geven, zoals leeftijd, geslacht, opleiding en huidige functie. Na het invullen van de toestemmingsverklaring wordt er aan de participant gevraagd of hij of zij nog

vragen heeft. Vervolgens wordt de uitgeprinte taak overhandigd en kan de participant beginnen. Vanaf dit moment wordt de tijd bijgehouden middels een stopwatch. De participant mocht echter wel net zo lang de tijd nemen als hij of zij nodig had. Er was geen sprake van tijdsdruk. Er is voor gekozen om de tijd wel bij te houden om zo te kunnen waarnemen of een bepaald type visualisatie vaak voorkomt bij participanten die lang of juist heel kort de tijd nemen.

Terwijl de participant bezig is met de taak, noteert de onderzoeker in een notitieblok opvallende zaken, zoals de stappen die de participant onderneemt en eventuele interessante opmerkingen van de participant tijdens het uitvoeren van de taak. Ook wordt er genoteerd in welke volgorde de participant de verschillende componenten in de visualisatie noteert. Tijdens het uitvoeren van de taak werden er soms vragen gesteld door de participant. Al deze vragen zijn beantwoord met: “doe wat jij denkt dat het beste is”. Als de participant aangeeft dat de visualisatie klaar is wordt het papier ingenomen. Vervolgens wordt er een klein post-interview gehouden waarbij er wordt gevraagd of de participant het makkelijk of moeilijk vond om de taak uit te voeren en wat er dan makkelijk of juist moeilijk was. Hierdoor kreeg de onderzoeker een beeld van het denkproces. Middels dit denkproces komt de onderzoeker meer te weten over de manier van externaliseren van de participant. Hiermee worden bijvoorbeeld de ordening van de componenten in het geproduceerde diagram en de volgorde van de plaatsing van de componenten bedoeld. Daarnaast geeft het denkproces van de participant inzicht in de verschillende stappen die de participant ondernam tijdens het produceren van de visualisatie. In verband met de coronacrisis (2020) zijn er twee experimenten middels videobellen uitgevoerd. Voorafgaand aan het experiment heeft de onderzoeker het benodigde materiaal bij de participant gebracht, zonder fysiek contact te hebben. De procedure is hierbij hetzelfde gebleven. De onderzoeker en de participant zaten echter niet in dezelfde ruimte, maar ze zagen elkaar via een beeldscherm. Om ervoor te zorgen dat de details van het visualisatieproces goed te zien waren was het vierkante papier te zien in beeld en benoemde de participant wat hij of zij aan het doen was.

3.4 Dataverwerking

Tijdens het experiment zijn er verschillende soorten data verzameld. In Tabel 4 is een overzicht te zien van deze data en hoe ze zijn verwerkt. De zes verschillende aspecten van de getekende visualisaties die geanalyseerd zijn, zijn samengevoegd in een tabel waarbij alle data van één participant in dezelfde rij zijn geplaatst. In deze tabel, zie Bijlage 4, is onder andere te zien hoe de verschillende componenten zijn geplaatst, de volgorde waarin de participant de componenten aan de visualisatie heeft toegevoegd en de manier waarop de componenten zijn weergegeven. Door de plaatsing van de componenten in de matrix te analyseren kan er gekeken worden of een bepaald soort component altijd op dezelfde positie in de matrix wordt geplaatst. Daarnaast is het ook interessant om de volgorde waarin de participant de componenten in de matrix heeft geplaatst te analyseren. Het zou zo kunnen zijn dat de participanten de componenten in dezelfde volgorde plaatsen als de volgorde waarin de componenten aangeboden worden in de taak. Om meer op de details van de grafische aspecten in te gaan wordt er per component gekeken op wat voor manier het is weergegeven, bijvoorbeeld middels tekst, kleur, cijfers of iconen.

Data Verwerking

Getekende visualisaties Per visualisatie zijn de volgende aspecten bekeken: - Classificatie volgens zowel Lohse als Novick - Plaatsing van de componenten

- Volgorde waarin de vier elementen van de componenten locaties en persoonsnamen zijn geplaatst

- Volgorde waarin de drie componenten zijn geplaatst in visualisatie

- Manier waarop de componenten zijn weergegeven - Gebruik van kleur

Al deze gegevens zijn in een tabel geplaatst om zo een overzicht te hebben van alle geproduceerde visualisaties Algemene gegevens participant Per participant zijn de volgende gegevens genoteerd:

- Geslacht - Leeftijd

- Opleidingsniveau - Functie/achtergrond

Al deze gegevens zijn in een tabel geplaatst om zo een overzicht te hebben van alle algemene gegevens

Notities gemaakt door de

onderzoeker Deze data kunnen onderverdeeld worden in twee categorieën: 1. Opmerkingen gemaakt door de participant

Deze opmerkingen zijn tijdens de analyse allemaal doorgenomen maar bleken niet relevant voor de onderzoeksdoelen en zijn daarom verder niet verwerkt in het onderzoek.

