An Exploration of Word-Scale Visualizations for Text Documents

par Pascal Goffin

Thèse de doctorat en Informatique

Under the supervision of Jean-Daniel Fekete.

Le président du jury était Emmanuel Pietriga.

Le jury était composé de Emmanuel Pietriga, Christophe Hurter, Christopher Collins, Petra Isenberg, Uta Hinrichs, Wesley Willett.

Les rapporteurs étaient Christophe Hurter, Christopher Collins.

  • Titre traduit

    Une exploration des visualisations-mots pour du texte


  • Résumé

    Ma dissertation explore comment l'intégration de petites visualisations contextuelles basées sur des données peut complémenter des documents écrits. Plus spécifiquement, j'identifie et je définis des aspects importants et des directions de recherches pertinentes pour l'intégration de petites visualisations contextuelles basées sur des données textuelles. Cette intégration devra finalement devenir aussi fluide qu'écrire et aussi utile que lire un texte. Je définis les visualisations-mots (Word-Scale Visualizations) comme étant de petites visualisations contextuelles basées sur des données intégrées au texte de documents. Ces visualisations peuvent utiliser de multiples codages visuels incluant les cartes géographiques, les heatmaps, les graphes circulaires, et des visualisations plus complexes. Les visualisations-mots offrent une grande variété de dimensions toujours proches de l’échelle d’un mot, parfois plus grandes, mais toujours plus petites qu’une phrase ou un paragraphe. Les visualisations-mots peuvent venir en aide et être utilisées dans plusieurs formes de discours écrits tels les manuels, les notes, les billets de blogs, les rapports, les histoires, ou même les poèmes. En tant que complément visuel de textes, les visualisations-mots peuvent être utilisées pour accentuer certains éléments d'un document (comme un mot ou une phrase), ou pour apporter de l'information additionnelle. Par exemple, un petit diagramme de l'évolution du cours de l’action d’une entreprise peut être intégré à côté du nom de celle-ci pour apporter de l'information additionnelle sur la tendance passée du cours de l'action. Dans un autre exemple, des statistiques de jeux peuvent être incluses à côté du nom d'équipe de football ou de joueur dans les articles concernant le championnat d'Europe de football. Ces visualisations-mots peuvent notamment aider le lecteur à faire des comparaisons entre le nombre de passes des équipes et des joueurs. Le bénéfice majeur des visualisations-mots réside dans le fait que le lecteur peut rester concentré sur le texte, vu que les visualisations sont dans le texte et non à côté.Dans ma thèse j’apporte les contributions suivantes : j'explore pourquoi les visualisation-mots peuvent être utiles et comment promouvoir leur création. J’étudie différentes options de placement pour les visualisations-mots et je quantifie leurs effets sur la disposition du texte et sa mise en forme. Comme les visualisations-mots ont aussi des implications sur le comportement de lecture du lecteur, je propose une première étude qui étudie les différents placements de visualisations-mots sur le comportement de lecture. J'examine aussi comment combiner les visualisations-mots et l'interaction pour soutenir une lecture plus active en proposant des méthodes de collection, d’arrangement et de comparaison de visualisations-mots. Finalement, je propose des considérations de design pour la conception et la création de visualisations-mots et je conclus avec des exemples d'application.En résumé cette dissertation contribue à la compréhension de petites visualisations contextuelles basées sur des données intégrées dans le texte et à leur utilité pour la visualisation d'informations.


  • Résumé

    This dissertation explores how embedding small data-driven contextual visualizations can complement text documents. More specifically, I identify and define important aspects and relevant research directions for the integration of small data-driven contextual visualizations into text. This integration should eventually become as fluid as writing and as usable as reading a text. I define word-scale visualisations as small data-driven contextual visualizations embedded in text documents. These visualizations can use various visual encodings including geographical maps, heat maps, pie charts, and more complex visualizations. They can appear at a range of word scales, including sizes larger than a letter, but smaller than a sentence or paragraph. Word-scale visualisations can help support and be used in many forms of written discourse such as text books, notes, blog posts, reports, stories, or poems. As graphical supplements to text, word-scale visualisations can be used to emphasize certain elements of a document (e.g. a word or a sentence), or to provide additional information. For example, a small stock chart can be embedded next to the name of a company to provide additional information about the past trends of its stocks. In another example, game statistics can be embedded next to the names of soccer teams or players in daily reports from the UEFA European Championship. These word-scale visualisations can then for example allow readers to make comparison between number of passes of teams and players. The main benefit of word-scale visualisations is that the reader can remain focused on the text as the visualization are within the text rather than alongside it.In the thesis, I make the following main contributions: I explore why word-scale visualisations can be useful and how to support their creation. I investigate placement options to embed word-scale visualisations and quantify their effects on the layout and flow of the text. As word-scale visualisations also have implications on the reader's reading behavior I propose a first study that investigates different word-scale visualisation positions on the reading behavior. I also explore how word-scale visualisations can be combined with interaction to support a more active reading by proposing interaction methods to collect, arrange and compare word-scale visualisations. Finally, I propose design considerations for the authoring of word-scale visualisations and conclude with application examples.In summary, this dissertation contributes to the understanding of small data-driven contextual visualizations embedded into text and their value for Information Visualization.


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