データビジュアライゼーションは、他の視覚コンテンツと共に、政治的コミュニケーションを含むオンラインディスコース内でますます利用されています。「客観的」と見なされることが多いにもかかわらず、データビジュアライゼーションは誤解を招くために作成されることや、それを利用されることもあります。本研究では、2024年の米国・メキシコ国境での進行中の「危機」に関するソーシャルメディアディスコース内でのデータビジュアライゼーションの使用と進化を研究します。計算支援による定性的分析を通じて、まず4つの反移民の枠組みを支持するために使用されるデータビジュアライゼーションの方法を説明し、これらのビジュアライゼーションの主要な戦術と情報源を明らかにします。次に、3つのデータビジュアライゼーション系譜（DVL）を詳細に分析し、同じ起源を持ちながら異なる視覚的変化を通じて分岐したデータビジュアライゼーションのファミリーにおいて、適応、注釈、およびリミックスの役割を探ります。最後に、研究者がデータビジュアライゼーションの系譜を特定し理解するのを支援するアプローチを議論し、オンラインディスコースにおける誤解を招くデータビジュアライゼーションの影響を軽減するための設計機会を強調します。
Dhawkaら (Thu,) はこの問題を研究しました。