可视化和信息图传达数据故事，广泛应用于科学研究和社会生活。信息图的设计风格多样，既可以是极简主义的可视化，只包含原始数据相关的元素；也可以是经过精心装饰的可视化，以更好地吸引可视化读者。然而，长久以来，研究者在信息图装饰的作用上存在争论。
月度存档: 六月 2021
解释装饰对于可视化的影响 (Interpreting the Effect of Embellishment on Chart Visualizations)
作者: Jiang, Ruike Jiang
日期: 2021年6月27日
解释装饰对于可视化的影响 (Interpreting the Effect of Embellishment on Chart Visualizations)已关闭评论
对探索性可视分析中分析关注点进行建模和使用（Modeling and Leveraging Analytic Focus During Exploratory Visual Analysis）
作者: Shuai Chen
日期: 2021年6月26日
对探索性可视分析中分析关注点进行建模和使用（Modeling and Leveraging Analytic Focus During Exploratory Visual Analysis）已关闭评论
可视分析系统通过对数据的图形化表示和灵活的交互方式让用户能够分析、发现数据中的规律。然而用户对于这些发现的理解和解释往往需要一些外部的知识（context），这篇论文[1]通过对于用户在数据分析过程中的关注点（analytics focus）进行建模和计算的方式，自动给用户推荐相关的外部知识来帮助用户对于数据的理解。
继续阅读 »使用众包成对比较学习自动图表布局配置（Learning to Automate Chart Layout Configurations Using Crowdsourced Paired Comparison）
作者: 杨, 超凡
日期: 2021年6月22日
使用众包成对比较学习自动图表布局配置（Learning to Automate Chart Layout Configurations Using Crowdsourced Paired Comparison）已关闭评论
数据可视化在社交媒体、杂志和网站上无处不在，以直观、准确的方式表达复杂的数据。然而，创建有效和精致的可视化即使对于专业人员来说也是一件具有挑战性的任务。仅仅是在图表的布局方面，需要创作者重复多次调整布局的参数，才能得到满意的结果。这个不断试错的过程不具有系统性，而且非常耗时。已有的图表自动布局方法来自于图表制作工具，它们基于预定义规则自动生成布局，然而这种方法可能产生次优的结果。该工作由香港科技大学可视化实验室和微软亚洲研究院合作完成， 提出了一种通过学习用户偏好实现图表布局自动推荐的方法。
继续阅读 »虚拟地球仪上的定量数据可视化(Qantitative Data Visualisation on Virtual Globes)
作者: chenglei
日期: 2021年6月21日
虚拟地球仪上的定量数据可视化(Qantitative Data Visualisation on Virtual Globes)已关闭评论
虚拟地球三维空间中的地理数据可视化直观且应用广泛，但是存在三维空间的遮挡和投影变形等问题，目前没有给出相应的三维地球中定量数据的可视化设计准则。该工作[1]探索了虚拟地球上定量数据可视化的两个主要设计因素：i) 常用元素（2D 条形、3D 条形、圆形）和 ii) 这些元素的方向（切线、法线、广告牌）。用户研究实验表明，虚拟地球上的 3D 法向量条形和 2D 广告牌条行都是准确的，切向量的条形和圆形都增加了用户的认知负担。在这些结果的指导下，作者提出了一个新颖的可视化 Geoburst，它结合了虚拟地球和径向条形图，通过对齐加强了数据的比较，减少了数据的遮挡和投影变形的问题。
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