DiffAni: 差异图和动画混合可视化动态图 (DiffAni: Visualizing Dynamic Graphs with a Hybrid of Difference Maps and Animation)

动态图数据的可视化是一个非常有挑战性的研究课题,它的难点有二:1. 在每个时间片图布局最优化和不同时间片中为帮助用户记忆而保持布局稳定之间的权衡,2. 在不同展现形式之间的权衡,如small multiples适合静态比较不同时刻图结构的变化,动画播放适合观看图在整体上的变化趋势。一种避免这些权衡的方式可能是将这些选择结合起来,提供一种混合的技术。于是 Rufiange 和 McGuffin 在对已有方法分类组合的基础上提出了一个新的原型DiffAni,即允许动态图在三种展现方式(small multiple, 差异图,动画)之间自由切换。

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图1 给定一个随时间变化的动态图,DiffAni混合可视化技术把它展示成一系列连续的图片强砖,这些砖有三种形式:动画砖,差异砖,small multiple砖

 

鉴于已有算法各有优劣,我们不妨对已有算法进行分类组合,看看不同方法结合在一起会不会有更好的效果。如图2所示,这里展示出了不同可视化技术(small multiples, diff, animation)在一起相互组合使用的各种组合方式。一个small multiple就像动态图在某一特定时刻的“照片”。差异图( difference map)会把两个时刻结合在一起,并且高亮显示有变化的节点和边,突出差异。动画是通过节点的移动和渐进渐出的过度来展示变化。这些组合的混合技术可以支持焦点+环境(focus+context)的展示,在保持数据全貌的情况下突出重点。例如,我们来看第一行中间的图,它是在差异图的环境中加入一个时刻3的small multiple,在变化中突出了时刻3的状态;而与其对应的第二行第一个图,所在small multiple的背景中突出了时刻3和时刻4之间的变化,即加入时刻3-4的差异图,着重展现了时刻3-4之间的变化。因此这种组合是非常有意义的。

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图2 针对同一数据运用不同方法组合的分类。上下文背景是周围时间片使用的可视化技术。其他时间片(如局部关注的)也可以是不同的可视化技术。对角线显示的是单一(非混合)技术,其他格子展示了各种可能的组合。虚线是表示可以变成动画的变化。

DiffAni是一个混合可视化动态图的原型,它支持三种图砖(tiles): small multiple tiles, diff tiles, 动画tiles。在差异图中的节点和边如果是新增加或者消失的用红色和绿色高亮显示。当前此原型只支持图中拓扑结构变化的可视化。另外,如用户将鼠标放在节点上,则该节点及其邻居节点也会被高亮显示。用户可以用鼠标缩放和平移图砖在屏幕上的整体位置,也可以通过鼠标在动画砖中横向拖拽来播放和探索图数据。我们用这种交互方式代替“播放”按钮,因为“播放”按钮使得动画以某一固定速度播放,难免会过快或者过慢;而这中拖拽播放的速度则完全取决于用户,更便捷高效。如图3所示。

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图3 统一拖拽机制示意图。

用户还可以用鼠标依此划过多个图砖,这些图即被选中,鼠标继续向上回绕则出现一个圆形菜单,其中提供差异图,动画和small multiple三个选项,选择其中一个选型,则这些被选中的图将会以对应的方式组合在一起。如图1所示,用户选中了三个时间片,并将这些图合并为一个动画,此动画砖的边框为虚线。左右两边没有被选中的图向中间靠拢。

最后,文章采用一个基于任务的实验来验证此混合可视化技术的有效性。他们像12个计算机专业的学生提出了四个问题:

1. 哪个节点被删除然后又被插入的最频繁?

2. 找到在整个时间段内平均度数最高的节点。

3. 哪个节点的度数没有减少过?

4. 找到一条没有断过的通路。

根据此问题,作者制造了三组数据,并保证每组数据的答案唯一。学生被要求对这三组数据,使用三种可视化技术(差异图,动画,混合技术),回答上述四个问题。从图4中我们可以看到,在多数情况下只使用差异图一种技术的效果最差,混合技术效果较好,在第三组数据中动画的效果较好。这与数据的阶段性移动的特性有关。

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图4 在完成各项任务中每种技术耗时的分布图(时间单位为秒)。黄色矩形条表示被试在空间中拖拽(如差异图)或在时间轴上拖拽(如播放动画),而蓝色矩形条表示非拖拽的时间。

本文提出了对动态图可视化方法的分类和组合,提出了动态图可视化技术的混合圆形,提供了流畅、高效的交互,能够帮助更快速的探索数据。但也应看到,当给用户提供了多种选择时,最好可以一起给出一些指导意见,帮助用户理解各种方法的优劣,以及针对合适的数据选择合适的方法。

[1] Sébastien Rufiange, Michael J. McGuffin. DiffAni: Visualizing Dynamic Graphs with a Hybrid of Difference Maps and Animation. IEEE Trans. Visual. Comput. Graph (InfoVis’13), 19(12): 2556-2565, 2013.

 

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