月度存档: 五月 2018

DataInk:直接且创新的数据导向绘制(DataInk: Direct and Creative Data-Oriented Drawing)

由于缺乏构建在创造性的视觉表达的同时,提供支持将图形内容绑定到数据的工具,创建异想天开的个人数据可视化仍然是一个挑战。许多数据分析和可视化创建工具的目标是可视化表示的快速生成,但缺乏图形设计所必需的功能。工具包和制图库提供了更多的表达能力,但需要专家编程技巧来实现定制设计。相反,素描以自由形式的方式提供流体实验与视觉形状和布局,但需要手动绘制每一个数据点。我们的目标是弥合这些极端之间的差距。本文[1]提出了DataInk,一个支持通过直接笔和触摸输入的严格直接操作来创建表达性数据的可视化系统。利用我们常规的操作,再加上一个新颖的图形用户界面,DataInk使创造性数据可视化的直接、流畅和灵活的创作成为可能。

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考虑在设计可视化工具中的代理和数据粒度(Considering Agency and Data Granularity in the Design of Visualization Tools)

在设计可视化工具时,先前的研究已经做出了取舍。“自下而上”的工具是用户驱动的设计过程,并且能够深入了解和控制视觉映射;而自动化工具更有效,允许人们快速探索复杂的替代设计,但透明度较低。这个工作研究如何设计可视化工具,使其支持一个用户驱动的,透明的设计过程,同时保证效率和自动化。通过一系列的设计研讨会,参加者产生了各种各样的解决方案,范围从基于实例的方法扩展构造可视化到解决方案,其中可视化工具代表设计者来推断解决方案,例如基于数据属性。在更高的层次上,这些发现强调代理和粒度作为维度,可以指导在这个空间中的可视化工具的设计。

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CrowdLayout: Crowdsourced Design and Evaluation of Biological Network Visualizations

生物学家经常会用网络来分析实验中的现象,比如细胞内分子的交互,电信号在神经元之间的传递,但是创建一个能够有效表现生物学信息的网络扔存在挑战。尽管有大量的自动图布局算法,但是这些算法没有利用网络中生物学信息,生成的布局效果没有实际意义;专家通常会利用自己的专业知识通过手动的方式对这样的网络布局,但是这样的布局方式效率太低,难以短时间内对大量网络数据生成有效布局。所以这篇文章通过众包的方式让普通用户在一定的准则下,帮助专家创建、评估网络数据的布局[1]。 继续阅读 »

T-Cal: 通过基于日历的可视化了解团队的对话数据

了解团队沟通和协作模式对于提高组织中的工作效率至关重要,于是基于团队对话数据的分析和探索是迫切需要的。但是这些数据通常是大量的包含了多种多样的信息,而且往往有多个线程对话同时进行。特别地,这些数据往往将消息及其答复捆绑在一起。因此从这些杂乱的数据中探索和分析存在很大的挑战。本文提出了一种交互式可视化系统T-Cal [1],它支持从团队消息传递平台(例如Slack)分析对话数据。 T-Cal采用用户熟悉的可视化界面和日历,可以从不同的角度多尺度浏览数据。 T-Cal还采用了许多分析技术来解开对话交错,提取关键词和情绪分析等等。

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可视化助力理解地震活动

近些年来,世界范围内频繁的地震活动对人类社会造成了巨大的影响。十年前,2008年的5月12日,发生在四川省汶川的8级地震就造成了数十万人死伤,破坏面积超过数十万平方公里。在地震领域,科学家们已经开展了长期的针对地震发生过程的研究,并期望通过研究来减少强震带来的伤亡。其中,一些观测和研究表明地震活动可能与电离层中的异常信号相关,并据此提出了一个假说:在地震发生前,震中以及附近的岩石圈活动会释放电磁辐射到空气中,从而导致电离层相关信号的扰动。DEMETER卫星是由法国发射的、第一颗用于研究电离层扰动与地震活动相关性的卫星。北京大学可视化与可视分析实验室和中国地震台网中心的张永仙研究员合作,提出了一个可视分析系统,用于帮助科学家研究分析DEMETER卫星采集的电离层数据和地震事件之间的相关性。这个工作也于去年被SIGGRAPH Asia Symposium on Visualization接收,获得最佳论文提名奖。应组织者的邀请,今年5月12日至14日成都举办的“汶川地震十周年国际研讨会 暨第四届大陆地震国际研讨会”上,由实验室袁晓如研究员作了进一步交流。

