支持Tufte样式的可视化效果的实验证据？

问：是否有实验证据支持图夫特式的，极简的，可说数据的可视化效果，而不是像Nigel Holmes这样的图表式可视化效果？

我问如何在此处向R图添加垃圾邮件，响应者向我投掷了很多蛇。因此，当然，肯定有一些实验证据，我不知道这是支持他们的反图表垃圾立场的证据-比“图夫特这么说”还要多。对？

如果存在这样的证据，它将与我们在人类，他们的记忆记忆和模式识别方面的许多心理学研究相矛盾。因此，我一定会很高兴读到它。

一点趣闻：在一次会议上，我问爱德华·塔夫特，他如何看待实验证据，发现垃圾动画和视频可以改善人们的理解和记忆力[见《大脑规则》中引用的研究]。他的回答是：“别相信他们。” 科学方法就这么多！

PS当然，我在这里有点刺人。我拥有Tufte的所有书籍，并认为他的作品令人难以置信。我只是认为他的支持者推陈出新。

注意：这是我在StackOverflow上提出的问题的重新发布。主持人关闭了它，因为它不是特定于编程的。CrossValidated可能是更好的住所。

更新：我的原始问题的评论部分有一些有用的链接，即钱伯斯，克利夫兰和斯坦福大学的datavis小组的工作。

更新：这个问题涉及相似的主题。

文献丰富。 实验证据丰富但不完整。有关专注于心理学和符号学研究的介绍，请参见Alan M. MacEachren，《地图的工作原理》（1995；平装本，2004）。直接跳到第9章（接近尾声），然后通过您感兴趣的任何初步材料向后进行学习。参考书目广泛（超过400份文献），但花了点时间。尽管标题暗示着重点放在制图上，但本书的大部分内容都与人类如何从图形信息中创造意义和解释图形信息有关。

不要期望从任何此类研究中得到明确的答案。请记住，Tufte，Cleveland和其他人主要致力于创建图形，这些图形能够（最重要的）实现准确，有洞察力的数据交流和数据解释。其他图形艺术家和研究人员还有其他目标，例如影响人们，进行有效的宣传，简化复杂的数据集并在图形媒体中表达其艺术敏感性。这些几乎与第一个目标截然相反，因此您会发现截然不同的方法和建议。

考虑到这一点，我认为对克利夫兰研究的评论应该足以令人信服，因为塔夫特的许多设计建议都具有合理的实验依据。这些包括他使用谎言因子，数据墨水比率，小倍数和图表垃圾来严格评估和设计统计图形。

这是一些

• Cleveland and McGill（1984，JASA）图形感知：理论，实验及其在图形方法开发中的应用
• 克利夫兰和麦吉尔（1987，JRSSA）图形感知：数据图形显示中定量信息的视觉解码
• Lewandowsky和Spence（1989）区分散点图中的地层
• Spence和Lewandowsky（1991）显示比例和百分比
• Spence Kutlesa和Rose（1999）在空间显示中使用颜色编码数量

向Google索取完整参考

值得记住的是，信息可视化并不是从所有其他形式的视觉交流中分离出来的。如果您想基于证据为基础的作品，我认为最好看看证据最强的地方。

我已经阅读了有关数据可视化技术的特定研究，以及认知科学和一般设计研究中的常规研究，并且发现通过思考如何将更强大，更彻底的常规研究应用于每个简要内容和所使用的每个元素通常会更有效。与尝试进行狭义应用的特定领域研究相比，该方法往往有用，因为这些研究通常样本量小，研究技术薄弱，研究范围狭窄和/或根深蒂固。

我推荐两本优秀的书籍作为介绍，一本以科学为起点，一本以一般原理为起点，以提供证据：

• 史蒂夫·帕尔默（Steve Palmer）的《视觉科学》。这是一头野兽，作为一名学生，我几次愚蠢地将自己背伤，几乎把自己背在背包中，但它可能也是我见过的最好的科学教科书，并且是一个很好的例子。视觉和言语交流本身。最近，我仔细阅读了所有章节，以与我在可视化和信息设计中的工作直接相关的内容标记了这些标签，期望只标记一些标签：最后我标记了除章节之外的所有章节。
• 罗克波特出版社设计的通用原理。这本非常雄心勃勃且实用的书，将认知科学研究与设计的各个分支的案例研究和实例紧密结合在一起，形成了一系列清晰，直截了当的双页展开图，每页涵盖了既定的，基于证据的实践原则，实用建议，可行示例和建议进一步阅读。只要您将其视为具有建议用途的工具列表而不是规则列表，便会非常刺激。

唯一的缺点是，此方法需要更多的思考才能了解这些原理如何适用。如果您要查找任意规则的列表，就像数据对社区中的许多规则一样，我会说没有规则，除非人们做出大量不合理的假设和概括，或者将其编成东西，否则就永远不会存在。 。高质量的应用研究是有用的，但是它有助于建立一个可靠的框架并可以插入其中。

Tufte的大多数一般原则（例如数据墨水和图表垃圾）都可以追溯到坚实的一般原则，例如信噪比，图形背景，衰减等。它们与对您的目标和受众的大量假设和概括相结合，从而使它们成为钝器。如果您退后一步，考虑到上下文并从基本的核心原则和每个案例的特定特征出发，那么应用研究中的许多明显矛盾和争论根本就不是矛盾。