[論文レビュー] Towards Understanding Enjoyment and Flow in Information Visualization

Bahador Saket, Carlos Scheidegger+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2015

Data Visualization and Analytics参考文献 38被引用数 12

ひとこと要約

この論文は、楽しみのためのCsikszentmihalyiのフロー理論と、可視化評価のためのMunznerのネスト型モデルを結びつけ、可視化の楽しさを理解するには、挑戦、集中、明確さ、フィードバック、コントロール、没入の6つのフローエレメントを測定することが不可欠であると提唱している。研究評価において、これらの要素を体系的に評価するには、リッカート尺度や製品反応カードといった自己報告法を用いることが推奨される。

ABSTRACT

Traditionally, evaluation studies in information visualization have measured effectiveness by assessing performance time and accuracy. More recently, there has been a concerted effort to understand aspects beyond time and errors. In this paper we study enjoyment, which, while arguably not the primary goal of visualization, has been shown to impact performance and memorability. Different models of enjoyment have been proposed in psychology, education and gaming; yet there is no standard approach to evaluate and measure enjoyment in visualization. In this paper we relate the flow model of Csikszentmihalyi to Munzner's nested model of visualization evaluation and previous work in the area. We suggest that, even though previous papers tackled individual elements of flow, in order to understand what specifically makes a visualization enjoyable, it might be necessary to measure all specific elements.

研究の動機と目的

• 情報可視化における楽しさを理解するために、Csikszentmihalyiのフロー理論がどのように応用可能かを調査すること。
• フロー理論の構成要素を、可視化評価のためのMunznerのネスト型モデルの4段階（問題、データ／操作、エンコーディング／インタラクション、アルゴリズム）にマッピングし、体系的な分析を行うこと。
• 現在の可視化評価手法に、楽しさや関与度といった非パフォーマンス要因が無視されているというギャップを特定すること。
• 可視化研究におけるフローエレメントの標準化された測定アプローチを提案すること。
• 楽しさ測定における交絡要因を避けるために、タスクの明確さと挑戦レベルを制御することが重要であることを強調すること。

提案手法

• Csikszentmihalyiのフロー理論の6つのコア要素（挑戦、集中、明確さ、フィードバック、コントロール、没入）を、Munznerのネスト型モデルの4段階（問題、データ／操作、エンコーディング／インタラクション、アルゴリズム）にマッピングすること。
• 心理学、教育、ゲーム分野におけるフロー理論の応用が、ユーザー体験の評価や設計に用いられた先行研究をレビューすること。
• 既存の可視化評価研究を分析し、どのフローエレメントが間接的に測定されてきたか、そしてどのように測定されたかを特定すること。
• ユーザーがフローエレメントの認識をどのように感じているかを引き出すために、リッカート尺度のアンケートや製品反応カードといった自己報告道具の使用を提唱すること。
• HCI-Qのような確立された手法の導入を提案するが、可視化研究ではそれらの使用が限定的であることに言及すること。
• 楽しさ評価における明確さを交絡要因として分離するため、制御されたタスク設計を推奨すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Csikszentmihalyiのフロー理論を、情報可視化における楽しさを評価するために体系的になおどう応用できるか。
• RQ2 先行する可視化評価研究において、フロー理論のどの要素が間接的に測定されてきたか。
• RQ3 Munznerのネスト型モデルの段階が、フロー体験の特定の構成要素とどのように対応するか。
• RQ4 可視化評価において、明確さや挑戦といったフローエレメントを測定する際の方法論的課題は何か。
• RQ5 現在の可視化評価実践は、楽しさや関与度といった非パフォーマンス要因をどの程度考慮しているか。

主な発見

• フロー理論は、挑戦、集中、明確さ、フィードバック、コントロール、没入という6つのコア要素を有する明確なフレームワークを提供しており、可視化における楽しさを理解するのに有効である。
• 既存の可視化研究では、フィードバック（LiuとHeer [24] による例）やコントロール（KondoとCollins [22] による例）といったフローエレメントが個別に間接的に測定されているが、一貫した方法で測定されたことはめったになく、統合的なアプローチが不足している。
• 可視化における明確さは、技術やデータ自体に内在するものではなく、タスクの理解に依存するため、タスク設計が楽しさ測定における重要な交絡要因となる。
• ゲーム分野やHCI分野の研究から証拠を得て、リッカート尺度や製品反応カードといった自己報告法が、フローエレメントの測定に実用的であることが示されている。
• 可視化における大多数のフローエレメントの最適な強度レベルを示す十分な証拠は得られていないが、関連研究から中程度の挑戦とフィードバックが有益であると考えられる。
• 可視化研究におけるタスク設計や語句の記述に関する標準化された報告が不十分であるため、楽しさ測定の比較可能性と妥当性が損なわれている。