2. Volgorde waarin de participant de componenten in de visualisatie heeft geplaatst (eerste, tweede, etc.) De verschillende volgordes zijn gegroepeerd in een tabel om zo overzichtelijk te zien wat de frequentie van elke voorkomende volgorde is

Tijd van de uitvoering van het

experiment per participant De tijden zijn per participant in een tabel genoteerd Door de tijd te noteren kan er gekeken worden of de participanten die er langer over deden om de visualisatie te maken een ander type visualisatie maken

Tabel 4. Overzicht verzamelde data en de manier van verwerking van deze data

Bij het doornemen van elke visualisatie is er aan de hand van de visuele aspecten en structuur van het geproduceerde diagram bepaald om wat voor type visualisatie het gaat. Deze classificering, volgens zowel Lohse als Novick, is per visualisatie aan de tabel met data toegevoegd. Vanuit de tabel met alle gegevens over de getekende visualisaties zijn vervolgens nieuwe, kleinere, tabellen gemaakt per aspect om specifieke informatie inzichtelijker te maken. Uiteindelijk is er voor elk van de zes aspecten een tabel gemaakt waarin de frequenties van de aspecten te zien is. Voor een voorbeeld hiervan, zie Tabel 7 in sectie 4.2. Door per aspect op de informatie in te zoomen middels de tabellen kunnen er opvallende aspecten naar voren komen en kan er gekeken worden of specifieke dingen vaak of juist helemaal niet voorkomen. Vervolgens kunnen er op basis van deze informatie conclusies getrokken worden over de geproduceerde visualisaties.

De algemene gegevens van de participanten, die verkregen zijn middels de toestemmings-verklaring, zijn allemaal overzichtelijk in een tabel geplaatst. Tijdens het analyseren van de getekende visualisaties is telkens de algemene informatie van de participant aan de visualisatie gekoppeld om zo te kijken of er eventuele verbanden zijn tussen beide.

De notities die gemaakt zijn door de onderzoeker tijdens het experiment kunnen onderverdeeld worden in twee categorieën: opmerkingen die gemaakt zijn door de participant en de volgorde waarin de participant de componenten in de matrix heeft geplaatst. De opmerkingen van de participanten zijn achteraf allemaal doorgelezen maar bleken niet relevant voor de onderzoeksdoelen. Er is daarom voor gekozen om deze verder niet te verwerken in het onderzoek. De volgordes waarin de participant de componenten heeft geplaatst zijn, zoals eerdergenoemd, verwerkt in de tabel met alle gegevens over de getekende visualisaties.

Per participant is er bijgehouden hoelang hij of zij erover deed om de taak uit te voeren. Al deze tijden zijn per participant in een tabel genoteerd. Uiteindelijk kan hier een gemiddelde tijd uit berekend worden en kan er gekeken worden of er grote verschillen tussen de participanten zijn in de tijd die ze nodig hadden of namen om de visualisatie te produceren.

4. Resultaten

4.1 Classificatie van geproduceerde visualisaties

Alle geproduceerde visualisaties zijn geclassificeerd volgens de classificatie van enerzijds Lohse et al. (1994) en anderzijds Novick (2006). Volgens de classificatie van Lohse et al. vallen de meeste geproduceerde visualisaties, die georganiseerd zijn volgens een matrixstructuur, onder de categorie procesdiagram. Volgens Lohse et al. (1994) geeft een procesdiagram de temporele relaties weer tussen verschillende objecten. De meeste geproduceerde visualisaties geven heel duidelijk de relaties tussen objecten weer en daar draait het om bij een procesdiagram. In Tabel 5 is een overzicht te zien van de verdeling volgens de classificatie van Lohse.

