2021年北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校 – Day 6

今天(2021年7月20日)的课程由来自马里兰大学的刘志成教授带来的主题为事件序列数据可视分析的报告以及来自蒙纳士大学的Tim Dwyer教授带来的主题为沉浸式分析的报告组成。

刘志成教授做了事件序列数据可视分析的报告。首先,刘教授讲解了Nominal,Ordinal,Quantitative类型的数据所具有的特点,以及数据类型中Dimensions和Measures的区别。对于序列数据,时间序列与事件序列具有各自的特点,在事件序列中,时间是一个离散的dimension。常见的事件序列数据有点击流、小说等的故事线、病历记录等。

在可视分析事件序列数据中,常见的任务有总结常见模式、检测异常、揭示进展阶段、多序列比较等。一个较早的可视分析方法是 arc diagram,它将重复的子序列用弧线连接起来。同样,lifeline、EventFlow等方法也被用于事件序列分析。此外,用于事件序列数据分析的方法还包括桑基图(Sankey diagram)、History Flow、Sequence Braiding等。

接着,刘教授又介绍了几个分析事件序列数据的工作。对于这些工作,刘教授认为,首先要发掘出数据中的模式(pattern),然后才是进行可视化,例如 arc diagram 中重复子序列的寻找。在这些基于数据挖掘的方法中,可以使用信息论的方法,使用数据构建一个粗粒度层级的数据概览,而概览会导致一些信息损失,为了在这两者之间取得平衡,可以使用MDL(Minimum Description Length)的方法进行编码。CoreFlow通过对事件排序、划分序列,并裁去特定前缀子序列的方法,将事件融合到树结构中。最后,刘教授介绍了MAQUI工作,提出了一种循环的挖掘、查询、探索分析方法。

来自蒙纳士大学的Tim Dwyer教授作了沉浸式分析的主题报告。沉浸式分析的主要目标是充分利用各个感知通道,以一种符合直觉的方式消除人、数据和分析工具之间存在的障碍,帮助数据理解和做决策。在蒙纳士大学,有非常先进的实验硬件设备,也有专门的研究小组从事沉浸式分析的研究工作。

Tim Dwyer教授介绍了一系列在沉浸式环境下的可视化构建和探索工具,大多数与坐标轴有着紧密关系。在ImAxes系统中,用户可以在VR虚拟空间操作坐标轴,比如复制一个轴、构建PCP和2D散点图、构建3D散点图、构建散点图矩阵等,动态探索高维数据。而在EmbodiedAxes工作中,坐标轴是具有物理实体的,而可视化的图形(比如散点)则会通过AR的形式投影在物理世界中,用户可以多模态交互,甚至可以与其他人合作探索。为了进一步支持用户之间的合作,FIESTA系统构建了一个虚拟的房间,在房间内用户可以创建各种类型的可视化,并进行可视化的讨论和修改。

另一方面是一些针对沉浸式分析的经验性研究工作。合作分析网络连通性工作研究的是CAVE风格(大屏展示)和头戴式展示(佩戴沉浸式设备)的有效性比较。任务是让用户找到两点的最短路和计算三角形。结果显示头戴式显示下用户执行任务的速度更快。另一个工作评估领域专家用户在沉浸式分析中的表现、空间使用和展现。结果发现用户大多围绕自身设置一系列的可视化,主要原因是在沉浸式环境中用户倾向于停在原地而旋转。

评论关闭。