$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
sss2023-pie
Search
Takahiro Sumiya
August 20, 2023
Education
0
290
sss2023-pie
円グラフと帯グラフの量的把握の比較検討
情報処理学会情報教育シンポジウム (SSS2023)
2023/08/20
Takahiro Sumiya
August 20, 2023
Tweet
Share
More Decks by Takahiro Sumiya
See All by Takahiro Sumiya
生成AI活用セミナー/GAI-workshop
gnutar
0
160
GAI-FD2025
gnutar
0
68
卒論・修論執筆における生成AI 活用とAI 不安:広島大学での実態調査 (2)/CE180
gnutar
0
54
大学教育現場と著作権/DME-2025-06-04
gnutar
0
63
著作権と授業に関する出前講習会/dme-2025-05-01
gnutar
0
230
Excelグラフはどうしてダサいのか/csd2024-3-sumiya
gnutar
0
160
出前講習会-西海市教育委員会/DME-2025-02-10
gnutar
0
63
オンデマンド授業と著作権/dme-2024-12-17
gnutar
0
77
著作権に関する アンケート (2024) 結果報告/sugowaka-enq-2024
gnutar
0
110
Other Decks in Education
See All in Education
TeXで変える教育現場
doratex
0
2.1k
1014
cbtlibrary
0
490
20250830_MIEE祭_会社員視点での学びのヒント
ponponmikankan
1
190
Ch1_-_Partie_1.pdf
bernhardsvt
0
460
QR-koodit opetuksessa
matleenalaakso
0
1.7k
Sanapilvet opetuksessa
matleenalaakso
0
34k
俺と地方勉強会 - KomeKaigi・地方勉強会への期待 -
pharaohkj
1
1.5k
2024-2025 CBT top items
cbtlibrary
0
140
20251119 如果是勇者欣美爾的話, 他會怎麼做? 東海資工
pichuang
0
130
子どもが自立した学習者となるデジタルの活用について
naokikato
PRO
0
150
SISTEMA DE MEMORIA Y SU IMPACTO EN LAS DECISIONES.
jvpcubias
0
190
外国籍エンジニアの挑戦・新卒半年後、気づきと成長の物語
hypebeans
0
600
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.3k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
72
12k
Intergalactic Javascript Robots from Outer Space
tanoku
273
27k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.5k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
57k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
41k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
700
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
Navigating Team Friction
lara
191
16k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Transcript
円グラフと帯グラフの 量的把握の比較検討 広島大学 情報メディア教育研究センター 隅 谷 孝 洋 広島大学 先進理工系科学研究科
坂下 潤一郎 2023/08/20 SSS2023@工学院大学 AI generated image, on https://app.leonardo.ai/ (DreamShaper v7)
円グラフってどうですか? 2 あなたの知らない詐欺グ ラフの世界 etc. 円グラフばかりでうんざり (某統計グラフコンクール審査員) 怪しい円グラフ: FNNスーパーニュース(2013) https://www.google.co.jp/search?tbm=isch&q=౷ܭάϥϑίϯΫʔϧ
“Data that can be shown by pie charts always can be shown by a dot chart.” 「円グラフは情報を表示す る方法としては最悪だ」 (R help) William S. Cleveland
円グラフ、棒グラフ、ドット・チャート、帯グラフ 3 A B C D A B C D
A B C D A B C D
円グラフと帯グラフの性能比較実験をやりました 4 (1) 割合読取 (2) 相対比較 「三番目に大きいところは?」 着色した部分の割合は? RQ: 正確に読み取れるのは円帯のどちらか?
早く読めるのは?
