Визуализация ассоциативных правил в анализе цветовой коммуникации

Визуализация ассоциативных правил в анализе цветовой коммуникации

Автор: Цыганкова К.Ю., Грибер Ю.А.

Журнал: Общество. Среда. Развитие (Terra Humana) @terra-humana

Рубрика: Языки культуры

Статья в выпуске: 3 (68), 2023 года.

Бесплатный доступ

Представлен опыт экспериментальной реализации на основе современных программных платформ и технологий семи различных способов визуализации данных, полученных методами поиска ассоциативных правил в социально-психологических исследованиях цвета: текстовое описание; таблица; визуализация на основе тепловой карты; диаграммы Эйлера-Венна; график параллельных множеств; точечный график категорий; визуализация, основанная на графах. Материал исследования составили базы данных трех социально-психологических экспериментов, направленных на изучение аффективных реакций на цвет представителей различных культур. Представлены результаты экспертного опроса, в котором приняли участие семь профессиональных психологов и социологов, имеющих опыт эмпирических исследований цвета. Оценка возможностей и ограничений использования различных методов визуализации ассоциативных правил в анализе цветовой коммуникации проводилась методом лейтмотивного интервью. Содержащийся в статье анализ позволит специалистам в области социологии, психологии и прикладной культурологии использовать представленные в статье стратегии в качестве основы для разработки собственных моделей визуального анализа результатов социально-психологического изучения цветовой коммуникации.

Еще

Ассоциативные правила, визуализация, цвет, социология цвета, цветовая коммуникация

Короткий адрес: https://sciup.org/140303319

IDR: 140303319   |   DOI: 10.53115/19975996_2023_03_053-063

Список литературы Визуализация ассоциативных правил в анализе цветовой коммуникации

