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MyBrush:可个人代理的交互刷选(MyBrush: Brushing and Linking with Personal Agency)

本文[1]通过在交互中加入个人代理,对流行的交互刷选技术进行了推广。将现有的交互刷选研究映射到一个设计空间,并把交互技术解构为三个部分:源(被刷选的对象),链接(源和目标之间的关系表达),和目标(显示源相关的是什么)。采用这种设计空间,本文创造了MyBrush,这是一个统一的接口,在交互刷选中提供个人代理,用户可以灵活配置多个刷的源,链接,和目标。三个焦点小组的实验结果表明,不同背景的人用不同的方式使用个人代理,包括执行复杂的任务和显式地显示链接。我们对这些结果进行了反思,为未来个人代理在信息可视化中的作用奠定了基础。

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将视频和移动数据结合来增强体育运动分析(Bring it to the Pitch: Combining Video and Movement Data to Enhance Team Sport Analysis)

对体育比赛进行分析,可以观察球员或球队的战略和战术行为。当前的分析工作流通常基于人工观看比赛视频分析。但是观看视频通常是一个耗时的过程,分析人员需要记住和注释场景。这项工作将球队视频与轨迹数据的抽象可视化相结合来帮组我们理解 [1]。

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延迟不确定性和其对火车旅行规划的影响的可视化(Visualization of Delay Uncertainty and its Impact on Train Trip Planning: A Design Study)

火车延误的不确定性对火车旅行具有很大的影响。延误可能导致转车时错过连接火车,或到达目的地比预约的时间要晚。面对这种不确定性,旅行者希望预先知道火车可能的延迟。目前,火车旅行规划是基于两站之间的预定的时间。虽然有几种可视化方法可以显示时间不确定性,但没有专门的视觉设计支持行程规划。对于这些问题,我们提出了一个评估视觉设计,延迟火车旅行规划与延迟不确定性可视分析系统。它列出了预定的火车线路连接,预期的火车延误以及它们对到达时间的影响以及错过转车的可能性[1]。

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NEREx:多方会话中的实体关系探索(NEREx: Named-Entity Relationship Exploration in Multi-Party Conversations)

本文提出了NEREX,为逐字会话脚本提供了一种探索性的交互式可视化分析方法。NEREX的切入点是从多方对话不同的角度给出了分析,通过链接的详细视图提供高层次的概述和提供机制的形成和验证假设。使用定制命名实体抽取,我们将重要实体抽象为十类,并用距离约束实体关系模型提取它们之间的关系。该模型符合逐字记录往往不合语法的结构,涉及两个实体是否在同一个句子中出现一个小的距离窗内。我们的工具使多方对话的探索性分析使用几个链接的意见,显示在文本的主题和时间结构。除了远程阅读,我们还为文本层次调查过程整合了密切的阅读观点。超越时空对话的探索性分析,NEREX帮助用户生成和验证假设并进行多元对话的比较分析。我们通过三名来自政治科学领域专家的定性研究,证明了我们的方法在2016届美国总统辩论中对真实世界数据的适用性。

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动物运动生态学的探索性视觉分析(Exploratory Visual Analysis for Animal Movement Ecology)

运动生态学家研究动物的运动,以帮助了解他们的行为和相互作用和环境。从GPS记录器的数据越来越重要。这些数据需要进行处理,分割和总结进一步的可视化和统计分析,往往使用预定义的参数。通常情况下,这个过程是分开的后续的视觉和统计分析,使这些结果很难通知数据处理,并帮助设置适当的规模和阈值参数。本文[1] 探讨了使用高度互动的视觉分析技术,处理原始数据和探索性的可视化分析之间的差距缩小。与动物运动生态学家密切合作,我们提出的要求,使数据的特点来确定,初步研究的问题进行调查,以及进一步分析的数据进行评估的适用性。我们设计的视觉编码和互动来满足这些要求而提供的软件实现。我们展示了这些技术与指示性的研究问题的一些鸟类,提供软件,并讨论更广泛的动物运动生态学的影响。

