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INF4000 Data Visualisation

Coursework brief

1. General information

The assessment of the module tests not only your ability to create informative visualisation but also the knowledge you have gained throughout the semester on important visualisation topics and how much you have engaged with the visualisation literature. The assessment will consist of a document (written  in Word or similar document writing software) consisting of a composite visualisation and related  reflections. The  reflections  need to  be your individual take on the topics discussed in the seminars and lectures. Those reflections need to be put in a wider context using relevant literature sources.  Keep  in  mind  that  visualisations  that  are  not  your  work cannot  be  used  in this assessment.

The assessment should be 3,000 word long, divided into five sections of approximate equal length. This assessment will account for 100% of the mark of INF4000 Data visualisation. A mark of 50 is required to pass the module. The deadline for the assessment is Wednesday, 25th  January 2023 at 10:00am via the Turnitin link found in the Blackboard page of module INF4000 Data visualisation.

2.   Sections of the report

The  composite visualisation  should  contain at least 4 charts, which belong to the same topic and contribute  extra  information  that  you  want  to  communicate.  In  the  report,  you  will  include  the visualisations right after the cover page, followed by five sections. You should consider all sections equally important and devote around 600 words to each section, for a total of 3,000 words. You need to cover the entire composite visualisation in section 1. You can choose to focus on one or more than one chart in section 2 – 5.

Dataset sources:

You should choose datasets from reliable data sources that can contribute to the topic you select. Note that you should not use the datasets for module INF6027. It is your responsibility to ensure that the dataset does not contain any personally identifiable data and is made available as anonymised data. If the selected dataset(s) fail to meet these requirements, an automatic fail will be granted to the submission. Here is a list of pre-approved data sources that you can use:

●    CDRC         (excluding         the         Index         of         Multiple         Deprivation         dataset):  

https://data.cdrc.ac.uk/search/type/dataset

●    OWiD (excluding the covid- 19 dataset):https://ourworldindata.org/

●    WDI:https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators

●    ONS:https://www.ons.gov.uk/

●     UBDC:https://www.ubdc.ac.uk/

●     London:https://data.london.gov.uk/

●    New York City Taxi data: https://www.nyc.gov/site/tlc/about/tlc-trip-record-data.page

Any dataset(s) that you choose that don't belong to this list, you would need to declare them using this Form by 10 am on 9th December (Week 11). We will go through the dataset that you have declared and will approve them  if they  meet this criteria  by  14th December (mid-Week 12). If you use a dataset out of the approved  list above without declaring them  by the deadline, your work will be graded an automatic fail.

The five sections are:

1.   Knowledge building Describe how the visualisation provides new knowledge on a specific topic. You will need to briefly explain the topic you want to address, and why it is important. In addition, you  should  explain  how you found the  dataset(s), why you  chose it (them) and correctly reference the dataset(s). You will need to explain what the visualisation is showing and what new knowledge it provides about the topic you chose. It might help to think about the  A’  in ASSERT  and  describe what  question the visualisation  is trying to  answer. You should  link your discussion  of the visualisation to  literature  sources that  might  concur or conflict with your discussion.

Examples of what we will be looking for:

    Clearly state the topic and explain why the topic is important

●    Explain  how  the  dataset  is  found,  why you  chose  it  and  correctly  reference the dataset

●    Explain what the visualisation is showing and what new knowledge it provides about the topic

●    Good literature sources

●    Sufficient discussion

2.   Theoretical  frameworks  -  Describe your visualisation  and the way you  created  it  using theoretical  frameworks.  You  will  need  to  refer  to  both  the  ASSERT  framework  and the grammar of graphics. You will need to explain how you followed each stage of the ASSERT framework to create the visualisation and explain the elements of your visualisation using the grammar of graphics elements (e.g. geometries, aesthetics, coordinate systems).

