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Methods, Models, and GIS

Influence of Data Properties on Animated Maps

Pages 583-603 | Received 01 Oct 2006, Accepted 01 Sep 2007, Published online: 25 Jun 2008
 

Abstract

The effects of media and data properties on different methods of cartographic animation are unclear. This is due partially to the focus of previous research as well as the general lack of a conceptual framework for animation. Many researchers have discussed methods of visualizing 3-D and 4-D spatial data through cartographic animations but have not sufficiently identified the effects that visualization methods and data properties exert on the resulting products. Some results support the use of animations; others are inconclusive or unsupportive. Modality effects do not necessarily function as the primary mediator. As a result, media comparisons alone are not fully informative as so many other factors affect spatial data visualization “effectiveness.” The research presented here is not just media comparison research, although two types of media are included: animation and static representations. This research is grounded in the developing conceptual framework of animation, which includes typologies of animation based on construction and delivery and on data properties (location, time, and attribute). The investigation focused on identifying the potential impact of data properties on subject responses and learning from different visualization methods. The results partially support the conceptual congruence hypothesis that dynamic data are more effectively displayed through dynamic media. However, the results also indicate that the data properties exert their own influence and that influence may be mediated, but not dependent, on the visualization method. Moreover, results support the developing conceptual framework and typology of animation that includes categorization of animation based on data properties or dimensions (location, time, attribute) and their dynamic or static nature.

Los efectos de las propiedades de los medios y los datos en los diferentes métodos de animación cartográfica son poco claros. Esto se debe parcialmente al enfoque de las investigaciones previas así como a la carencia general de un marco conceptual para la animación. Muchos investigadores han discutido métodos para visualizar los datos espaciales tridimensionales y tetradimensionales a través de animaciones cartográficas, pero no han identificado lo suficiente los efectos que los métodos de visualización y las propiedades de los datos ejercen sobre los productos resultantes. Algunos resultados apoyan el uso de animaciones, mientras que otros son inconclusos o carecen de una base. Los efectos de la modalidad no necesariamente funcionan como el mediador primario. Como resultado de esto, las comparaciones de los medios solos no son totalmente informativas, ya que muchos otros factores afectan la “efectividad” de la visualización de los datos espaciales. La investigación que aquí se presenta no es sólo una investigación sobre comparación de medios, aunque se incluyen dos tipos de ellos: animación y representaciones estáticas. Esta investigación se basa en el desarrollo de un marco conceptual de animación, que incluye las tipologías de la animación basadas en la construcción y la presentación, y las propiedades de los datos (lugar, tiempo y atributo). La investigación se concentra en la identificación del impacto potencial de las propiedades de los datos en las respuestas del tema y el aprendizaje de los diferentes métodos de visualización. Los resultados apoyan parcialmente la hipótesis de congruencia conceptual que indica que los datos dinámicos se presentan más eficazmente a través de medios dinámicos. Sin embargo, los resultados también indican que las propiedades de los datos también ejercen su propia influencia, y que esta influencia puede ser mediada por el método de visualización, pero sin depender de éste. Más aún, los resultados apoyan el desarrollo de un marco conceptual y de una tipología de animación que incluya la categorización de la animación con base en las propiedades o dimensiones de los datos (lugar, tiempo, atributo) y su naturaleza dinámica o estática.

Notes

aThree factors extracted, seven iterations required.

aThree factors extracted. fourteen iterations required.

∗Mean difference is significant at the .05 level.

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