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Supporting Transportation Decision-Makers with Tool Design and Data Uncertainty Visualizations

Nasim Sharbatdar

Masters thesis (2020)

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Cite this document: Sharbatdar, N. (2020). Supporting Transportation Decision-Makers with Tool Design and Data Uncertainty Visualizations (Masters thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/5466/
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Abstract

RÉSUMÉ : Les décideurs en matière de transport des agences gouvernementales jouent un rôle important dans la gestion des conditions du réseau de circulation, qui à leur tour ont un impact majeur sur le bien-être des citoyens. Les pratiques, les défis et les besoins de ce groupe de praticiens sont moins représentés dans la littérature HCI. D’autre part, il existe un manque d’outils permettant de répondre aux besoins des décideurs et de les aider à suivre et analyser les conditions de circulation sur le réseau routier. De plus, presque toutes les données de transport comportent une certaine incertitude, et une bonne communication de l’incertitude des données par le biais de visualisations peut avoir un effet important sur la qualité des décisions prises par les experts en transport. Cependant, il y a peu de connaissances sur la façon dont les décideurs en matière de transport gèrent les données incertaines et perçoivent les visualisations de l’incertitude des données.----------ABSTRACT : Transportation decision-makers from government agencies play an important role in addressing the traffic network conditions, which in turn, have a major impact on the well-being of citizens. The practices, challenges, and needs of this group of practitioners are less represented in the HCI literature. On the other hand, there is a gap for tools that can fulfill decision-makers’ needs and help them monitor and analyze traffic conditions on the road network. Additionally, almost all transportation data have some uncertainty, and good communication of data uncertainty through visualizations can have a great effect on the quality of the decisions that transportation experts make. However, there is little knowledge about how transportation decision-makers deal with uncertain data and perceive data uncertainty visualizations.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie informatique et génie logiciel
Academic/Research Directors: Jinghui Cheng and Catherine Morency
Date Deposited: 17 Jun 2021 13:12
Last Modified: 17 Jun 2021 13:12
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/5466/

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