Examples of what we will be looking for:

    Clearly state the question to answer

    Detailed description for six stages in the ASSERT

    Discussion using grammar of graphics (multiple occasions)

●    Good literature sources

3.   Accessibility   –   Describe   what   accessibility   means   in  visualisation  and  whether  the visualisation  you  developed   is  accessible.  You  will   need  to  explain  how  issues  with accessibility can make it impossible for certain people to properly analyse a visualisation. You will also need to critique your visualisation with regards to accessibility, discussing whether it is accessible and what design choices you made helped or hindered accessibility.

Examples of what we will be looking for:

    Describe what accessibility means in visualisation

●    Discussion on whether the visualisation is accessible and what design choices you made helped or hindered accessibility

●    Good literature sources

●    Sufficient discussion

4.   Visualisation choice Describe and justify your choice of visualisation type based on the goal  of the visualisation. You will  need to describe and justify why you chose the type of visualisation and discuss possible alternatives. You will need to emphasise the positive and negative aspects of each type of visualisation mentioned and show an awareness of when each visualisation is appropriate based on the data shown and the goal of the visualisation. You can refer to visualisation taxonomies to support your discussion.

Examples of what we will be looking for:

    Justify why you chose the type of visualisation

    Discuss possible alternatives (at least two items)

●    Good literature sources

    Sufficient discussion related to the goal of the visualisation

5.   Implications and Improvements - Describe the ethical implications of using the visualisation in the topic you identified. You could discuss how visualisations could be used to (mis)inform the public, or arrive at (in)accurate conclusions. You could also discuss relevant (preferably on your topic) examples where this has happened in the past, with links to the literature. You should propose changes to justify how the visualisation could be improved. You do not need to  provide  an  improved visualisation,  but should provide ideas on datasets, visual design, accessibility.

Examples of what we will be looking for:

●    Discussion and reflection on visualisations in the topic you choose

●    References to examples or discussions (news, literature)

    Propose improvements on the visualisation you created

Each section should demonstrate that you engaged with  relevant  literature. That  means you are expected to have citations to relevant articles in the literature of visualisation that support or provide context to your reflections  in each section. Each section of the assessment will be explained and covered throughout the module in lectures and seminars. Engaging in these will help you produce a good assessment.

3. Information       School       Coursework       Submission Requirements

It is the student’s responsibility to ensure no aspect of their work is plagiarised or the result of other unfair means. The University’s and Information School’s Advice on unfair means can be found in your Student Handbook, available via http://www.sheffield.ac.uk/is/current  .

Your  assignment  has  a  word  count  limit.  A  deduction  of  3  marks will  be  applied  for coursework that is 10% or more above or below the word count as specified above or that does not state the word count.

It is your responsibility to ensure your coursework is correctly submitted before the deadline. It is highly recommended that you submit well before the deadline. Coursework submitted after  10am  on  the  stated  submission  date will result in a deduction of 5% of the mark awarded for each working day after the submission date/time up to a maximum of 5 working days, where working day’ includes Monday to Friday (excluding public holidays) and runs from  10am  to  10am.  Coursework  submitted  after the maximum period will receive zero marks.  Work  submitted  electronically,  including  through  Turnitin,  should  be  reviewed  to ensure it appears as you intended.

Before the submission deadline, you can submit coursework to Turnitin numerous times. Each submission will overwrite the previous submission. Only your most recent submission will  be  assessed.  However,  after the  submission  deadline,  the coursework can only be submitted once.

During your first Semester at the School, when submitting a piece of work through Turnitin, you will only be able to view a similarity report’ when submitting your Test Essay. You can then edit and resubmit your Test Essay. For other coursework you will not be able to view a Turnitin ‘similarity report’ . Details about the submission of work via Turnitin can be found at:

http://youtu.be/C_wO9vHHheo

If you encounter any problems during the electronic submission of your coursework, you should  immediately  contact the module coordinator and the  Information School teaching support    team    is-teaching-    [email protected]).    This   does   not   negate   your responsibilities to submit your coursework on time and correctly.