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J-GLOBAL ID：201902229758965250   整理番号：19A1939088

グループインAボックス変種のユーザ評価【JST・京大機械翻訳】

User Evaluation of Group-in-a-Box Variants

著者 (5件)： Aoyama Nozomi (Kyoto University) ,  Onoue Yosuke (Nihon University) ,  Ueno Yuki (Kyoto University) ,  Natsukawa Hiroaki (Kyoto University) ,  Koyamada Koji (Kyoto University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： PacificVis  ページ： 127-136  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グループ・イン・ボックス(GIB)はグラフのグループ構造の可視化を容易にするために設計されたグラフ描画法である。GIBは,ユーザがグループサイズとグループ間およびグループ内構造を同時に見ることを可能にする。いくつかのGIBバリアントが文献で提案されている。しかし,それらの利点と欠点は人間の認識の観点から研究されていない。そこで,著者らは,4つのGIB変種のユーザ経験を評価するために,眼追跡分析とユーザ調査を用いた:二乗-Treemap GIB(ST-GIB),Croissant-and-Douglnut GIB(CD-GIB),およびTree-Reorded GIB(TR-GIB)。著者らは,各タイプのユーザタスクに対する方法の間でいくつかのトレードオフを見出し,FD-GIBとTR-GIBは他の変種より優れていることを見出した。ST-GIBの結果は良好であったが,このグラフ配置ではリンクは読みにくかった。各可視化におけるどの要素がユーザ経験に有意に影響するかを決定するために,眼球追跡データを収集した。本研究の結果は,ソーシャルネットワークやWebグラフなどのネットワークを解析するために,GIBの有効利用を促進する。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 利用調査 ,  眼球 ,  *可視化 ,  ネットワーク
準シソーラス用語： 有効利用 ,  社会的ネットワーク ,  グラフ描画 ,  集団構造 ,  *ユーザ評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： グループ ,  ボックス ,  変種 ,  ユーザ評価