IEEE VIS 2020 – Day 2

10月26日是IEEE VIS 2020会议的第二天,会议内容包括多种Workshop, Tutorial和Panel,涉及挑战赛, 时空数据,科学可视化,AI可解释性等主题。

VAST Challenge

今年挑战赛背景是全球网络安全中心遭到攻击,参与者的任务利用所提供的数据找到网络攻击者,具体又分为三个子任务。在挑战一中,参与者需要从所有可能攻击者的关系网络中提取出满足给定关系的子图。在挑战二中,参与者需要利用已经提取的潜在攻击者公开图片中物品,来分析哪些人拥有同样的物品。挑战三希望参与者提出一个分析系统,能够更好的实现对网络态势感知,并且能组建一个优秀的团队对网络中的事件进行相应。

来自天津大学张加万老师的团队获得了挑战二的“Strong Visual Design to Support Classification and Task-Focused Filtering”奖项(图1)。他们的工作将图片和文本的特征向量结合进行投影,使得投影结果能够更准确反映不同人的相似性;通过二分图来展现物品和人的关系,系统支持用户对物品的识别结果进行修正。

图1 天津大学VAST Challenge获奖工作系统界面

挑战赛邀请了来自MIT林肯实验室的Diane Staheli作了题为“The Role of Design in Visual Analytics”的报告。Dianes首先回顾了设计的发展历史,设计由面向物品,演变为面向系统,最后面向用户体验。可视化和设计都属于交叉学科,需要结合不同的方法准则来实现有效的设计,同时二者都有着自己的设计流程,越来越多的可视化开始借鉴设计中理论与方法,同时可视化为设计提供了更加丰富的场景。本次挑战赛中还包含了设计比赛,Diane介绍了设计比赛的初衷,然后介绍了往年比赛中设计比赛中优秀的案例。

图2 挑战赛开展设计比赛的初衷

VDS – Visualization on Data Science

VDS包括两个Keynotes和论文报告。第一个Keynote来自哈佛大学的Finale Doshi-Velez,从机器学习的角度分析如何开展可解释性研究。Finale以医疗数据为背景,从4个角度探讨了可解释性的重要性,包括如何从结果中选择方案,不同解释方法对于使用者的影响,不同信息对于推荐的邮箱,以及如何评估模型的可理解性。最后Finale总结为可解释性可以使得AI系统在人的干预下产生更好的结果,对于可解释性含义以及如何评估其重要性需要更深入的思考。

第二个Keynote来自西北大学Jessica Hullman,探讨如何利用统计推理的方式来更好的指导可视化的设计。人们在得到数据后,对于其中的发现有一些期望,这些期望可以通过统计模型的方式进行计算,也可以通过可视化的方式进行展现,这两种方式往往会存在一些偏差。如果仅仅只看可视化的结果,这样得出的结论可能有待商榷,需要统计模型的参与来进行验证。

图3 可视化的结果和用户的期望存在差异

Scientific Visualization in Houdini: How to use Visual Effects Software for a Cinematic Presentation of Science

这是一个Tutorial,介绍一款用来制作电影的软件Houdini。这是一款可以用来制作电影的软件。由于其优秀的特性,也可以进行可视化渲染。在可视化中,一些类似于宣传效果片可以用Houdini来制作。有调查表明,这样的片子可以让人对于接下来要了解探索的可视化工作更有准备。显而易见,我们可以用Houdini来制作这样的效果片,面向包括专家和大众,帮助他们更好地了解可视化工作。

图4 Houdini系统界面

可以看到左边主视图是渲染结果,可以选择不同的视图,包括三视图以及单一视角;右边上半部分是控制板,用于细致修改对象属性,如形状、朝向、颜色等;右下部分是文件结构视图,将每个元素(文件、对象等)视作一个结点,然后搭建整体结构。当前视图上,创建的结点是一个圆形,通过修改属性,将它改为多边形近似圆,并修改多边形边数为3,因此展示出来的为一个三角形。在下方的是一个时间轴,用于改变时间。通过添加关键帧的方式可以生成动画。

VisActivities: Workshop on Data Vis Activities to Facilitate Learning, Reflecting, Discussing, and Designing

这个workshop的主题是教育相关的可视化,包括可视化教学、教育领域相关数据的可视化。有两个session、8篇短文报告。其中,Benjamin Bach研究组公开了一个搜集了不同可视化工具的网站,https://vistools.net/,帮助用户找到满足他们需求的工具。网站采用了众包的方式,用户可以添加未有的可视化创作工具。

图5 VisBrowser界面

Visualization in Astrophysics: Developing New Methods, Discovering Our Universe, Educating the Earth

天体物理学与可视化交叉的方向旨在通过开发可视化方法发现宇宙。其目标是将天文学界和可视化界的科研工作者聚集在一起,共同讨论需要新方法和新途径的天文学数据集。数据集为可视化专家提供新问题和机遇。同时天文学数据集的可视化技术对天文学家也是一个彻底改变他们的科学工作流程的机会。此外,可视化技术也可以提高科学数据集的教育价值,使天文研究结果传播给公众。

图6 Alyssa Goodman教授展示从古至今的天文学可视化

来自哈佛大学的Alyssa Goodman教授带来了题为天文学可视化的过去、现在与未来的主题报告。Goodman教授首先解释了为何天文学家从古至今一直痴迷于宇宙空间的可视化,其原因在于宇宙并不是二维的,但天空在地面上的人类看来是二维的,而人类并不能实际达到宇宙中任何感兴趣的位置。在介绍现今的天文学可视化时,Goodman教授详细讲解了ADS All-Sky Survey(The ADS All-Sky Survey. http://www.adsass.org/)——一个交互式的、包含天文学文章的全天空地图。用户可探索或直接搜索感兴趣的星系或区域,并可看到有关该区域的所有学术文章。报告最后,Goodman教授提到3D交互式选择仍是目前一大挑战。

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