Data visualizations are versatile tools for gaining cognitive access to large amounts of data and for making complex relationships in data understandable. This paper proposes a method for assessing data visualizations according to the purposes they fulfill in domain-specific data analysis settings. We introduce a framework that gets configured for a given analysis domain and allows to choose data visualizations in a methodically justified way, based on analysis questions that address different aspects of data to be analyzed. Based on the concepts addressed by the analysis questions, the framework provides systematic guidance for determining which data visualizations are able to serve which conceptual analysis interests. In a second step of the method, we propose to follow a data-driven approach and to experimentally compare alternative data visualizations for a particular analytical purpose. More specifically, we propose to use eye tracking to support justified decisions about which of the data visualizations selected with the help of the framework are most suitable for assessing the analysis domain in a cognitively efficient way. We demonstrate our approach of how to come from analytical purposes to data visualizations using the example domain of Process Modeling Behavior Analysis. The analyses are performed on the background of representative analysis questions from this domain.

中文翻译：

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从分析目的到数据可视化：以概念框架和眼动跟踪为指导的决策过程

数据可视化是通用工具，用于获得对大量数据的认知访问权限，并使数据中的复杂关系易于理解。本文提出了一种根据数据可视化在特定领域数据分析设置中实现的目的来评估数据可视化的方法。我们介绍了一种框架，该框架针对给定的分析域进行了配置，并允许基于解决待分析数据不同方面的分析问题，以系统合理的方式选择数据可视化。基于分析问题解决的概念，该框架为确定哪些数据可视化能够满足哪些概念分析兴趣提供了系统指导。在该方法的第二步中，我们建议遵循一种数据驱动的方法，并针对特定分析目的通过实验比较替代数据可视化。更具体地说，我们建议使用眼动追踪来支持合理的决定，即在框架的帮助下选择哪些数据可视化最适合以认知有效的方式评估分析域。我们使用过程建模行为分析的示例域演示了如何从分析目的到数据可视化的方法。分析是在来自该领域的代表性分析问题的背景下进行的。我们建议使用眼动追踪来支持合理的决定，即在框架的帮助下选择哪些数据可视化最适合以认知有效的方式评估分析域。我们使用过程建模行为分析的示例域演示了如何从分析目的到数据可视化的方法。分析是在来自该领域的代表性分析问题的背景下进行的。我们建议使用眼动追踪来支持合理的决定，即在框架的帮助下选择哪些数据可视化最适合以认知有效的方式评估分析域。我们使用过程建模行为分析的示例域演示了如何从分析目的到数据可视化的方法。分析是在来自该领域的代表性分析问题的背景下进行的。