英语原文共 16 页

信息可视化调查：最新进展和挑战

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作者：刘世霞·崔伟伟·吴英才·刘孟辰

摘要

信息可视化（InfoVis）是将数据，信息和知识转化为交互式视觉表示的研究，对用户来说非常重要， 因为它提供了信息的心理模型。大数据分析的繁荣引 发了InfoVis在各个领域的广泛使用，从金融，体育到政治。在本文中，我们提供了一个全面的调查和关于 这个快速上升的领域的关键见解。对InfoVis的研究被 组织成一个分类，其中包含四个主要类别，即经验方 法，用户交互，可视化框架和应用程序，每个类别都 根据其主要目标，基本原则，最新趋势和状态进行描 述。最先进的方法。在本次调查结束时，我们确定了 现有的技术挑战并为未来的研究提出了方向。

关键词 ： 信息可视化 交互技术 大型数据集

1.介绍

信息可视化（InfoVis）是一个研究领域，旨在通过渐进的，迭代的视觉探索帮助用户探索，理解和分析数据。

随着大数据分析的蓬勃发展，InfoVis被广泛用于各种 数据分析应用。例子包括商业数据的视觉分析，科学数据，学生历史，体育数据，选票数据，图 像和视频，拍卖数据和搜索结果。因此，从研究人员到品牌战略家，财务分析师和人力资源经理，更好地理解和分析数据/信息正 在成为进一步增长，生产力和创新的一种日益强大的方式。此外，我们看到普通用户，包括消费者，公民和患者，检查公共数据，如产品规格，在博客和在线社区，以选择要购买的产品，决定投票，并寻求健康相关信息。InfoVis技术的最新进展为解决当今用户面临的当前和未来“过剩”信息提供了有效途径。

出于所有这些原因，我们认为InfoVis技术很有价值，因此值得研究，特别是最近的研究趋势。现有的调查 要么在几年前进行，要么侧重于可视化的特 定主题，如图形可视化，软件可视化或网络 安全事件的可视化。在本文中，我们对最近的 InfoVis技术，方法和应用进行了系统分析，旨在更好地理解主要研究趋势和主流可视化工作，以及它们的优点和缺点。这项调查的目标有两个：

- 我们为从事InfoVis或相关领域工作的研究人员提供对最先进方法的全面总结和分析。因此，这项调查可以被视为一个简短的入门课程，引导研究人员前沿研究和发展。

– 我们为InfoVis的一般观众提供该地区的全球图片。我们试图弥合最前沿的研究和实际应用之间的差距。

本文的结构如下：我们首先概述InfoVis技术，包括 管道和分类方案。然后，我们在Sects中的四个主要类别 - 经验方法论，交互，框架和应用程序 - 中引入主流工作。第3节，第4节，第5节和第6节。第7节通过 总结本文中的主要挑战，展示了未来研究的愿望。最后，在第八节，我们总结我们的工作。

2.概观

在本节中，我们将简要介绍InfoVis及其最新的研究趋势，这些趋势是由新的分类方案组织的。

2.1 可视化管道

图1提供了InfoVis管道的概述。它有五个主要模块：数据转换和分析，过滤，映射，渲染和UI控件。输入是可以结构化或非结构化的数据集合。数据转换和分 析模块的任务是从输入数据中提取结构化数据。如果 输入数据集合太大而不适合计算机存储器，则首先应用数据简化技术。对于非结构化数据，可以采用诸如聚类或分类的一些数据挖掘技术来提取相关的结构数据以用于可视化。利用结构化数据，该模块然后通过应用平滑滤波器，插值，删除值或纠正错误测量来消除噪声。然后将该模块的输出发送到过滤模块，过滤模块自动或半自动选择要显示的数据部分（焦点数据）。给定由过滤模块产生的结果，映射模块将焦点数据映 射到几何图元（例如，点，线）及其属性（例如，颜 色，位置，大小）。利用渲染模块，几何数据被转换为图像数据。然后，用户可以通过各种UI控件与生成的图像数据进行交互，以从多个角度探索和理解数据。

图2.1.可视化管道

2.2 InfoVis分类方案

应用程序是InfoVis研究背后的强大推动力。因此，该领域的研究通常受到真实世界数据，用户需求和任务的驱动。在这种背景下，研究人员已经为大量的应用 提出了广泛的模型,方法和技术。

表2.1列出了最近InfoVis研究的代表性工作，分为四类。

第一类是经验方法论，包括许多可视化模型和理论，以及各种评估研究。所提出的可视化模型和理论的主 要目标是为来自不同领域的大量应用提供理论基础， 而评估可用于弥合研究与实际应用之间的差距。大多数现有方法采用可用性研究和对照实验来理解真实用户如何执行任务并与设计的可视化工具包/技术交互。然后，可视化设计人员/开发人员可以评估工具/技术的潜力和局限性。