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用持续同调方法检测动态图的结构变化(Visual Detection of Structural Changes in Time-Varying Graphs Using Persistent Homology)

动态图可视化对复杂网络分析等能起到关键作用,但由于动态图数据的复杂性,其演变过程的可视化形式一直难以确定,整体而言一般分为动画(Animation)和时间线(Timeline)两类。这个工作提出了一种用持续同调(Persistent Homology)来衡量动态图结构变化特性的方法,在此基础上提取特征以时间线的形式进行可视化,揭示动态图的异常变化和整体演变过程[1]。持续同调是拓扑数据分析(Topological Data Analysis, TDA)的主要工具,是近年探索性数据分析和数据挖掘领域中逐渐活跃的方向,有深刻的代数几何背景,将其引入可视化的特征提取是一次全新的尝试。

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TopicOnTiles: 通过社交媒体数据的专有主题建模进行基于瓦片地图的时空事件分析

在带有地理标签的社交媒体数据中检测特定区域的专有事件是一项重要任务。然而在大量的文本数据中有效的提取出某特定时间和区域的事件是异常复杂的。为了应对这项挑战,该工作提出了TopicOnTiles[1],通过使用社交媒体数据提取主题信息,在多层次的基于瓦片的地图界面中显示专有事件相关信息的可视化分析系统。TopicOnTiles采用并改进了最近提出的可以提取与特定区域和时间点相对应的时空专用主题的主题建模方法STExNMF[2]。此外,作者利用基于瓦片的地图界面来并行处理大规模数据,并设计词云,glyph和热点图等来帮助用户提取并分析事件的时空特征。

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ECGLens:从大规模ECG数据中进行心律失常检测的交互式可视分析系统

心电图(ECG)常用于检测心律失常。传统上,心脏病专家总是根据单一的ECG观察图,进行疾病诊断。这导致不规则的心律失常很难检测出来。近几年,随着相关技术的发展,大量原始ECG数据的收集成为可能。这有望提高相关诊断的准确性。但大数据量给心脏病专家带来挑战。针对这个现象,这个工作介绍了基于大规模心电图数据进行心律失常检测和分析的交互式系统ECGLens[1]。

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InfoNice: 轻松创建信息图 (InfoNice: Easy Creation of Information Graphics)

信息图可以以美观的、难忘的和吸引人的形式传达数据中的信息,通常用于展示对于数据的洞察,而非用于数据探索和分析。该工作主要关注视觉修饰(visual embellishment)。视觉修饰传统上被认为传达的数据与使用的显示资源之比(Data-Ink Ratio)较低。但是,近年来的研究发现它对于数据的传播有价值:可以增强观众对信息的记忆;提供上下文;标记数据;ISOTYPE类型的信息图可以达到和可视化图表相同的阅读速度和准确率。

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通过原位可视化增强代码帮助理解程序(Augmenting Code with In Situ Visualizations to Aid Program Understanding)

程序员在软件开发的过程中需要编写、测试、调试、回顾代码。为保证代码的正确性,程序员必须将代码与程序运行时状态结合起来。但现有的技术,包括调试日志、设置断点等,均与代码在不同的视图中,程序员在调试程序时需要频繁地切换视线,这给程序员带来了极大的负担,并降低了其调试效率。本文提出可视化直接放入源代码中的技术用于帮助程序员理解程序。

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