[总结] Understanding Data Accessib
论文标题：
Understanding Data Accessibility for People with Intellectual and Developmental Disabilities (IDD)
Author: K. Wu, E. Peterse , T. Ahmad, D. Buriso , E. S. Tais, D. Abers Szafir.
关键词：
可视化、图形感知与认知、智力和发育障碍
主要内容：
在阅读可视化图表时，需要用户去阅读抽象的视觉图像，对统计数据进行估计，提取图表中信息。然而，对于智力和发育障碍（IDD）的人来说，其处理信息的不同方式，使得抽象的视觉信息与现实世界的数量联系起来变得复杂。传统上，这类人群被排除在可视化设计之外，就算是与他们自身健康相关的数据，该类人群也很难对其进行访问。本文献探讨可视化如何更好地服务于这些人群。首先，确定了三个可以提高数据可访问性的可视化设计元素：图表类型、数据连续性、数据装饰物。其次，该文献设计了一个基于网络的在线实验，利用时间序列和比例数据，评估了这些因素对有无IDD人群的有效性。本文献确定了IDD患者在阅读常见视觉效果时的表现模式和主观偏好。这些结论提出了可能的解决方案，可以打破传统设计准则造成的认知障碍。
研究结果：
1. 现有的数据可视化可访问性的工具（Data Visualization Accessbility）
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针对色盲用户
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用户自定义色盲色盘
用户自定义色盲色盘
- 色盲色彩模拟器
色盲色彩模拟器
- 前后颜色对比度分析器
颜色对比度分析器
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针对视觉障碍用户
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3D打印数据图表，使得用户可以根据触摸的方式，感受图表
3D打印数据图表
- 将图表转换为声音，用听觉方式弥补用户在视觉上的缺失
2. 智力与发展障碍用户的现状
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占比：美国，1/6 儿童（本文用户对象主要包括唐氏综合征和自闭症患者）
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定义：
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在认知功能上（推理、学习、解决问题能力）有所不足
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社交、实践能力有所不足
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表现：
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不擅长抽象思维、空间推理能力（这些能力某种程度上来说，是看懂可视化最重要的能力之一）
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从小没有办法接收常规的数据训练
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问题：
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较长时间以来，一直被排除在可视化的用户群体对象中
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导致这一群体无法有效读懂公共信息
图表 1 左：原图。右：IDD人群眼中的图像
- 也无法获取，与个人利益相关的信息
图表 2美国政府对IDD人群的财政支出1977-2015（但IDD人群本身无法看懂该类型图表）
3. 现有工具
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市面上常见的可视化工具，PowerBI——》无法进行特殊化定制
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草图——》无法进行数据大量化处理
4. 本文方法
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假设
- 特定数据对应的最佳图表表示类型，在有IDD和没有IDD的人之间有所不同（eg. 比例数据靠饼图表示，可IDD人群没办法很好地读懂饼图）
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- 数据的连续性可能会导致IDD群体更易读
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- 当给图表添加一些装饰物，是否能让IDD群体更加易读
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5. 实验结果（实验过程为调查问卷式）
- 饼图对IDD群体不友好
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- IDD人群对图表会寻找在现实中对应的事物
柱状图对应楼梯
矩形树图对应彩色方块
- 用过多信息的图表，会使得IDD群体更为混乱
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- 自闭症用户觉得，当眼睛看着右边图的时候，眼睛很疼
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- 当出现点图的时候，一定要记得给予对应的轴线，并加以表示。不然有些IDD用户会一个一个去数点的数量，失去了图表本身的意义
6. 在线问卷调查模板
对设计的启示：
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当对某个群体去做设计的时候，一定要让该群体的人也进入到设计的环节中来
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对于特殊用户群体，可能需要采用与常规不一样的图表设计模式
未来：
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目前IDD用户在现实生活中，基本上很少使用可视化，因为大部分无法有效读取信息，因此在未来，需要鼓励更多的IDD用户，更好地去表达自己，展示自己的需求。
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需要针对更多不一样的IDD群体
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未来希望用脑电波、眼球追踪器等类似的工具，量化可视化中的过程数据