  • Грибер Ю.А., Аль-Расхид А.С., Гуайх Я., Кордеро Я.Э., Мефо Ф., Одетти Х.В., Самойлова Т.А., Сивова Т.В. «Геометрия» гармоничных цветовых сочетаний в цветовом пространстве CIELAB: результаты онлайн-эксперимента с жителями России, Беларуси, Алжира, Нигерии, Саудовской Аравии, Чили и Мексики // Ученые записки Российского общества цвета. – 2022, № 4. – С. 17–23.
  • Грибер Ю.А., Цыганкова К.Ю., Устименко Ю.А. Цвет как триггер: влияние хроматических характеристик сенсорных кнопок на мотивацию прикосновения // Психолог. – 2022, № 6. – С. 73–87.
  • Матюшин М.В. Справочник по цвету. Закономерность изменяемости цветовых сочетаний. – СПб.: Издатель Д. Аронов, 2007. – 72 с.
  • Самойлова Т.А., Грибер Ю.А. Интеллектуальный анализ цветовых предпочтений: поиск ассоциативных правил vs. кластерный анализ // Мир науки. Педагогика и психология. – 2020, № 6. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://mir-nauki.com/PDF/107PSMN620.pdf (15.07.2023)
  • Abdel-Basset M., Mohamed M., Smarandache F., Chang, V. Neutrosophic Association Rule Mining Algorithm for Big Data Analysis // Symmetry. – 2018, № 10(4). – Article ID 106. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.3390/sym10040106
  • Alyobi M.A., Jamjoom A.A. A Visualization Framework for Post-processing of Association Rule Mining // Transactions on Machine Learning and Data Mining. – 2020, № 13. – Р. 83–99. [7] Bekeneva Y., Mochalov V., Shorov A. Approach to Association and Classification Rules Visualization /
  • Kotenko I., Badica C., Desnitsky V., El BazD. & Ivanovic M. [eds.] // Intelligent Distributed Computing XIII. IDC 2019. Studies in Computational Intelligence. Vol. 868. – Springer: Cham, 2020. – P. 541–546. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/978-3-030-32258-8_63
  • Borah A., Nath B. Identifying Risk Factors for Adverse Diseases Using Dynamic Rare Association Rule Mining // Expert Systems with Applications. – 2018, № 113. – Р. 233–263. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.07.010
  • Doğan O., Kem F.C., Oztaysi B. Fuzzy Association Rule Mining Approach to Identify e-commerce Product Association Considering Sales Amount // Complex & Intelligent Systems. – 2022, № 8. – Р. 1551–1560. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s40747-021-00607-3
  • Fernandez-Basso C., Ruiz M.D., Delgado M., Martin-Bautista M.J. A Comparative Analysis of Tools for 63 Visualizing Association Rules: A Proposal for Visualising Fuzzy Association Rules // Proceedings of the 11th Conference of the European Society for Fuzzy Logic and Technology. – Dordrecht: Atlantis Press, 2019. – P. 520–527. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.2991/eusflat-19.2019.72
  • Fister I., Fister I., Fister D., Podgorelec V., Salcedo-Sanz S. A Comprehensive Review of Visualization Methods for Association Rule Mining: Taxonomy, Challenges, Open Problems and Future Ideas // ArXiv. – 2023. – abs/2302.12594. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12594
  • Griber Y.A., Jung I.L. Colors of Health and Sickness: Sociocultural Research of Associative Connections // Общество. Среда. Развитие. – 2017, № 4. – C. 89–95.
  • Hahsler M. arulesViz: Interactive Visualization of Association Rules With R // The R Journal. – 2017, № 9(2). – Р. 163–175. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.32614/RJ-2017-047
  • Hahsler M., Karpienko R. Visualizing Association Rules in Hierarchical Groups // Journal of Business Economics. – 2017, № 87. – P. 317–335. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s11573-016-0822-8
  • Hong J., Tamakloe R., Park D. Discovering Insightful Rules Among Truck Crash Characteristics Using Apriori Algorithm // Journal of Advanced Transportation. – 2020. – Article ID 4323816. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1155/2020/4323816
  • Lakshmi N., Krishnamurthy M. Association Rule Mining Based Fuzzy Manta Ray Foraging Optimization Algorithm for Frequent Itemset Generation From Social Media // Concurrency and Computation: Practice and Experience. – 2021, № 34(10). – Article ID e6790. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1002/cpe.6790
  • Li K., Liu L., Wang F., Wang T., Duić N., Shafie-khah M., Catalão J.P.S. Impact Factors Analysis on the Probability Characterized Effects of Time of Use Demand Response Tariffs Using Association Rule Mining Method // Energy Conversion and Management. – 2019, № 197. – Article ID 111891. – Интернет ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.111891
  • Matharaarachchi S., Domaratzki M., Katz A. & Muthukumarana S. Discovering Long COVID Symptom Patterns: Association Rule Mining and Sentiment Analysis in Social Media Tweets // JMIR Formative Research. – 2022, № 6(9). – Article ID e37984. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.2196/37984
  • Ounifi M.S., Amdouni H., Elhoussine R.B., Hammoudi S. New 3D Visualization and Validation Tool for Displaying Association Rules and Their Associated Classifiers // 20th International Conference Information Visualisation. – Lisbon: IEEE, 2016. – Р. 152–158. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1109/IV.2016.78
  • Rojas W.A., Vargas C., Villegas C.M. Interactive Visualization of Association Rules Model Using SOM // Interacción’14: Proceedings of the XV International Conference on Human Computer Interaction.– New York: Machinery, 2014. – Article ID 104. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1145/2662253.2691319
  • Sarno R., Sinaga F., Sungkono K.R. Anomaly Detection in Business Processes Using Process Mining and Fuzzy Association Rule Learning // Journal of Big Data. – 2020, № 7. – Article ID 5. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1186/s40537-019-0277-1
  • Sekhavat Y.A., Hoeber O. Visualizing Association Rules Using Linked Matrix, Graph, and Detail Views // International Journal of Intelligence Science. – 2013, № 3. – P. 34–49. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.4236/ijis.2013.31A005
  • Sharmila S., Vijayarani S. Association Rule Mining Using Fuzzy Logic and Whale Optimization Algorithm // Soft Computing. – 2021, № 25. – P. 1431–1446. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s00500-020-05229-4
  • Varu R., Christino L., Paulovich F.V. ARMatrix: an Interactive Item-to-rule Matrix for Association Rules Visual Analytics // Electronics. – 2022, № 11(9). – Article ID 1344. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.3390/electronics11091344
  • Vives▫Mestres M., Kenett R S., Thió-Henestrosa S., Martín-Fernández J.A. Measurement, Selection, and Visualization of Association Rules: A Compositional Data Perspective: A Compositional Data Perspective on Association Rules // Quality and Reliability Engineering International. – 2022, № 38(3). – P. 1327–1339. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1002/qre.2910
  • Yamamoto C.H., de Oliveira M.F. Rezende S.O. Visualization to Assist the Generation and Exploration of Association Rules // Post-Mining of Association Rules: Techniques for Effective Knowledge Extraction. – IGI Global, 2009. – P. 224–245. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.4018/978-1-60566-404-0.CH012
  • Yu Y., Martek I., Hosseini M.R., Chen C. Demographic Variables of Corruption in the Chinese Construction Industry: Association Rule Analysis Of Conviction Records // Science and Engineering Ethics. – 2019, № 25. – Р. 1147–1165. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1007/s11948-018-0024-6
  • Zhang L., Tan X., Zhang S., Zhang W. Association Rule Mining for Career Choices Among Fresh Graduates // Applied and Computational Mathematics. 2019, № 8(2). – P. 37–43. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.11648/J.ACM.20190802.13
  • Zhang Y. The Influence of Ideological and Political Education on Employment Quality of College Students Based on Association Rule Analysis // Journal of Physics: Conference Series. – 2021, № 1744. – Article ID 042169. – Интернет-ресурс. Режим доступа: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1744/4/042169
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©