Voyager 2:通过部分具体视图扩展可视分析(Voyager 2: Augmenting Visual Analysis with Partial View Specifications)

探索性的可视分析主要分为两类高层级的任务,一类是无预期结论的探索,一类是针对于特定问题的解答。然而现有的工具都仅针对上述的一个任务进行设计,没有能同时解决上述两个任务的工具。

因此,这项工作提出了一个名叫Voyager 2的工具,它是一个新型的,混合主动性的系统。它混合了人工和自动的图形绘制,帮助分析人员进行无预期结论的探索,和解答特定问题。

在Voyager 2中,用户可以在多种交互方式之间切换。类似于Tableau,用户可以通过拖动和放置创建任意一个视图。通过用户选择的主要视图,系统会推荐相关的视图来促进对于相关数据的探索,并利用不同的方式总结和编码数据。系统还提供了wildcard来为用户同时产生多个视图。

图1 系统截图

图1为系统的截图。在载入数据后,系统会把各数据域的名字和类别列在左边。中间这一列是编码框架,用户可以通过放置和填充来指定可视编码。右边的主视图最上方显示了规定的视图。当用户没有指定任何可视编码时,它为空。规定视图的下方是相关视图,它最初自动的显示单变量的总结,来帮助用户熟悉各数据域。

在探索完数据中的每个域后,接下来探索一下不同对数据域之间的关系。用户可以手动的拖动和放置不同对域到编码框架。或者通过wildcard同时创建多个视图,加速对于不同关系的探索。用户可以放置任意数据域和wildcard域到编码框架。

图2 选择数量上的wildcaed

例如,放置两个数量上的wildcaed到编码框架产生了对于每一组数量域的一组散点图。系统自动的分配每组域 到x、y轴。

用户可以选择一个图作为指定视图。基于指定视图,Voyager 2推荐不同种类的相关视图。相关视图中的总结部分展示了总结数据的不同方式。相关视图中增加一个数量上的域,在指定视图的基础上增加了一个属性。不同编码方式的相关视图,把指定视图的分解为多个图,而不是通过颜色编码。

CompassQL是一个可视化查询语言。它是从Vega-lite语法上面发展出来的,来描述和组织图表集。CompassQL中的查询包含两个成分。一个是部分指定,它与Vega-lite很相似,可是包含wildcard来指向可视化集中变化的特性。可是这个集合里有很多冗余的图。另一个是推荐方式,将图归类,在每个组中选择范例,整理推荐列表的顺序。

图3 CompassQL实例

如图3,通过这种表达用wildcard描述多个视图。例如,在视图中用自动的方法选择编码形式,用wildcard描述具体命令中的mark。然而,这样产生出来的一些可视化违反了基本的可视化原则。CompassQL的机制里,可以自动的修剪误导性的编码。最终,为了选择一个合适的mark,基于有效性分数选择最高的视图。

Reference:

[1] Wongsuphasawat K, Qu Z, Moritz D, et al. Voyager 2: Augmenting Visual Analysis with Partial View Specifications[C]//Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017: 2648-2659.

评论关闭。