Towards Collective Storytelling

  • This work investigates personal perspectives in visualization annotations as devices for collective data-driven storytelling. Inspired by existing efforts in critical cartography, we show how people share personal memories in a visualization of COVID-19 data and how comments by other visualization readers influence the reading and understanding of visualizations. Analyzing interaction logs, reader surveys, visualization annotations, and interviews, we find that reader annotations help other viewers relate to other people's stories and reflect on their own experiences. Further, we found that annotations embedded directly into the visualization can serve as social traces guiding through a visualization and help readers contextualize their own stories. With that, they supersede the attention paid to data encodings and become the main focal point of the visualization.

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Verfasserangaben:Tobias Kauer, Marian DörkORCiD, Benjamin Bach
DOI:https://doi.org/10.1109/MCG.2025.3547944
ISSN:0272-1716
ISSN:1558-1756
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IEEE Computer Graphics and Applications
Untertitel (Englisch):Investigating Audience Annotations in Data Visualizations
Verlagsort:New York
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Veröffentlichende Institution:Fachhochschule Potsdam
Urhebende Körperschaft:Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Datum der Freischaltung:26.03.2025
GND-Schlagwort:Annotation; COVID-19; Data Mining; Kartografie; Künstliche Intelligenz; Soziales Netzwerk; Visualisierung
Jahrgang:45
Ausgabe / Heft:3
Erste Seite:17
Letzte Seite:31
Fachbereiche und Zentrale Einrichtungen:FB4 Design
Forschungs- und An-Institute / Urban Complexity Lab (UCLAB)
DDC-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 000 Informatik, Wissen, Systeme
Open Access:Hybrid Open Access
Lizenz (Deutsch):Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International
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