Annotations are a vital component of data externalization and collaborative analysis, directing readers' attention to important visual elements. Therefore, it is crucial to understand their design space for effectively annotating visualizations. However, despite their widespread use in visualization, we have identified a lack of a design space for common practices for annotations. In this paper, we present two studies that explore how people annotate visualizations to support effective communication. In the first study, we evaluate how visualization students annotate bar charts when answering high-level questions about the data. Qualitative coding of the resulting annotations generates a taxonomy comprising enclosure, connector, text, mark, and color, revealing how people leverage different visual elements to communicate critical information. We then extend our taxonomy by performing thematic coding on a diverse range of real-world annotated charts, adding trend and geometric annotations to the taxonomy. We then combine the results of these studies into a design space of annotations that focuses on the key elements driving the design choices available when annotating a chart, providing a reference guide for using annotations to communicate insights from visualizations.


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分类学是分类的实践和科学。Wikipedia类别说明了一种分类法,可以通过自动方式提取Wikipedia类别的完整分类法。截至2009年,已经证明,可以使用人工构建的分类法(例如像WordNet这样的计算词典的分类法)来改进和重组Wikipedia类别分类法。 从广义上讲,分类法还适用于除父子层次结构以外的关系方案,例如网络结构。然后分类法可能包括有多父母的单身孩子,例如,“汽车”可能与父母双方一起出现“车辆”和“钢结构”;但是对某些人而言,这仅意味着“汽车”是几种不同分类法的一部分。分类法也可能只是将事物组织成组,或者是按字母顺序排列的列表;但是在这里,术语词汇更合适。在知识管理中的当前用法中,分类法被认为比本体论窄,因为本体论应用了各种各样的关系类型。 在数学上,分层分类法是给定对象集的分类树结构。该结构的顶部是适用于所有对象的单个分类,即根节点。此根下的节点是更具体的分类,适用于总分类对象集的子集。推理的进展从一般到更具体。

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