今年在西安举办的ChinaVis 2020邀请了国际知名可视化学者 Tamara Munzner 教授题为《Problem-Driven Visualization Through Design Studies》（通过设计研究开展问题驱动可视化工作）的大会主题报告。Tamara Munzner教授任教于加拿大英属哥伦比亚大学（University of British Columbia）计算机系。她师从Pat Haranhan教授（2019年图灵奖获得者），2000 年获美国斯坦福大学博士学位。Tamara Munzner教授的主要研究方向是从用户驱动和技术驱动的角度开发，评估和描述可视化系统和技术。2015年，她因在为可视化设计提供系统的科学依据方面的突出贡献，获可视化领域的技术成就奖。
继续阅读 »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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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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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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目前中国新冠肺炎新增确诊人数逐日减少，世界卫生组织也肯定了中国对新冠肺炎所做的努力，并且认为中国的疫情顶峰已过，现在正处于稳步下降的状态。与此同时，世界上其他国家的疫情逐渐取代了中国，成为了世界关注的焦点。世界卫生组织总干事斯谭德塞22日在日内瓦与非洲联盟和非洲疾病预防控制中心官员的紧急会议上中谈到，“因为新冠肺炎病例在中国境外的迅速增多，使得防止疫情全球扩散的‘机会之窗’正在缩小。并且，目前在中国以外报告病例最多的日本、韩国、意大利和新加坡等国，都已经出现了社区聚集性感染现象。”
下面我们主要通过可视化，为大家分析全球疫情传播态势。
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截至2月24日，我国累计确诊新冠肺炎病例77658例，确诊增速放缓，湖北省外（不含港澳台）新增确诊降至个位数，多数省份实现零新增，疫情控制良好。然而国际疫情形势却逐渐严峻，日本、韩国确诊均已超过800人，意大利病例增长迅猛，欧洲国家处于感染的高风险状态。世界卫生组织总干事谭德赛指出，现在是所有国家、社区、家庭和个人集中精力控制疫情、并为可能到来的“大流行病”做准备的时候。世卫组织将持续进行风险评估，时刻监测疫情的发展变化。
具体试用可以通过疫情可视化网址：http://vis.pku.edu.cn/ncov/
今天，在武汉经历了三天大规模的排查之后，新增病例有了大幅度的下降，数据一下子从连日的一千六百多直接降到了六百多例。但是今天卫健委发布的数据也同时引发了热议。很多网友疑惑为什么国家卫健委通告全国今日新增确诊394例，但仅武汉就新增615例，是不是卫健委算错了？人民日报官微的《武汉新增确诊病例高于湖北全省？这个数据你看懂了吗？》和央视网的《16连降！还有一个数据需要特别解释一下》这两篇推送在朋友圈刷屏。这里我们试图对新增核减的关系做一个详细的分析。
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更新截止到2020.02.01晚24:00的疫情变化晴雨表。我们将每个省每天新增的确诊病例用方块的大小表示，用不同的颜色来表示和前一天比较，是否有更多的新增确诊病例。下面的可视化包括了湖北各市、地区和全国各省区。可以看到，目前虽然情况严峻，但是多个省份，已经有了一些好的迹象。我们希望疫情及早结束。
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矩阵可视化是主要的关系（或网络）数据可视化技术之一。如果其布局能够揭示底层的数据拓扑结构，则最为有效。不同的矩阵排序算法带来不同的视觉模式，它们的可信赖性和可解释性是个值得研究的问题。 该工作[1]介绍了一种可视化分析系统来帮助新手、网络分析师和算法设计人员打开排序算法黑匣子，从而帮助用户更好地了解复杂的重排序过程，进而支持数据和重排序算法的见解。
我们提出了转发地图（R-Map），一种基于地图隐喻的社交媒体信息转发的可视化方法。该方法利用地图上不同的元素编码转发信息的不同特征，通过该方法及系统，能够直观的展示出一条社交媒体信息的转发结构、用户在转发过程中的角色以及转发过程中语义的变化。
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