Lohse Frequentie Procesdiagram 14 Structureel diagram 1 Netwerk diagram 1

Tabel 5. Verdeling van aantallen volgens de classificatie van Lohse (N=16)

Er zijn twee visualisaties die niet geclassificeerd kunnen worden onder het procesdiagram, omdat deze visualisaties op een andere manier gestructureerd zijn. De eerste uitzondering, zie Figuur 2, kan gecategoriseerd worden als een structureel diagram omdat bij een structureel diagram de plaatsing van de objecten van belang is, waarbij er vaak sprake is van een hiërarchische ordening tussen de objecten. De visualisatie betreft een boomstructuur en daarbij is de ordening, en dus de plaatsing, van de objecten erg belangrijk voor de hiërarchie. De andere uitzondering, zie Figuur 3, valt onder een netwerk omdat in een netwerk volgens Lohse et al. (1994) de relaties tussen objecten worden weergegeven middels lijnen, pijlen, nabijheid of gelijkenis. In de visualisatie is duidelijk te zien dat de verschillende componenten worden verbonden middels pijlen en daarom kan het geclassificeerd worden als een netwerk.

Figuur 2. Geproduceerde visualisatie: boomstructuur Figuur 3. Geproduceerde visualisatie: netwerkstructuur Volgens de classificatie van Novick (2006) vallen alle geproduceerde visualisaties onder schematische diagrammen. Schematische diagrammen zijn abstracte diagrammen die complexe informatie vereenvoudigen door deze beknopt in een abstracte structuur weer te geven. Dit is vrijwel gelijk aan het doel van een matrix om complexe informatie eenvoudig weer te geven, waardoor specifieke informatie snel geïnterpreteerd kan worden. Novick noemt de matrix als voorbeeld van een schematisch diagram. Er kan dan ook gesteld worden dat 14 geproduceerde visualisaties onder de classificatie schematisch diagram vallen en binnen deze classificatie als het type matrix. In Tabel 6 is te zien hoe vaak het type diagram voorkomt en hoe dit type onderverdeeld kan worden.

Novick Frequentie Schematisch diagram Onderverdeeld in: - Matrix - Hiërarchische boomstructuur - Netwerk 16 14 1 1

Tabel 6. Verdeling van aantallen volgens de classificatie van Novick (N=16)

De twee visualisaties die geen matrix betreffen vallen ook onder de categorie schematische diagram. De eerste visualisatie, zie Figuur 2, is een boomstructuur. Een boomstructuur is, naast een matrix, ook een abstracte manier om complexe informatie beknopt weer te geven. Daarnaast noemt Novick (2006) een hiërarchische boomstructuur ook als een voorbeeld van een schematisch diagram. De tweede visualisatie, zie Figuur 3, kan gezien worden als een netwerk omdat hierin de relaties tussen verschillende componenten worden weergegeven met pijlen. Ook hier is er sprake van een abstracte manier om informatie weer te geven. Een netwerk wordt door Novick (2006) ook als voorbeeld gegeven van een schematisch diagram.

4.2 Plaatsing van de componenten

Naast de classificering zijn de visualisaties ook op een meer gedetailleerd niveau geanalyseerd. Zo is de plaatsing van de componenten in de visualisatie bekeken en de volgorde waarin de participant de componenten heeft geplaatst, is geanalyseerd. Er is gekeken welke verschillende manieren er zijn gebruikt om de componenten weer te geven en er is onderzocht of het leesniveau van de voorbeeldvragen invloed heeft gehad op het type geproduceerde diagrammen. Er is gekeken naar de plaatsing van de componenten in de matrix. Hierbij gaat het om welke componenten op welke assen zijn geplaatst en welk component in de cellen van de matrix is geplaatst. Dit is enkel gedaan voor de geproduceerde visualisaties die geclassificeerd kunnen worden als matrix, omdat er bij de overige twee visualisaties geen sprake is van assen en cellen waar componenten in en op kunnen worden geplaatst. In Tabel 7 is voor elk component te zien hoe vaak deze op welke manier is geplaatst.

Namen Tijden Locaties Verticale as 5 M 3 4 M 1 6 M 2 V 2 V 3 V 4 Horizontale as 4 M 1 9 M 5 1 M 0 V 3 V 3 V 1 In de cellen 5 M 2 1 M 0 7 M 4 V 3 V 1 V 3

Tabel 7. Verdeling van de plaatsing van de drie componenten in geproduceerde matrices en per mogelijkheid de verdeling tussen mannen en vrouwen (N=14)

4.2.1 Namen

De plaatsing van de namen is erg wisselend gedaan. De namen worden zowel op de verticale as, als op de horizontale as en in de cellen van de matrix geplaatst. Volgens de theorie over de mogelijkheden voor een matrix met spatio-temporele data, zie sectie 2.5.3, zouden de namen (objecten) voornamelijk in de cellen geplaatst worden. Uit Tabel 7 is op te maken dat de namen vaker op de assen zijn geplaatst, even vaak horizontaal als verticaal, dan dat deze component in de cellen is geplaatst.

