Toward user-centric data visualization evaluation. A financial time-varying data visualization case study

The data never sleeps. Having daily more than 2.5 quintillion bytes of data, brings us big data; which needs sveral processings to be ready for use. Beyond them, Data Visualization is the key to get insights from data in meaningful ways. One important player through data visualization process is user. We try to satisfy users’ needs and visualize based on what she wants. Thus, user is the heart of data visualization design and evaluation. Through current project, we focused on the evaluation part of data visualization and tried to apply a user-centric data visualization eval- uation methodology for data visualization techniques selection. Our question were ”Which visualization techniques are better (more intuitive) for showing time-varying financial data?” and ”From which time-varyin financial data visualization, the user get more insights?”. We first went through data visualization taxonomies to show that be- yond literature, there is no user-centric taxonomy for data visualiza- tion selection and also evaluation. It mainly was put in chapter one. Then, we focused on the data visualization evaluation literature and found similar projects with respect to our case. Finding the visualiza- tion techniques and doing the visualization were the next step; which, are mentioned in chapter two. Finally, we went to our users and made survey following our proposed methodology; which, are discussed in chapter three. Our proposed methodology were a five-step procedure starting with the Case Study definition. Second step was gathering related useful data visualization techniques with respect to the problem. As the third step, a group of human judges selected which techniques are better for the proposed problem. Then the visualizations were made and the survey was conducted to gather users’ opinions. Finally, the data was analyzed and the users’ opinion were revealed.

I dati non dorme mai. Avere quotidianamente più di 2,5 quintilioni di byte di dati, ci porta grandi dati; che necessita di elaborazioni sverali per essere pronto all'uso. Oltre a questi, Data Visualization è la chiave per ottenere informazioni dai dati in modi significativi. Un giocatore importante attraverso il processo di visualizzazione dei dati è l'utente. Cerchiamo di soddisfare le esigenze degli utenti e visualizzare in base a ciò che vuole. Pertanto, l'utente è il cuore della progettazione e della valutazione della visualizzazione dei dati. Attraverso il progetto attuale, ci siamo concentrati sulla parte di valutazione della visualizzazione dei dati e abbiamo cercato di applicare una metodologia di valutazione della visualizzazione dei dati orientata all'utente per la selezione delle tecniche di visualizzazione dei dati. La nostra domanda era: "Quali tecniche di visualizzazione sono migliori (più intuitive) per mostrare dati finanziari variabili nel tempo?” e "Da quale visualizzazione di dati finanziari variabili nel tempo, l'utente ottiene più informazioni?". Per prima cosa abbiamo esaminato le tassonomie di visualizzazione dei dati per mostrare che oltre alla letteratura non esiste una tassonomia incentrata sull'utente per la selezione della visualizzazione dei dati e anche per la valutazione. Principalmente è stato messo nel primo capitolo. Quindi, ci siamo concentrati sulla letteratura di valutazione della visualizzazione dei dati e abbiamo trovato progetti simili rispetto al nostro caso. Trovare le tecniche di visualizzazione e fare la visualizzazione sono stati il ​​passo successivo; quali, sono menzionati nel capitolo due. Infine, siamo andati dai nostri utenti e abbiamo fatto un sondaggio seguendo la nostra metodologia proposta; quali, sono discussi nel capitolo tre. La nostra metodologia proposta era una procedura in cinque fasi che iniziava con la definizione del caso studio. Il secondo passo è stato la raccolta di tecniche di visualizzazione dei dati utili relative al problema. Come terzo passo, un gruppo di giudici umani ha selezionato quali tecniche sono migliori per il problema proposto. Poi sono state fatte le visualizzazioni e il sondaggio è stato condotto per raccogliere le opinioni degli utenti. Infine, i dati sono stati analizzati e l'opinione degli utenti è stata rivelata.