注释图:一个对用户注释数据分析的图可视化系统 Annotation Graph: A Graph-Based Visualization for Meta-Analysis of Data based on User-Authored Annotaions

在日常生活中,当我们阅读期刊、报纸、论文、书籍等作品时,对于其中的某些内容,我们可以通过注释(annotations)发表评价,记录想法。当我们回顾这些注释时,一方面可以回顾所注释的内容,另一方面可能产生新的想法。同样,在一个可视化系统中,我们是否可以对于一些发现加上注释,进一步发现数据特征呢?这篇论文的工作就是在一个可视化系统中加入注释的功能,当用户使用可视化系统探索数据时,可以通过对数据添加标签(tag),评价(comment)两种注释方式记录数据的特征,系统会以数据、标签、评价为节点构建一个注释图(annotation graph)来帮助用户整理自己的发现,进一步促进对数据特征的挖掘。

Annotated图1 在文本上通过画线、评价等方式作注释

为了生成这样的一个注释图,并且评价它的有效性。作者将HCI实验数据作为应用场景,并且邀请三位HCI研究人员全程参与系统的设计、评估。三位专家都关注手的轨迹数据,但是有所不同。第一位专家研究的是用户的手从一个固定点指向笔记本上目标点的三维轨迹数据;第二位专家关注用户每天手指在触摸板上的移动数据;第三位专家研究用户在操纵触摸板时手指交叉特征(finger chording pattern),比如使用手指的数量、手指的相对位置。

workflow 图2 基于ESDA准则的系统设计原理

在设计可视化系统时,作者按照ESDA [2] 准则,通过不断与专家交流,让专家分别试用系统探索自己关心的数据来不断改进、完善系统。

最终的系统界面如图3,分为两大部分,a,b,c是系统探索部分,d,e是生成注释图部分。在视图a中,每一行是一条记录,每一列是不同的数据属性,通过sparkline展现手的轨迹;当在视图a中选择某些轨迹后,会在视图b中具体展示这些轨迹;视图c会根据数据的不同,产生不同的可视化形式,比如图3 c是专家一数据的三维轨迹视图。

interface图3 系统界面

首先,专家可以在a,b,c视图中通过筛选、高亮、链接等方式对数据进行探索,如果专家在探索过程有所发现,可以在d视图中通过标签、评价的方式对当前探索的数据进行注释,这样一次注释包含标签、评价、数据三个基本元素,系统会将数据、标签、评价分别作为节点,并在它们之间两两加边加入到注释图中。在图e中,红色的节点代表评价,蓝色的节点代表标签,绿色的节点代表所选择的数据。边表示标签、评价、数据同时出现在一次注释中。

在图3 e中,节点越接近,代表节点之间越相似,为了得到这样的图布局,作者定义了两类相似性,包括类间(between-concept)相似性,类内(within-concept)相似性。类间相似性包括tag-comment,comment-selection,selection-tag相似性。

form2         图4 不同的相似性计算方法

基于以上的相似性评估办法,注释图的布局分为以下三步。

1)  基于所有节点的相似性确定未被固定(unpinned)节点的位置

2)  根据节点与固定(pinned)节点的相似性调整其位置

3)  通过斥力防止节点重合

为了进一步提高注释图的有效性,作者提供了三种不同的布局方法。在projection-plot中,根据相似度矩阵,利用MDS算法确定节点位置;在slice-plot中,相同类别的节点放置在同一列;在circular-plot中,节点根据与中心节点的相似性放置。

layout图5 不同的布局方式,a) projection-plot,b) slice-plot,c) circular-plot

这样,专家们在探索数据的时,可以根据自己的偏好,使用不同的图布局方式。最后,专家们都认为注释图可以帮助他们记录、发现、梳理探索数据时的发现。

总而言之,这项工作基于注释数据,帮助用户对数据分析,选取的角度具有新颖性。作者在可视化系统设计过程中不断与专家交流,迭代开发系统,保证了最后系统的有效性。同时,注释图具有很大的可扩展性,它可以嵌入到多个可视化系统中,帮助这些系统提高有效性。

[1] Zhao J, Glueck M, Breslav S, Breslav S, Chevalier C, Khan A. Annotation Graphs: A Graph-Based Visualization for Meta-Analysis of Data based on User-Authored Annotations. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2016.

[2] Sanderson P M, Fisher C. Exploratory sequential data analysis: Foundations. Human–Computer Interaction, 1994, 9(3-4): 251-317.

 

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