被験者アンケート:円グラフと帯グラフはどちらが読み取りやすいか 5 0 200 400 600 800 (人) 0 200
400 600 800 (人) 実験前アンケート 「割合を読み取りやすいと 思うのはどちら?」 「読み取りやすかった のはどちら?」 実験後アンケート 割合読取 相対比較 円グラフ 帯グラフ どちらでもない 円グラフ 帯グラフ どちらでもない 円グラフ 帯グラフ どちらでもない 実験
実験用Webページの構築 ‣ アンケート提示 ‣ 割合読取:円グラフ ‣ 割合読取:帯グラフ ‣ 相対比較:円グラフ ‣
相対比較:帯グラフ ‣ アンケート提示 HTMLとJavascriptで提示、入力をう けとり、入力されたものはPHP経由で SQLiteデータベースに保存。 6 (a) 円グラフ:割合読取 (b) 帯グラフ:割合読取 (c) 円グラフ:相対比較 (d) 帯グラフ:相対比較 https://demo-la.riise.hiroshima-u.ac.jp/graph_svy/
1回分の実験データ 7 (1) 割合読取(20問) (2) 相対比較(10問) A1 CA1 TA1 割合読取/円グラフ
A2 CA2 TA1 A10 CA10 TA10 B1 CB1 TB1 割合読取/帯グラフ B2 CB2 TB2 B10 CB10 TB10 C1 CC1 TC1 相対比較/円グラフ C2 CC2 TC2 C5 CC5 TC5 D1 CD1 TD1 相対比較/帯グラフ D2 CD2 TD2 D5 CD5 TD5 ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ ʜ 入力値 正解 応答時間 メタ データ 30件 の回答 データ ID, 性別, 年代, アンケート1-4 ランダムな数値で10問出題 同じセットで順序を変えて10問出題 事前準備したセットから5問出題(順序は無作為に) 同じ問題を5問出題(順序は無作為に)
「クラウドソーシング」による実験 数多く、幅広い層からデータを集めたい 8 https://crowdworks.jp/public/jobs/9155449
CrowdWorks+独自サイトでの実験の流れ 9 実験者(著者ら) CrowdWorks 被験者(ワーカー) 実験用Webサイト タスク登録 タスク参照・開始 実験用サイトURL提示 サイト表示・実験開始
確認コード提示 確認コード入力 確認コード閲覧・承認 報酬支払い アンケート 割合読取 相対比較 アンケート (タイミング不明) 承認通知 サイト構築 (事前準備) (事後処理) (実験)
ワーカーさんたちの応答時間 確認コードの発行を受けた被験者が、セッションを開始した時刻 10 2023年5月20日午前7時開始 同日正午前に 800件達成 確認コード提出数 約4件/分のスピード!
ワーカーさんたちのプロファイル N=799 11 男性 362名/45.3% 女性 435名/54.4% 0 0 50
50 100 100 150 150 200 200 10 代 20 代 30 代 40 代 50 代 60 代 70 代ʙ
割合読取:すべての結果 (N=7990) 12 y = 6 10 x y =
− x N: 7,990 誤差2: 34.3 応答時間: 12.7 N: 7,990 誤差2: 20.1 応答時間: 9.1
割合読取:時計読みと裏読み 13 12 1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 75% ↓ 45分 75% ↓ 25% 時計読み 今回の回答の3-4%程度 裏読み 今回の回答の0.3%
割合読取: |正答−回答|<15 を残す ← SD(正答−回答)=5 14 N: 7,801 誤差2: 11.5
応答時間: 12.8 N: 7,947 誤差2: 12.5 応答時間: 9.1
割合読取:正答による平方誤差(移動平均) 円グラフは25%,50%,75%で、帯グラフは50%で落ちることが予想される 15
割合読取:正答による応答時間(移動平均) 円グラフは25%,50%,75%で、帯グラフは50%で落ちることが予想される 16
割合読取:個人ごとに精度と応答時間を平均(両軸ログ) ‣ 平方誤差:円<帯 ‣ 応答時間:円>帯 ‣ 相関関係? ✓ 平方誤差:円×帯:正・弱 ✓
応答時間:円×帯:正・強 ✓ 平方誤差×応答時間: 負・中 17
相対比較: 個人ごとに正解数と応答時間の平均 18
相対比較: 円グラフの性能が悪かったところ 19 84.5% 88.7% 73.0% 88.5% 75.8% 88.9% 80.5%
91.5% 96.2% 95.5% 正解率 (N=799) ±7 ±2 ±3 ±2 ±2 ±3 ±3 ±3 ±7 ±9 12,14,21,23,30 12,18,21,23,26 13,18,20,23,26 15,17,20,23,25 9,12,19,28,32
実験のまとめ ‣ 割合読取 ✓ 精度:円グラフ>帯グラフ ✓ 速度:円グラフ<帯グラフ ‣ 相対比較 ✓
精度:円グラフ<帯グラフ ✓ 速度:円グラフ<帯グラフ ‣ 円グラフの割合読取は、時計読みから変換しているのでは? 20 言うほど悪くない! 3-4%の差であれば、8割以上の人が判別できる 実証は今後の課題 円グラフは、専門家が思うほど悪くないが、一般人が思うほどは良くない おまけ:クラウソーシング使えます