Kognitiivisten vinoumien tutkimus visuaalisen tiedon muotoilussa
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Arts, Design and Architecture |
Master's thesis
Location:
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2022
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master’s Programme in Visual Communication Design
Language
fi
Pages
52 + 14
Series
Abstract
Opinnäytteessäni valotan kognitiivisten vinoumien tutkimusta visuaalisen tiedon muotoilussa sekä tarkastelen kognitiivisten vinoumien suhdetta visuaalisen tiedon teoriaan ja tuotantoon. Työ koostuu kahdesta osasta. Ensimmäinen osa keskittyy visuaalisen tiedon teoreettiseen pohdintaan ja toinen visuaalisen tiedon kognitiiviseen prosessointiin. Lopussa käyn läpi 29 kognitiivista vinoumaa, ja reflektoin kognitiivisten vinoumien roolia visuaalisen tiedon muotoilussa yleisellä tasolla. Ymmärrys kognitiivisten vinoumien roolista visuaalisen tiedon muotoilussa auttaa kehittämään kriittistä datalukutaitoa. Vaikka kognitiivisia vinoumia on tutkittu pitkään, vähemmälle huomiolle on jäänyt kognitiivisten vinoumien vaikutukset visualisoituun dataan ja visuaaliseen tietoon. Viime vuosina visualisointitutkijat ovat kuitenkin alkaneet paikata tätä puutetta ja aiheesta löytyy jo jonkin verran tutkimusta. Työn ensimmäinen osa käy lyhyesti läpi visualisointitutkimuksen suuntia ja visuaalisen epistemologian suhdetta kognitiivisiin vinoumiin. Ensimmäinen osa pyrkii rakentamaan siltaa visuaalisen tiedon epistemologian ja kognitiivisten vinoumien välille. Toisessa osassa käyn tarkemmin läpi kognitiivisia vinoumia. Tarkastelen Daniel Kahnemanin teoretisoimaa ajattelun duaalimallia, joka auttaa hahmottamaan päättelyn heuristiikkoja ja vinoumia. Riippuen kategorisointitavoista, kognitiivisia vinoumia on listattu lähes toista sataa. Kaikki vinoumat eivät välttämättä kuitenkaan ole keskeisiä tai edes soveltuvia visuaalisen tiedon kannalta. Siksi on hyödyllistä myös pohtia millainen tapa kategorisoida vinoumat antavat tarpeeksi hyvän ja kattavan otannan vinoumista visuaalisen tiedon muotoilun kannalta. Työssä käyn läpi 3 erilaista tapaa kategorisoida vinoumia visuaalisen tiedon muotoilussa, jotka auttavat rajaamaan tässä työssä käsiteltävien vinoumien määrää 29:ään. 29 vinoumaa käyn läpi ainoastaan yleisellä tasolla mutta pyrin tarjoamaan lähteitä, joiden kautta jokaiseen vinoumaan voi syventyä visuaalisen tiedon näkökulmasta tarkemmin. Kognitiiviset vinoumat muuttavat visuaalista tietoa. Toisaalta vinoumat ovat yhtä lailla myös heuristiikkoja, ajattelua helpottavia nyrkkisääntöjä, joiden tarkoitus on nopeuttaa informaatiosta tehtäviä päätelmiä. Nykyisessä kognition tutkimuksessa on pitkään keskitytty vinoumien ehkäisemisen sijaan siihen, kuinka niiden kanssa tullaan parhaiten toimeen. Niin sanottu kognitio ystävällinen muotoilu tai tuuppaaminen (engl. nudge) voi tehdä käyttöliittymästä tai visuaalisesta tiedosta helposti käytettävän, mutta samaan aikaan, paradoksaalisesti, se voi huonontaa datalukutaito. Kognitiiviset vinoumat ovat tärkeitä tiedostaa osana tiedon visuaalista suunnittelua, mutta kääntöpuolena niiden käyttö heuristiikkoina voi huonontaa datalukutaito ja ymmärrystä siitä, miten ja miksi data tai tieto on visualisoitu. Jotta kriittinen datalukutaito voisi kehittyä on ensin ymmärrettävä kognitiivisten vinoumien ja heuristiikkojen vaikutukset, ja tämän vuoksi avattava ja valotettava tämän hetkistä tutkimusta.In my thesis, I expose the research of cognitive biases in the visual information design and examine the relationship between cognitive biases and the theory and production of visual information. The work consists of two parts. The first part focuses on the theoretical reflections of visual information and the second on the cognitive processing of visual information. In the end, I go through 29 cognitive biases, and I reflect on the role of cognitive biases in designing the visual information on a general level. Understanding the role of cognitive biases in the design of visual information helps to develop critical data literacy. Although cognitive biases have been studied for a long time, less attention has been paid to the effects of cognitive biases on visualized data and visual information. In recent years, however, visualization researchers have begun to fill this gap, and some research is already being found on the subject. The first part of the thesis briefly reviews the directions of visualization research and the relationship of visual epistemology to cognitive biases. The first part seeks to build a bridge between the epistemology of visual knowledge and cognitive biases. In the second part, I go through cognitive biases in more detail. I look at the dual process model of thinking theorized by Daniel Kahneman that helps to outline the heuristics and biases of reasoning. Depending on the categorization methods, nearly two hundred cognitive biases have been listed. However, not all biases may be essential or even suitable for visual information. Therefore, it is also useful to consider how the way to categorize biases provides a good enough and comprehensive sample of biases for visual information design. I will go through 3 different ways to categorize biases in the visual information design, which will help limit the number of biases to be addressed in this work to 29. I only go through the 29 biases on a general level, but I provide sources through which each bias can be examined in more detail from the visual information design point of view. Cognitive biases change the visual information. On the other hand, biases are also heuristics, rules of thumb that make thinking easier, designed to speed up conclusions. The current study of cognition has long focused on how the best to deal with biases instead of preventing them. The so called cognition-friendly design or nudge can make the interface or visual information easy to use, but at the same time, paradoxically, it can reduce data literacy. Cognitive biases are important to be aware of as part of the visual design of information, but on the other side, their use as heuristics can impair data literacy and understanding of how and why data or information is visualized. In order for critical data literacy to develop, one must first understand the effects of cognitive biases and heuristics, and therefore to open and expose light on current research.Description
Supervisor
Karhumaa, ArjaThesis advisor
Rusanen, Anna-MariKeywords
kognitiiviset vinoumat, visuaalinen tieto, informaatiomuotoilu, visuaalinen epistemologia, datalukutaito, visualisointitutkimus