사진과 다른 시각화 요소
차트나 도표에서는 제목, 라벨과 데이터가 각각 다른 역할을 한다. UMSS 관련 연구는 MASSVIS 자료에서 이런 요소별 시선 행동과 시간적 구조의 차이를 분석한다.
요소별 시간 지도
여러 관찰 지속 시간에 대한 요소 수준의 현저성 지도를 먼저 예측한다. 모든 시선을 한 장에 합친 분포보다 탐색 과정의 정보를 풍부하게 표현하려는 접근이다.
분포에서 시퀀스로
예측한 현저성 지도에서 확률적으로 주시 경로를 표본 추출한다. 같은 지도에서도 여러 경로가 만들어질 수 있으며 분포와 한 번 생성한 경로를 구분해야 한다.
시각화 이해와 구별
제목과 라벨을 볼 가능성을 예측했다고 그래프 내용을 정확히 이해하는지까지 평가한 것은 아니다. 주의 경로를 디자인 분석에 활용할 때는 실제 과제 수행과 이해도도 따로 살펴야 한다.
관련 문서
TempSAL / SALYPATH / DeepGaze III / 데이터 시각화 / 표본 추출 / 컴퓨터 비전