4.2.2 Tijden en Locaties

Bij de tijden is te zien dat deze in 9 van de 14 gevallen op de horizontale as zijn geplaatst. Dit was ook de aanname volgens de theorie, zie sectie 2.5.3. In 4 van de 14 gevallen worden de tijden op de verticale as geplaatst en slechts één keer worden de tijden in de cellen van de

matrix geplaatst. De locaties worden zowel op de verticale as als in de cellen van de matrix geplaatst en slechts één keer op de horizontale as.

4.2.3 Verschil tussen man en vrouw

In Tabel 7 is per mogelijkheid ook te zien wat de verdeling tussen mannen en vrouwen is. De verdeling is echter vrij wisselend en het verschil in aantallen is niet heel groot. Als er bijvoorbeeld naar de namen wordt gekeken wordt dit op de verticale as geplaatst door drie mannen en twee vrouwen, het wordt door één man en drie vrouwen op de horizontale as geplaatst en door twee mannen en drie vrouwen worden de namen in de cellen geplaatst. Deze aantallen liggen telkens erg dicht bij elkaar. Bij de tijden is te zien dat mannen de tijden, op één uitzondering na, altijd op de horizontale as plaatsen. Ook is er te zien dat vrouwen de tijden even vaak op de verticale as, als op de horizontale as plaatsen. Er zou daarom gesteld kunnen worden dat mannen de tijd meestal horizontaal plaatsen en dat vrouwen geen voorkeur hebben maar de tijd wisselend horizontaal en verticaal plaatsen. Echter zijn er te weinig participanten om hier betrouwbare conclusies over te kunnen trekken.

4.3 Volgorde plaatsing van componenten in de visualisatie

De volgorde waarin de participanten de componenten op het papier hebben geplaatst is heel erg wisselend, zoals Tabel 8 laat zien. Met deze volgorde wordt bedoeld welk component de participant als eerste in het geproduceerde schematisch diagram heeft geplaatst, welke als tweede en welke als derde. De meeste volgordes komen tussen de twee en vier keer voor. De volgordes waarin de participanten de componenten hebben geplaatst is niet gerelateerd aan de volgorde waarin de variabelen in de taak genoemd worden. In slechts drie gevallen komt de volgorde waarin de componenten zijn geplaatst overeen met de volgorde waarin de componenten in de taak worden genoemd. Er lijkt geen verband te zijn tussen beide.

Volgorde van plaatsing zoals

genoteerd door de onderzoeker Frequentie (per component) Totaal Tijden à Namen à Locaties 4 6

Tijden à Locaties à Namen 2 Namen à Locaties à Tijden

1 type diagram: boomstructuur 4 7 Namen à Tijden à Locaties 3

Locaties à Tijden à Namen 2

3 Locaties à Namen à Tijden

1 type diagram: netwerk 1

Tabel 8. Frequentie per volgorde waarin de participant de componenten in de matrix heeft geplaatst (N=16) De twee visualisaties die geen matrix betreffen hebben beide een andere volgorde aangehouden. Bij de visualisatie met een boomstructuur (Figuur 2) zijn eerste de namen geplaatst, vervolgens de locaties en daarna de tijden. Dit is een logische volgorde om de componenten te plaatsen, omdat je immers per persoon wilt weten waar hij of zij is geweest. Omdat er een hiërarchie in een boomstructuur zit ligt het voor de hand om de naam van de persoon als eerste te noteren. De locaties en tijden hadden logischerwijs omgewisseld kunnen worden, omdat er een vaste volgorde in tijd zit, maar niet in locaties. Door de tijden eerst te plaatsen zouden er minder ‘vertakkingen’ nodig geweest zijn omdat een specifiek tijdsslot slechts één keer op een dag plaats vindt en daarachter dan slechts één locatie gezet had hoeven te worden. Door deze twee componenten om te wisselen met plaatsen had de visualisatie overzichtelijker kunnen zijn. De visualisatie met een netwerkstructuur (Figuur 3) heeft als volgorde eerste de locaties geplaatst, vervolgens de namen en daarna de tijden. Als dit bekeken wordt vanuit een netwerkperspectief is het logisch om de locaties eerste te plaatsen, omdat de objecten zich verplaatsen van locatie naar locatie. De locaties zijn dan de zogeheten knopen. Vervolgens ligt het voor de hand om eerste de namen toe te voegen omdat zij zich verplaatsen en tot slot de tijden toe te voegen omdat dat de details zijn.

