Designing for Attitudes: Testing Affective Design in Persuasive Data Visualizations

Abstract

Denne studien utforsker påvirkningen visuelle signaler og elementer har på overbevisning i datavisualiseringer. Datavisualisering er et effektivt verktøy for å formidle informasjon og påvirke brukernes meninger, og denne studien har som formål å addressere mangelen på forskning knyttet til å definere forholdet mellom design og emosjonell effekt i datavisualisering. Ved å samle eksisterende funn fra relevant litteratur ble det utviklet et foreslått designrammeverk, som klassifiserte farger og former basert på positiv/"snill" og negativ/"slem" emosjonell effekt. For å teste rammeverket ble det utviklet interaktive nettsider med datavisualiseringer, som implementerte et 2x2 faktorielt design med følgende dimensjoner: tonen (ønsket emosjonell effekt) av rammeverket, og standpunktet visualiseringen tok (for eller mot tema). Her ble kjernekraft valgt som tema, da forskning antydet at det var noe få deltakere ville ha sterke forutinntatte meninger om. For å sikre en omfattende analyse av visualiseringenes overtalende evner ble både kvalitative og kvantitative data brukt for å adressere problemstillingen. Data ble samlet inn gjennom undersøkelser før og etter eksponering av nettsiden, samt gjennom øyesporing under selve eksponeringen.

De kognitive effektene av rammeverket ble utforsket gjennom den teoretiske modellen Elaboration Likelihood Method (ELM). Resultatene antyder at de fleste deltakerne tok den sentrale ruten for elaborasjon, da de generelt hadde høy motivasjon og sterke evner. Studien hadde også en betydelig begrensning knyttet til forutinntatte holdninger til temaet, da en signifikant andel av deltakerne viste seg å ha en positiv initiell holdning til kjernekraft. Effektene av de perifere signalene gjennom designrammeverket ble derfor ikke like betydelige som forventet. Selv om visualiseringene var effektive i å engasjere deltakerne, førte ikke rammeverket til en betydelig holdningsendring. Versjoner med motstridende design og argumenter skapte mer tillit, men totalt sett hadde rammeverket en negativ innvirkning på troverdigheten av visualiseringene. Deltakere med lav motivasjon og evne var mer mottakelige for holdningsendringer, slik ELM tilsier. Det ble observert at estetisk sans påvirker inntrykkene positivt der positivt/"snilt" design er benyttet, og at negativt design økte kognitivt arbeid. Demografisk sett viste venstreorienterte deltakere seg mer åpne for holdningsendring, kvinner seg mer estetisk anlagt, og menn viste seg å ha høyere motivasjon og evne. Når det gjelder implikasjoner for videre utvikling av datavisualiseringer, viser studien at kombinasjonen av tekst og visualiseringer hjelper for forståelse, samt at tekst har størst kognitiv belastning av de elementene som ble inkludert i visualiseringene. Videre foretrakk deltakerne enkle visualiseringer og interaktive elementer.

Denne studien bidrar til litteraturen og datavisualiseringsdomenet ved å tilby praktiske erfaringer for fremtidig utvikling av lignende (overbevisende) visualiseringer. Videre tester studiet ut teori knyttet til emosjonelt design i praksis, som gir viktige bidrag til relatert litteratur.

This study explores the impact of visual cues on persuasion in data visualizations. Data visualizations are powerful in conveying information and influencing user's opinions. However, there are research gaps related to defining the relationships between design and affects, which this study aims to address. By collecting findings from existing literature, a proposed framework was developed, that classified colors and shapes based on positive/"kind" and negative/"mean" affects. To test this framework, interactive websites with data visualizations were developed, implementing the framework with a 2x2 factorial design encompassing two dimensions: the tone (desired affect) of the framework, and the bias of the visualization (pro and con issue). Nuclear power was chosen as a topic for the data visualizations, as research suggested it was a topic few participants would hold strong pre-conceived opinions on. To ensure a comprehensive analysis of the persuasive effects of the visualizations, a mixed-methods approach was employed, utilizing both qualitative and quantitative data. The data were collected through pre- and post-exposure surveys and from eye-tracking recordings during exposure.

Through the lens of the Elaboration Likelihood Method, the cognitive effects of the framework were explored. The results imply that most participants took the central route of elaboration, as overall motivation and ability in the population were high. The study also had a significant limitation relating to pre-exposure attitudes towards the topic, with a substantial portion of the population having a positive initial stance on nuclear energy. Hence, the effects of peripheral cues through the unified framework were not as significant as anticipated. The study found that while the visualizations effectively engaged participants, the framework didn’t significantly alter attitudes. Versions with opposing designs and arguments cultivated more trust, but overall, the framework had a negative impact on trustworthiness. Participants with low motivation and ability were more susceptible to attitude changes, as per the ELM. Aesthetic sense positively influences impressions in positive design. Negative design increased mental effort. Demographically, left-leaning participants showed more attitude change interest, women favored aesthetics, and men rated higher in motivation and ability. As far as implications for data visualization development, the study found that combining text and visualizations aids understanding, with text requiring the most cognitive load of all elements incorporated. Participants preferred straightforward visuals and interactive elements.

This study contributes to the literature and field of data visualization by providing practical insights for future development, and by further assessing data visualization's persuasive effect. Furthermore, the study focuses on testing out theory related to affective design in practice, providing important insights to related literature.