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Theses Year : 2021

Data expression : understanding and supporting alternatives in data analysis processes

Expression de données : comprendre et soutenir les alternatives dans les processus d’analyse des données


To make sense of data, analysts consider different kinds of alternatives: they explore diverse sets of hypotheses, try out different types of methods, and experiment with a broad space of possible solutions. These alternatives influence each other within a dynamic and complex sensemaking process. Current analytic tools, however, rarely consider such alternatives as an integral part of the analysis, making the process cumbersome and cognitively demanding. Applying various empirical methods and tool designs, we address the following questions: (1) What are alternatives and how do they fit within the sensemaking process?And (2) how can tools better support the exploration and management of alternatives? This dissertation contains three parts: Part I explores the role of alternatives through interviews and observations with analysts. Based on the results and our analysis, we contribute characterisations of alternatives and a framework to help describe and reason about them. Part II focuses on supporting alternatives in the context of affinity diagramming for qualitative data analysis. Through interviews with practitioners and combined with our own experience, we propose a design space to characterise the various kinds of alternatives engaged in such sensemaking process.We further provide a vision and proof-of-concept system, ADQDA, to show how analysts can fluidly transition between alternative analysis phases, methods, representations, and how they can flexibly appropriate various devices to suit for the tasks at hand or to extend the analysis space. Part III discusses alternatives in the context of reuse. We envision a novel reuse technique, ”computational transclusion”, which maintains various dynamic links between the original and the reused contents (the alternatives) to facilitate tracking and coordinating changes.We built a sandbox system to probe into different reuse scenarios and explore the various links between alternatives and their possible reifications in notebook-ish user interface.
Pour bien comprendre les données, les analystes considèrent différents types d’alternatives: Ils explorent diverses hypothèses, essayent différents types de méthodes et expérimentent un large éventail de solutions possibles. Ces alternatives s’influencent mutuellement dans un processus dynamique et complexe de “sensemaking”. Pourtant, les outils d’analyse actuels considèrent rarement ces alternatives comme une partie intégrante de l’analyse, ce qui rend le processus lourds et cognitif exigeants. En appliquant diverses méthodes empiriques et conceptions d’outils, nous répondons aux questions : (1) Quelles sont les alternatives et comment s’intègrent-elles dans le processus de création de sens ? et (2) comment les outils peuvent-ils mieux soutenir l’exploration et la gestion des alternatives ? Cette thèse comprend trois parties : La partie I explore le rôle des alternatives à travers des entretiens et des observations avec des analystes. Sur la base des résultats et de notre analyse, nous apportons des caractérisations des alternatives et un cadre pour aider à les décrire et à les raisonner. La partie II se concentre sur le soutien des alternatives dans le contexte du ”affinity diagramming” pour l’analyse des données qualitatives. Sur la base des entretiens avec des praticiens et à notre propre expérience, nous proposons un design space pour caractériser les différents types d’alternatives engagées dans un tel processus de sensemaking. Nous fournissons une vision et un système de preuve de concept, ADQDA, pour montrer comment les analystes peuvent effectuer des transitions fluides entre des phases d’analyse, des méthodes et des représentations alternatives, et comment ils peuvent s’approprier de manière flexible divers dispositifs pour s’adapter aux tâches à accomplir ou pour étendre l’espace d’analyse. La troisième partie traite des alternatives dans le contexte de la réutilisation. Nous envisageons une nouvelle technique de réutilisation, la “computational transclusion”, qui maintient divers liens dynamiques entre le contenu original et le contenu réutilisé (les alternatives) pour faciliter le suivi et la coordination des changements. Nous avons construit un système pour sonder différents scénarios de réutilisation et explorer les différents ”links” entre les alternatives et leurs réifications possibles dans les interfaces utilisateurs.
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tel-03577013 , version 1 (16-02-2022)


  • HAL Id : tel-03577013 , version 1


Jiali Liu. Data expression : understanding and supporting alternatives in data analysis processes. Human-Computer Interaction [cs.HC]. Institut Polytechnique de Paris, 2021. English. ⟨NNT : 2021IPPAT022⟩. ⟨tel-03577013⟩
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