막대그래프의 시각적 특질과 주의에 따른 평균 편향

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to research that within-the-bar bias depending on direction of axis, data and selective attention. Increasing amount of information, graph is used for conveying pattern information in big data and integrating knowledge effectively. However, according to past researches, when people understand graph, it causes systematic bias because of visual features such as form, characteristics and so on(Godau et al., 2016). Especially, bar graph which is frequently used in common, length judgement is affected by environmental features(Zacks et al, 1998). This paper conducted experiments that how mean bias is changed depending on data, axis and attention. For this research, using cumulative bar graph that has different achromatic color each parts to draw attention other direction, measured mean bias difference. In addition, limit response time for measuring cognitive bias. Setting up experiments by axis, data and attention as 2 × 2 × 2. As expected results, when attention goes to outer region, bias will be reduced and when attention goes to inner region, bias will be maintained. Thus, plus bar graph shows under estimated mean bias and minus bar graph shows over estimated mean. For the results through experiment, three way interaction is significant and main effect of data is also significant. In hence, according to hypothesis, attention goes on inner region, participants report mean bias as plus data to lower mean and minus data to higher mean than average regardless of direction of axis. When attention goes on outer region, in horizontal bar graph still shows mean bias as inner attention. However, in vertical bar graph, mean bias remarkably reduced and almost disappear. This difference imply that attention automatically assign to lower region according to lower region theory. This proves that visual feature draws attention to inner region and it causes within-the-bar bias.

국문 초록 (Abstract)

그래프는 데이터의 패턴 정보를 전달하고 지식을 통합하는 데에 효율적인 방법의 일환으로 사용되고 있다. 하지만, 그래프 이해 시, 처리되는 시각적 특징들로 인하여 시스템적 편향이 일어날 수 있다. 이전 연구에서는 막대그래프의 평균을 추정할 때, 양의 그래프에서 실제 평균보다 낮게 추정하는 경향을 보였으며 이를 within-the-bar bias라고 정의했다. 본 연구는 위를 배경으로 데이터(양, 음)와 그래프 방향(수직, 수평)에 따라 나타나는 평균 편향 정도가 주의의 위치에 따라 어떻게 달라지는지 실험을 설계했다. 그래프의 방향, 데이터 그리고 주의를 각 두 수준으로 나누어 2 × 2 × 2로 설계했다. 주의가 도형 외부로 향하면 편향이 줄어들고, 주의가 도형 내부로 할당되면 이전 실험과 같이 양의 데이터에서는 평균 과소 추정, 음의 데이터에서는 과대 추정이 나타날 것으로 예측하였다. 실험 결과, 가설과 같이 주의가 도형 내부를 향할 때, 그래프의 방향에 관계없이 양의 그래프는 음의 편향을 보였고, 음의 그래프는 양의 평균 편향을 보였다. 하지만, 주의가 도형 외부를 향할 때, 수평 그래프에서는 양, 음 데이터에 관계없이 평균 편향이 유지되었다. 즉, 양의 수평 그래프에서는 실제 평균보다 낮게 추정하고 음의 수평 그래프에서는 실제 평균보다 높게 추정하여 도형이 시작되는 x축을 향하여 편향이 나타났다. 반면에, 수직 그래프는 양과 음에 관계없이 편향이 거의 나타나지 않았다. 수직의 경우, 자동적으로 주의가 도형 하단으로 할당되는 ‘하단 영역 이론’에 따라 평균의 편향이 줄어드는 것으로 추측된다.