Using haptics to convey cause and effect relations in climate visualization

Abstract

Bu araştırmadaki amacımız, bilgisayar ortamında iklim verilerini incelerken görme duyumuzun yanı sıra dokunma duyumuzu da kullanmanın algılamamızı nasıl etkileyeceğinin incelenmesidir. Günümüzde kullanılan iklim görselleştirme yaklaşımlarında ısı, nem, rüzgar, bulut suyu ve yağmur gibi veriler renk, boyut, yoğunluk, ve yönlendirme gibi görsel işaretler ve şekiller kullanılarak temsil edilmektedir. İklim veri boyutlarının çok geniş kapsamlı oluşu ve bu verilerin topografya bilgileri ile de bağlantılı olarak görüntülemeyi gerektirmesi kullanıcının bu verileri sadece görsel yollarla algılamasını zorlaştırmaktadır. Biz kullanıcının algılama ve kavrama yükünü biraz olsun hafifletebilmek amacıyla, kişinin dokunma duyusunu devreye sokarak, alternative bir yaklaşımla, bazı iklim verilerine farklı bir anlam kazandırmaya çalışmaktayız. Bu yaklaşımda, dokunma duyusunun geri-beslemeli bir robot kolu aracılığıyla kullanıcıya aktarılması, iklim verileri arasındaki sebep-sonuç ilişkisinin daha iyi anlaşılmasını sağlamaktadır. İnanıyoruz ki, kullanıcı rüzgar gücünün elini yönlendirmesiyle, bulutların veya yağmurun oluşumunu çok daha iyi algılayacak, iklim değişimlerinin bu olaylar üzerindeki etkisini daha iyi kavrayacaktır. Bu çok yönlü yaklaşımın, iklim görselleştirmesinde daha iyi sonuçlar vereceğini ispat etmek için bir dizi deney tasarladık. 22 insan deneği ile yaptığımız çalışmalar sonucunda, dokunma duyusu ile zenginleştirilmiş görsel verilerin daha iyi algılandığını ve iklim verileri arasındaki sebep-sonuç ilişkisisinin daha iyi anlaşıldığını gözlemledik.

We investigate the potential role of haptics in augmenting the visualization of climate data. In existing approaches to climate visualization, different dimensions of climate data such as temperature, humidity, wind, precipitation, and cloud water are typically represented using different visual markers and dimensions such as color, size, intensity, and orientation. Since the number of dimensions in climate data is large and climate data needs to be represented in connection with the topography, purely visual representations typically overwhelm users. Rather than overloading the visual channel, we investigate an alternative approach in which some of the climate information is displayed through the haptic channel in order to alleviate the perceptual and cognitive load of the user. In this approach, haptic feedback is further used to provide guidance while exploring climate data in order to enable natural and intuitive learning of cause and effect relationships between climate variables. As the user explores the climate data interactively under the guidance of wind forces displayed by a haptic device, we believe that she/he can understand better the occurrence of events such as cloud and rain formation and the effect of climate variables on these events. We designed a set of experiments to demonstrate the effectiveness of this multimodal approach. Our experiments with 22 human subjects show that haptic feedback significantly improves the understanding of climate data and the cause and effect relations between climate variables as well as the interpretation of the variations in climate due to changes in terrain.