面向量化的可视分析的结构化刷选和统计联动 (Towards Quantitative Visual Analytics with Structured Brushing and Linked Statistics)

目前的可视分析系统提供的刷选联动操作多是定性的,即在一个视图中任意刷选,在其他视图中高亮对应数据进行联动。这种刷选联动方式,一方面很难重现一个自由的刷选操作。另一方面,高亮的联动方式不支持定量分析。而本文[1]对刷选-联动方式进行拓展,提出面向量化可视分析的结构化刷选和统计联动的新颖的交互设计。

结构化刷选:

作者提取出刷选操作的设计空间中的三个要素:刷选锚点、刷选范围、刷选移动。所谓刷选锚点是刷选范围的起始点,刷选范围定义了刷选范围的大小,而刷选移动则定义了刷选在视图中的运动。一般的刷选允许以任意点为刷选锚点,定义任意的刷选范围,在视图中任意移动。本文通过在刷选空间中制定显性或隐性的刷选规则,对设计空间中三个元素进行约束,从而提供结构化的刷选。

其中,显性的刷选规则为在视图中覆盖一定规则的网格,将刷选锚点对齐网格格点、刷选大小受网格单元格约束、刷选方向沿网格方向。如图1所示的网格包括规则网格刷选、统计百分刷选、百分刷选。网格覆盖不仅仅能提供结构化的刷选,还能提供对数据发布的总结,例如统计百分网格能够反映数据的分布。百分刷选是将锚点从网格格点释放,对刷选形状进行约束,例如矩形、圆形百分刷选。

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图1: 基于网格的结构化刷选: A. 规则网格刷选; BC. 统计百分刷选; DE. 百分刷选

隐性的刷选则是以视图中的数据分布为规则,根据潜在的数据点之间的距离选择数据。文中提出马氏距离刷选。如下图2所示,当通过选择当前中心点往外,按马氏距离刷选一定规模的数据。不同于欧式距离,马氏距离基于数据分布,而非绝对的空间距离选择与中心点一定范围内的数据。

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图2: 不同规模的马氏距离刷选

此外,本文还提出结构化的动态刷选,通过对刷选路径进行约束。方式一是允许用户自由地指定移动路径。方式二是指定起始、终止点进行路径插值,即通过指定起始、终止刷选,插值帧数来定义插值动画。

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图3: 结构化的动态刷选

统计联动:

在刷选出感兴趣的数据之后,作者提供统计联动来支持定量分析。作者通过以下几个方面,实现联动统计。其一是对进行统计提示,包括了表示选择中心(均值、中位数、最大最小平均值)。统计追踪视图指在刷选动画过程中,将动画过程中不同的刷选帧对应的刷选结果的统计量使用静态曲线固化下来。图4所示,在12帧的动态刷选过程中,左侧三个视图并置了三种不同中心的变化,右侧将中心线叠置在一个原始视图中。此外,选定一个刷选帧展示统计cross-hair,界定了数据的四分位点范围。

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图4:数据中心的统计联动

此外,本文还提出参考作为动态刷选的对比。如下图5所示,左侧将黑色的参考路径为起始、终止中心点连线,作为真实刷选中心线变化的对比基准。同理,右侧图使用矩形界定选中的数据点范围,黑色框为起始、终止刷选的数据范围,红色为其中每一帧的刷选范围。

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图5: 刷选参考线框

本文提出结构化的刷选,虽然丢失了一般刷选操作的绝对灵活性,但基于统计、数据分布的刷选为用户进行定量分析提供了更有力的支持。同时,统计联动将统计信息显性地内嵌至原始视图中,能够有效的支持进行定量分析。

参考文献:

[1] Radoš, S.; Splechtna, R.; Matković, K.; Đuras null, M.; Gröller, E. & Hauser, H.
Towards Quantitative Visual Analytics with Structured Brushing and Linked Statistics
Computer Graphics Forum, 2016, 35, 251-260

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