作者存档: Guozheng Li

信息可视化中的吸引效应(The Attraction Effect in Information Visualization)

吸引效应是人在两个选择之间的决定会被第三个不相关的选择所影响,这在心理学中是一个被广泛研究的问题。可视化是支持用户的决策的重要方式,比如当我们选择一个要购买的房子或者选择一个要雇佣的雇员,可视化可以帮助用户选择最优的决策方案,然而系统所导致的偏差会产生非常重要的影响。吸引效应所造成的认知偏差,目前仅仅在三个选择中被验证,并且仅仅使用表格,文本,图片的形式,但是其所造成认知偏差同样出现在可视化中。本文为了研究吸引效应在可视化中的存在情况,设计并完成了两个用户调研,在第一个众包的实验中,本文实际上重复了吸引效应的经典实验并且将其拓展到可视化中,并且发现在可视化中具有同样的用户认知偏差;第二个实验主要针对的是吸引效应是否可以被扩展到更大的数据集上,这一类的数据集因为数量的原因难以使用数据表格进行展现。实验结果同样表明,吸引效应所导致的偏差大规模数据集的散点图中同样存在。[1]

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北京大学2017年校园开放日实验室成果演示

2017年5月20日是北京大学校园开放日,实验室安排了在可视化与可视分析方面的最新成果向公众演示,包括湍流可视化,交通数据、微博数据可视分析,伪基站数据可视分析等科研项目。此次开放日实验室接待的参观者包括来自中小学生及其家长等百余人。实验室成员陈思明,洪帆,张江,赖楚凡,叶唐陟,陈帅,李国政,刘强强,冯璐,张宇,施悦凝等多位同学参与了本次开放日演示工作,向参观者介绍相关的工作,并面对面解答参观者的各种问题。今年校园开放日,实验室增加了HoloLens沉浸式可视化等项目,让参观者亲自体验可视化的乐趣。可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众,本次活动,很好地向公众普及了可视化的最新进展,受到参观者的好评。

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FaVVEs: 不同抽象层次的多个图标结合的方式可视化数据的不同属性(Faceted Views of Varying Emphasis (FaVVEs): a framework for visualising multi-perspective small multiples)

在可视化中,大部分数据存在多个不同的属性,比如说空间,时间以及描述性的信息等角度,分析人员需要同时研究不同的属性。然而目前存在的并排图标(small multiple)将不同的属性分开比较的方法使得用户难以对于数据进行分析。为了辅助用户同时获得同时分析数据集的不同属性,本文提出了框架FaVVEs,将支持将不同的并排图标叠加在一起进行显示,同时通过动态调整图标的抽象程度,尽可能的避免并排图标的遮挡问题。本文针对图标并排显示以及叠加显示进行了用户测评。

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让边绑定更加清晰:网络可视化中融合绘制方式的探索(Towards Unambiguous Edge Bundling: Investigating Confluent Drawings for Network Visualization)

本文采用了Confluent Drawing(CD)这种技术,相比较传统的spatial edge-bundling(EB)的方法的优点在于能够按照图的拓扑结构进行边绑定(只有起点与终点相同的边才会在绑定在一起),因此所得到的结果会更加注重图的连接关系。本文所采用的Confluent Drawing(CD)技术是在Power Graph(PG)的基础上完成的,在得到Confluent Drawing的绘制结果之后,文章从系统分析的角度使用图中经常出现的motif检验Confluent Drawing的绘制效果,并且通过User Study的方式比较四种常用的消除连接模糊(edge ambiguity)方法。
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VisFlow – 针对表格的子集数据流模型web可视化框架(Web-based Visualization Framework for Tabular Data with a Subset Flow Model )

在可视化中,数据分析是一个典型的需要交互过程,在这个过程中即需要对于数据的可视化展示同时也需要对于数据交互的查询。数据分析通常都是从对于数据的全局概览开始,然后逐步的深入到数据子集中,直到这个数据子集能够解答用户想要探索的问题。数据探索过程是基于数据的属性进行的,因此辅助数据探索的工具需要足够灵活并且支持用户自定义的探索过程。因此,本文[1]提出了子集数据流模型的web可视化框架VisFlow,通过提供迅速的交互反馈,数据筛选以及视图链接,大大提高了在数据探索与交互查询过程中的交互能力。同时本文实现了以VisFlow框架为基础的原型系统,并且通过case study来验证VisFlow系统的有效性。

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Maptrix: 嵌入地图的多对多流动数据可视化(Many-to-Many Geographically-Embedded Flow Visualisation: An Evaluation)

如何在地理位置中可视化流动信息是一个目前广泛研究的问题,尤其是多对多的流动信息,例如动物的移动,疾病、货物或者知识的传播。本文所做的工作提出了更有效的可视化形式Maptrix帮助用户分析这一类型的数据,设计合理详细的user study针对提出的maptrix可视化形式与Bundled Flow Map和OD Matrix进行有效性方面的比较。

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基于SentenTree社交媒体文本内容可视化(Visualizing Social Media Content with SentenTree)

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社交媒体的流行使得社交媒体文本这一新的文本类型出现了爆炸式的增长。社交媒体文本相对于传统的文本具有显著的特点,它们所包含的文本内容很短并且文本信息存在大量的重复,同时其中也蕴含着非常宝贵的信息。如何充分利用社交媒体中的文本信息,帮助用户建立对于社交网络文本内容的快速理解是一件非常具有挑战的事情。本文试图在单个词语与整个句子之间寻找平衡,在此基础之上提出一种新的社交媒体文本的可视化的方式sentenTree,这一可视化方式能够给用户提供全局的概览,同时利用交互的方式帮助用户从全局到细节进行分析。

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