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2021年北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校 – Day 5

今天(2021年7月19日)的课程是由来自马里兰大学的Zhicheng Liu教授带来的主题为可视化设计中的概念、方法与工具,来自蒙纳士大学Tim Dwyer教授讲授的图可视化和来自塔夫茨大学的Remco Chang教授关于用户分析和交互式机器学习的内容。

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多态社交网络可视分析:和社会学家的合作设计研究(Visual Analytics for Multimodal Social Network Analysis: A Design Study with Social Scientists)

传统的社交网络分析(Social network analysis,SNA)[1] 主要研究结点和边的关系,所有的结点都是同一类型的数据。但是,有的网络结点可能是不同类型的,比如论文合作关系,既有作者结点,又有论文结点,还可能有会议结点,机构结点等。这些所有的结点混在一起组成的社交网络,每一类结点我们称为一种模式(Mode),用传统的图分析方法就很难研究模式间的关系。研究这类社交网络的方法称为多态社交网络分析(Multimodal social network analysis,mSNA)。这篇来自IEEE VAST 2013的文章[2] 通过与社会学家合作,设计了一套针对多态社交网络的可视分析方法,首先针对mSNA抽象出来问题模型,然后设计了可视分析系统MMGraph,最后根据社会学家的反馈总结了研究人员如何和领域专家进行合作的流程。
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通过交互式可视化理解商业生态系统中企业间的关系 (Understanding Interfirm Relationships in Business Ecosystems with Interactive Visualization)

商业生态系统具有数量庞大、关系复杂、公司网络遍布全球的特点,与此同时他们通过相互之间的合作、合伙和竞争来创造和交付新产品和服务。考虑到商业生态系统在数据规模,复杂度和快速变化方面的迅猛增长,以及经济和竞争带来的压力,分析人员要面对迅速理解这些企业关系网络中的基本特征的高强度任务。而已有工具只能提供以查询或列表形式等有限的交互分析功能。本文为解决大规模商业数据快速分析的问题,设计并实现了dotlink360,一个交互的可视化系统,提供了能够洞察商业生态系统的组成成分,时序统计信息和各个属性之间的连接关系的功能。

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