In Tabel 8 is ook te zien hoe vaak er in totaal met elk verschillend component wordt begonnen. De meeste participanten zijn met de namen (N=7) of de tijden (N=6) begonnen. Slechts drie participanten zijn met de locaties begonnen. Uit deze bevindingen kan opgemaakt worden dat de participanten al een globaal beeld van een matrix in hun hoofd hadden voordat zij begonnen met tekenen. Het is voor de hand liggend om met de namen of tijden te beginnen in het geval van een matrix, omdat deze elementen, zoals uitgelegd in sectie 2.5.3, vaak op de assen worden geplaatst. Bij het produceren van een matrix worden vrijwel altijd eerst de horizontale en verticale as voorzien van tekst voordat er informatie in de cellen ingevuld wordt. Wanneer de participant zou beginnen met de locaties is het meer voor de hand liggend om een plattegrond of netwerk te maken, omdat de locaties hierbij centraal staan in de visualisatie.

Wanneer er wordt gekeken naar de volgordes van de elementen binnen de componenten, de benamingen van de locaties en de namen van de objecten, is de volgorde waarin ze aangeboden worden in de taak vrijwel altijd gelijk aan de volgorde waarin de participant ze weergeeft in de visualisatie. Bijvoorbeeld, wanneer de locaties in de taak worden aangeboden in de volgorde: huis, bibliotheek, bioscoop en winkelcentrum, dan plaatsen de participanten de locaties in diezelfde volgorde van boven naar beneden wanneer de locaties op de verticale as zijn geplaatst. Als de participant de locaties in de cellen heeft geplaatst zit er uiteraard geen vaste volgorde in en komt deze dan ook niet overeen met de volgorde van de locaties in de taak. In het enkele geval waarin de locaties op de horizontale as zijn geplaatst worden de locaties in dezelfde volgorde van links naar rechts geplaatst. De namen worden in alle gevallen op één na, in dezelfde volgorde geplaatst als de volgorde waarin ze in de taak worden aangeboden. Wanneer er in de taak bijvoorbeeld Anna, Jesse, Sara en Max staat wordt dit in dezelfde volgorde ofwel van boven naar beven geplaatst op de verticale as, of van links naar rechts op de horizontale as. In 6 van de 16 gevallen zijn de namen in de cellen ingevuld en is er geen specifieke volgorde aanwezig. Echter, in 4 van die 6 gevallen is er een legenda bijgevoegd, omdat de namen weergegeven waren middels kleur, en in deze legenda zijn de namen van boven naar beneden in dezelfde volgorde geplaatst als de volgorde waarin de namen in de taak worden aangeboden. In slechts één geval kwam de volgorde in de visualisatie niet overeen met de volgorde in de taak. Hierbij was de volgorde ‘Anna – Sara – Jesse – Max’ in plaats van de aangeboden volgorde ‘Anna – Jesse – Sara – Max’, de namen Sara en Jesse zijn hierbij verwisseld. Logischerwijs worden de tijden altijd in dezelfde volgorde geplaatst, omdat dit een opeenvolgende reeks van getallen is.

4.4 Weergave van de componenten

Er zijn veel verschillende mogelijkheden om de componenten weer te geven. Dit kan bijvoorbeeld gedaan worden middels tekst, cijfers, kleur of iconen. In Tabel 9 is een overzicht te zien van alle verschillende mogelijkheden van weergeven en hoe vaak deze per component voorkomt in de geproduceerde visualisaties. In Figuur 4 is te zien dat er tekst wordt gebruikt voor het weergeven van de locaties, er worden cijfers gebruikt voor de tijden en kleur voor de namen. In Figuur 5 is een voorbeeld te zien van iconen die de locaties weergeven. De manier waarop de componenten worden weergegeven is erg verschillend per component. Bij de namen wordt in de meeste gevallen tekst gebruikt, maar er wordt in vijf gevallen kleur gebruikt. De tijden worden altijd weergegeven middels cijfers, precies zoals de tijden ook worden weergegeven in de taak. De locaties worden vrijwel altijd via tekst weergegeven. In enkele gevallen worden de locaties via iconen of kleur weergegeven.