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通过用户调研探究如何改进时间序列可视化中的用户体验(Investigating Time Series Visualisations to Improve the User Experience)

一个可视分析系统可以分成视觉表示和交互两个部分。有很多用户调研的相关工作对不同的视觉表示进行比较,但是少有相关工作对不同的交互设计进行比较。因此,这篇工作首要关心的是对于不同交互的比较。此外,在相关工作中,对于不同的视觉编码之间的比较仅限于位置编码和颜色编码效果的比较,没有人比较过面积编码与前两种编码的效果差别。也很少有人(但确实有)比较过笛卡尔坐标系和极坐标系的差别。综上,这篇工作就是要对不同的交互、视觉编码、坐标系下的时间序列可视化通过实验进行比较。

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用海量出租车轨迹数据选取广告牌放置位置(SmartAdP: Visual Analytics of Large-scale Taxi Trajectories for Selecting Billboard Locations)

广告牌是最常见的室外广告形式之一。尽管电视广告等传统广告方式仍然占据主导地位,但是近些年来随着人们在出行上花费的时间越来越多,室外广告牌这种广告形式也变得越来越有价值。室外广告牌是否有效取决于他的内容设计,可见性以及放置的地理位置。其中地理位置被认为是最重要的因素。然而选取室外广告牌的放置点并非易事,传统选取室外广告牌位置的方法依靠领域专家进行人工的选取,找到多个潜在的地点,进一步计算每个地点的人流量分析、人群种类分布等人口统计信息,生成报告。提供给商户做参考和选择。这样的方法自动化程度不高并且十分依赖领域专家的知识。因此来自香港科技大学可视化团队的成员开发了SmartAdP,一个基于出租车轨迹数据选取广告牌放置位置的可视分析系统。
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Vol2velle: 一种可交互的物理媒介体可视化(Vol2velle: Printable Interactive Volume Visualization)

在体可视化中,有很多重要的交互,比如转动视角、更换传递函数、改变观测的界面、调整光源位置。在有些应用场景中,我们需要将这些体可视化印刷出来,用纸质的方式呈现。比如,当我们想把一个可视化的结果分发给很多人的时候,使用纸质的形式能够比电子的形式更加便宜;并且,在相关工作中,研究者发现在相同条件下,比起电子的可视化,使用纸质的可视化能够让用户更好地理解数据。但是常规的纸质媒介的体可视化不具有交互性,在体可视化中各种重要的交互都无法进行,这使得纸质的体可视化的效果比起电子的体可视化效果大打折扣。针对在物理媒介中保持体可视化的交互的问题,作者设计了VolumeVolvelle [1](也即Vol2velle),一种可交互的物理媒介体可视化。

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可视化演示:一种可视化数据探索的交互范式(Visualization by Demonstration: An Interaction Paradigm for Visual Data Exploration)

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图1. 可视化演示的工作流程

本文提出了可视化演示,这是可视化数据探索的一种新的交互方法。它可以独立使用或添加到现有的可视化工具。不同于直接的可视化规范,这种方法允许用户提供可视化表示增量变化的可视化演示。用户可以直接操作空间和图形的编码。然后,该系统基于给定的演示提出潜在转换的建议,它也提取了能够匹配给定演示的可视化映射和参数。由于它不需要用户提前指定可视化技术,它降低了可视化数据探索所需的基本知识水平。用户和系统继续合作,逐步产生更多的演示,然后提炼出转换方式。 继续阅读 »

用时序MDS视图分析高维数据(Temporal MDS Plots for Analysis of Multivariate Data)

在大数据时代,数据的维度越来越丰富,一个数据往往拥有许多属性(Multivariate)。同时数据越来越多的数据带有着时间属性,如何分析高维数据的在时间上的模式成为一项挑战。在现实中,这类数据包括了计算机通络流量数据、医疗数据、金融数据等。可视分析技术致力于帮助人们理解复杂的数据并且找到数据中蕴含的模式。在2015的VAST论文中,来自德国Konstanz大学的小组提出了时序MDS视图(Temporal MDS Plots)的方法帮助分析高维数据在时间上的模式。 继续阅读 »