互联网比以往任何时候都更容易将新闻文章分发给更多的人，人们的信息获取过程中存在大量的数据内容和数字对象溢出的问题。推荐系统（Recommender systems，缩写为RSs）变得不可或缺。然而，RSs总是缺乏透明度和多样性，用户在“被推荐什么”方面几乎没有控制权。在一个对数字信息的依赖会对我们的生活产生巨大影响的时代，这造成了人们对推荐系统的不信任感。尽管解释（explanations）、控制（control）和赋权（empowerment）等概念已在RSs领域被广泛讨论。然而，很少有人关注如何使用可视化来推进这些概念以改进现有推荐系统存在的问题。

来自瑞士的研究者提出了NewsRecXplain，其使用交互式和可解释的机器学习方法支持用户理解、诊断和改进个性化推荐系统。NewsRecXplain的界面允许用户解释和定制新闻推荐，并有助于增强用户使用推荐系统的能力，使他们发现并改善信息传播中的过滤气泡效应。

意义建构是从数据中识别、提取和解释见解的迭代过程，其中每次迭代都称为“意义建构循环”。意义构建是如何在探索和解释的过程中逐渐演变的是不清楚的，而这对于理解意义构建的过程是至关重要的。意义构建的一个典型的例子是数据科学家通过迭代代码、可视化和注释更加了解数据。数据科学家经常使用计算笔记本来达到这一目的，然后依旧存在一些问题，这些笔记本不方便跟踪笔记本在时间上的变化。

来自马里兰大学和华盛顿大学的研究者考虑如何重新设计计算笔记本，以帮助用户开展意义构建，首先要做的是探索意义构建如何在计算笔记本中演变。

数据可视化使人们能够有效地探索数据并有效地交流见解。但可视化依赖视觉能力，而盲人或低视力人士有视觉缺陷。盲人或低视力人士主要使用屏幕阅读器辅助阅读，可它与大部分可视化不兼容。已有工作尝试从多方面弥补屏幕阅读器的不足，包括提供文本或表格、通过键盘等交互，但缺少系统性研究，没有可用性。

来自微软和美国华盛顿大学的研究者将已有的工作综合在一起，提供一个可访问引擎，了解如何平衡功能与可用的屏幕阅读器用户的可视化设计，同时探索设计空间。

集合可视化是信息可视化的一个重要研究领域。对于抽象集合系统的可视化，一种常用的方法是欧拉图，但是它通常侧重于集合关系而不关注其中的单个元素。来自德国波恩大学和维也纳技术大学的研究人员提出了MosaicSets [1]，一种将给定的集合系统嵌入到规定的网格图中的可视化方法。如图1所示，该可视化包括基本地图(Base map)和覆盖(Overlay)两部分组成，基本地图中的相同颜色的节点属于同一个集合，覆盖中由一种颜色的边框包围的节点属于同一个集合。