Namen Tijden Locaties

Tekst 11 0 12

Cijfers 0 15 0

Kleur 5 1 2

Iconen 0 0 2

Figuur 4. Geproduceerde visualisatie: matrix waarin tekst, cijfers en kleur worden gebruikt voor het weergeven van de componenten

Figuur 5. Geproduceerde visualisatie: matrix waarin tekst, cijfers en iconen worden gebruikt voor het weergeven van de componenten

4.5 Invloed globaal en lokaal leesniveau

Er is geen structureel verschil tussen taken waarbij de vragen een globaal leesniveau van de gebruiker-diagramlezer vergen en taken waarbij de vragen een lokaal leesniveau eisen. In Tabel 10 is een overzicht te zien van de verdeling van de type diagrammen die geproduceerd zijn per leesniveau.

Globaal Lokaal Matrix 8

Icoon 1 Kleur 4 6 Icoon 2 Kleur 5 Boomstructuur 0 Icoon 0 1 Icoon 0 Kleur 0 Kleur 0 Netwerk 0 Icoon 0 1 Icoon 0 Kleur 0 Kleur 1

Tabel 10. De verdeling van de type diagrammen per globaal en lokaal leesniveau en het gebruik van iconen en kleur per type diagram (N=16)

Omdat er in bijna alle gevallen een matrix is gemaakt, heeft het niveau van de vragen geen invloed op het type visualisatie dat de participant heeft gemaakt. Er wordt slechts twee keer geen matrix gemaakt. In beide gevallen kregen deze participanten een taak met vragen op lokaal niveau. Echter, omdat er slechts twee uitzonderingen waren kan hier niks uit opgemaakt worden. Tijdens het experiment kwam bij één van de twee uitzonderingen naar voren dat de

participant een boomstructuur had gemaakt omdat de persoon daar op dit moment veel mee werkte tijdens een studie. De keuze hiervoor was dus niet afhankelijk van het niveau van de vragen. Op een gedetailleerd niveau, kijkend naar de manier waarop de componenten worden weergegeven en het gebruik van kleur, lijken er ook geen structurele verschillen te zijn tussen de vragen op globaal niveau en de vragen op lokaal niveau. In Tabel 10 is te zien dat er bij de taken met een lokaal leesniveau iets vaker iconen worden gebruikt voor het representeren van een component, dan bij het globale leesniveau. Ook wordt er bij het lokale leesniveau iets vaker kleur gebruikt in de visualisatie.

4.6 Tijd

Bij elke participant is er bijgehouden hoe lang hij of zij erover deed om de taak uit te voeren en de visualisatie te maken. Op een enkele uitschieter na, van 16 minuten, deden alle participanten er tussen de 2 en 9 minuten over om de visualisatie te maken. Het gemiddelde lag hierbij tussen de 4 en 5 minuten. Bij de uitschieter is de participant 3 keer opnieuw begonnen, waardoor de gemiddelde tijd per visualisatie gelijk is aan het gemiddelde. Aangezien 14 van de 16 geproduceerde visualisaties onder hetzelfde type diagram vallen, kan er niet gekeken worden of er een verband is tussen de tijdsduur en het type diagram. Als we kijken naar de mate van details in de visualisatie en het gebruik van kleur en iconen, is er wel een verschil te zien tussen participanten die heel snel klaar waren en de participanten die iets meer de tijd hebben genomen. De grens is hierbij gesteld op 3 minuten, waarbij onder de 3 minuten als heel snel gezien wordt. In Tabel 11 is te zien dat de participanten die er langer dan 3 minuten over deden om de visualisatie te produceren, vaker meer gedetailleerd te werk gingen en veel vaker gebruik hebben gemaakt van kleur. Het is opvallend om te zien dat er in twee gevallen minder dan 3 minuten nodig waren voor het produceren van de visualisatie, maar er wel iconen werden gebruikt en de visualisatie als gedetailleerd kan worden beschouwd.

Tijd Globaal Gedetailleerd < 3 minuten 2

Icoon 0 Kleur 0 2 Icoon 2 Kleur 0 > 3 minuten 4 Icoon 0 8 Icoon 1 Kleur 2 Kleur 8