Verklarende en onderzoekende visualisaties
Data visualisaties zijn onder te verdelen in verklarend (explanatory) en onderzoekend (exploratory). Een verklarende visualisatie vertelt een verhaal. Het toont (belangrijke) bevindingen. Zie bijvoorbeeld deze visualisatie. Onderzoekende visualisaties daarentegen, ondersteunen de gebruiker om de data zelf te bestuderen en vanuit verschillende kanten te bekijken. Hij wordt in staat gesteld zijn eigen informatiedoelen te bereiken. Hij creëert eigen inzichten en trekt zijn eigen conclusies. Dit doet hij op basis van wat hij relevant of interessant vindt. Meestal zijn dit type visualisaties interactief van aard. Zie bijvoorbeeld deze. Hybride vormen zijn natuurlijk ook mogelijk.
Passieve en actieve interactors
Met een interactor kan een gebruiker interacteren met de data. Bijvoorbeeld om extra informatie getoond te krijgen bij bepaalde onderdelen van de visualisatie of om data te filteren. In het eerste geval spreken we over een passieve interactor. Hierbij wordt de getoonde data niet gewijzigd. Beweeg uw muis maar eens over een gemeente in dit voorbeeld. Als u dat doet, verschijnt voor die specifieke gemeente de bevolkingsdichtheid per km2. Bij een actieve interactor wordt de getoonde data wél gewijzgd. In hetzelfde voorbeeld, maar ook in dit voorbeeld, wordt met actieve interactors de getoonde data gewijzigd. In onderstaande afbeelding zijn actieve interactors gebruikt om de data te filteren. In dit scenario worden alleen de gemeentes weergeven met een bevolkingsdichtheid tussen 598 en 2550 inwoners per km2:
Visual Information-Seeking Mantra
In 1996 stelde Ben Shneiderman van de Universiteit van Maryland de Visual Information-Seeking Mantra voor. Dit maakt onderzoekende/interactieve visualisaties toegankelijk voor een breed publiek, waarmee zij hun eigen informatiedoelen kunnen bereiken. Het mantra luidt:
Eerst overzicht, zoom en filter en daarna de details op verzoek.