月度存档: 四月 2020

北京大学可视化实验室袁晓如团队两项研究成果被ACM CHI 2020收录

ACM CHI国际学术会议(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)是人机交互领域的最高学术会议(CCF-A会议)。北京大学可视化与可视分析实验室袁晓如团队的两项研究成果《Automatic Annotation Synchronizing with Textual Description for Visualization》与《GoTree: A Grammar of Tree Visualizations》被ACM CHI 2020收录为长文。2020年ACM CHI共收到会议论文投稿3126篇,收录760篇,录取率为24.3%。会议原定2020年4月25-30日在美国夏威夷举办。由于疫情影响,会议取消现场活动,论文将按照原定计划4月25日ACM在线图书馆上线发布。

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自动可视化注释动画生成

基于文本描述的可视化自动注释

在数据分析过程中,人们会获得各种发现与洞见。当他们分享这些洞见时,可视化图表常常扮演着重要的角色。然而,如何高效地引导观众理解数据,却不是一件简单的事情。在演讲者描述图表的同时,观众需要在图和描述之间频繁切换,并进行视觉和语义信息的匹配。这一过程乏味且耗时,甚至会阻碍观众跟上讲演的思路。

一种有效的辅助读图手段是高亮与注释。针对每一句描述,我们可以高亮被描述的图中实体,并将描述文本附着于实体旁边,从而绑定视觉与语义信息,并快速吸引观众注意力。然而,高亮注释的工作耗时费力,极大地增加了演讲者的工作负担。

针对这一问题,北京大学可视化与可视分析实验室袁晓如团队近期提出一种自动生成图表高亮与注释效果的方法。用户只需上传图表及相应的描述,即可在顷刻间获得准确而生动的、带高亮与注释效果的动画,以辅助数据信息的展现。这项成果发表于ACM CHI 2020。

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统一的树可视化形式描述语法 – GoTree

树可视化是可视化领域长期以来的研究热点。近40年来,研究者利用不同的视觉映射方式发展了超过300种树可视化形式(https://treevis.net/),并且广泛应用在日常生活中,例如展示电脑文件目录结构的缩进列表,反映股市中公司市值以及股价升降的Treemap。针对树可视化快速构建的问题,北京大学可视化与可视分析实验室袁晓如团队近期提出针对树可视化形式的描述性语法GoTree,支持用户从坐标系,视觉元素,以及布局三个方面描述预期的树可视化形式从而支持面向大众用户的灵活高效的可视化构建。这项成果发表于ACM CHI 2020。

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