在可视化领域，交互是一种重要的人与数据交流的方式。在制图学和地理空间可视化的工作中，由于数据具有的时空特性，对用户来说，需要感知基于地理空间、时间空间与树形控件的信息，在具体的任务中，交互会扮演十分重要的角色。因此这篇论文，他们的采访对象是十几个地理、制图、基于地图的可视化等方面的专业领域人士。设计了两轮实验，获得了一手的实践经验，并且从中总结得出了基于不同任务的交互分类。
首先，我们先来看看已有工作对交互步骤的描述。通常的交互是由确认目的开始的，用户需要明确他需要解决的大的问题，然后将大问题进行分成子问题（objective），通过应用不同的交互方法（operator）来执行任务、以完成具体的目的。交互动作之后，用户会获得系统的状态、理解并最后评估交互的结果。如下图流水线所示。
他们的用户研究主要分为两个部分，首先邀请所有的专家进行一个半结构化的访谈，通过与他们的交流过程中，总结出目标（objective）和交互方法（operator）的不同的需求，通过总结、筛选、并包括添加一些已有文献上的工作，他们总共获得了200个左右的目标与交互方法。然后将每个方法做成一个卡牌card，第二个部分就是让用户对这些所有的卡牌进行分类、整理。比如将操作类型相同的、目标相似的归位一类，最后得出了如下图所示的矩阵。每一行代表一个类型的操作，颜色的深浅代表被认为俩俩是同一类的程度。
对这些结果的分析，其中这篇文章涉及到的，主要是三个部分的分类：目标分类（Objective），操作分类（Operator）以及对象类型分类（Operand）。主要分类如下表所示，对象类型共分为三种，对每个对象类型，我们有5中不同的目标，并且最后总结出17种交互方式用于完成这些问题。
这15中它都涉及到了具体的例子，我们就以其中比较（Compare）这一个特征，用一个已有的例子进行说明。下图是我们所做的禽流感疫情可视化（http://vis.pku.edu.cn/birdflu) 。其中这个工作的描述可以参考另一篇博客。在这里我们要说明的问题是，对于比较任务，在空间域、时间域与属性域三个方面是什么样的。
首先我们可以看空间视图，我们可以提出问题1（Q1），上海和浙江哪个地方禽流感人数多？和问题2（Q2），中国北方和南方哪里感染疫情多？对于这两个问题，就是空间上的比较任务，我们可以通过例如空间缩放操作，定位到上海和浙江，观察他们的感染人数（圈的大小和数字显示）。对于南方和北方，我们需要对视图进行缩放至中国国家层面，通过密度图的分布，可以很明显地看出疫情主要集中在南方，有其是上海一带的长三角地区。
对于属性空间，我们关心的问题3（Q3）是比如禽流感患者中，死亡和治愈的比例是如何的，哪个多？那我们可以通过属性视图，通过选定空间的区域，观察某一时间范围内，治愈和死亡的比值。我们可以清楚地看出，在疫情爆发前期，死亡人数高于治愈，而后慢慢地治愈人数多了起来，与死亡人数持平，并有超越趋势。
第三个问题是在时间维度，问题4（Q4）江西省6个患病者他们是何时患病的，何时确诊，先后顺序如何？对于这样的问题，用户需要首先在空间中点击（过滤）出江西的病例，然后通过连接视图（Linked View）看到时间轴上高亮的病例，在时间分布在爆发的中期，并且有6名疑似都确诊了，其中一人死亡。更进一步，我们可以通过鼠标悬浮点击具体案例看到细节的患者信息。
以上的例子只是从一个方法（比较）对应不同的三个问题层面（空间、属性、时间）以一个简单的例子来说明问题。还有许多细节的问题请参考这篇很有价值的论文【1】。此外它同时也整理出许多交互的设计方法，这对我们今后的研究工作也十分有借鉴意义的。
[1] Robert E. Roth. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12):2356-2365, Dec. 2013.
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