交互类别中的技术可以进一步分为两组：WIMP（窗口，图标，鼠标，指针）交互和后WIMP交互。WIMP交互技术主要侧重于研究用户如何通过使用鼠标和键盘与可视化工具进行交互。后WIMP交互技术旨在探索用户如何利用笔或触摸交互来与试图超越窗口，图标，菜单和指针设备（例如支持触摸的设备）范例的设备进行交互。

第三类框架的研究旨在设计用于广泛部署可视化相关技术或应用程序的通用可视化框架，或者用于特定领域中某些应用程序的系统，如多变量数据或不均匀的数据。

表2.1近年来InfoVis技术和代表性工作的分类

由于InfoVis研究主要由实际应用程序驱动，因此如果不包括实际和特征应用程序，则无法制定该领域的分类。在第四类应用程序中，我们的目标是介绍该领 域的各种应用程序，包括图形可视化，文本可视化， 地图可视化和多变量数据可视化。

如表1所示，最近的InfoVis论文大多集中在经验方法论和应用（第1类和第4类）上。这表明InfoVis正在逐渐成熟，越来越多的研究人员和从业者研究了经验 方法以稳定地吸引用户，并积极将激动人心的研究成果应用于各种实际应用。

3.经验方法论

为了将InfoVis研究付诸实践，该领域的研究人员已经开发了许多经验方法，以更好地支持新颖和有用的可视化的设计和实现。经验评估方法通常基于可用性研究和对照实验。根据经验方法的一般性，我们将它们分为两类：模型和评估。如果经验方法可以应用于广泛的应 用/领域，则它属于前一类;否则，它属于第二类。在本节中，我们将简要回顾每个类别。

3.1 模型

模型是实证研究的基础。在过去几年中，已经开发了各种模型来帮助设计有效的可视化。粗略地说，它们可以归类为以下类别：可视化表示模型，数据驱动模型和通用模型。

视觉表示模型对于将广泛的研究成果付诸实践尤为重要。研究人员已经介绍了许多模型来处理InfoVis中的不同感知问题。例如，Steinberger等人。提出了 保留上下文的视觉链接，以便于对不同视图中相关元素的比较和解释。开发了视觉困难模型，以帮助用户理解可视化中的重要信息。视觉困难证据强调效率和有益障碍之间的权衡设计。此外，还研究了隐私保护模型和不确定性模型，以自适应地保护敏感信息，并很好地说明嵌入在数据中和/或由可视化过程引起的不确定性信息。

可视化的发展由现实世界的应用程序和相关数据驱动。因此，研究了几种数据驱动模型并应用于各种数据，如高维数据，异构数据，地理数据，叙事数据，和计数，比例和概率表。

最近，还开发了一些通用的理论和模型来指导 InfoVis技术和工具的部署。例如，Lam等人提出了一种基于场景的方法来研究InfoVis中的评估。通过对800多种可视化出版物的广泛研究，作者将现有评估方法分为七种方案：评估可视化数据分析和推理，评估用户绩效，评估用户体验，评估环境和工作实践，通过可视化评估通信，评估可视化算法，并评估协作数据分析。帮助可视化设计人员/开发人员更好进行设计研究，Sedlmair等系统地回顾了人机交互，社会科学和可视化方面的相关方法。他们提出了一个九阶段框架，通过反映他们自己的经验和InfoVis上的其他相关论文来更好地进行设计研究。这九个阶段是学习，winnow，演员，发现，设计，实施，部署，反思和写作。为每个阶段提供实用指导和潜在的不利条件。

3.2 评估

用户研究是InfoVis中最常用的评估方法，它提供了一种科学合理的方法来测量可视化性能。因此，它们是将实验室InfoVis研究转化为实际应用的重要手段。用户研究通常涉及从非正式调查到用户研究以及邀请少数参与者的严格实验室研究等技术。在这里，我们简要介绍严格的实验室研究和众包用户研究。

最近涉及严格实验室研究的工作可以进一步分为两类：用于比较设计元素的对照实验和用于比较具有类似功能的工具的对照实验。在第一类中，研究人员比较和评估了特定小部件或视觉映射，范围从动脉可视化设计到视觉符号学和不确定性可视化中的草图评估，图形绘制中视觉特征的美学和可记忆性，与环境和艺术可视化设计相关的住宅能源使用反馈，以及修辞插图和视觉功能，如装饰，风格，字形设计，图形叠加，视觉平铺墙面尺寸显示器，笔划和斜率比上的变量。在第二类中，研究人员和从业人员已经评估了许多可视化工具，例如表示双尺度数据图表 的不同方法以及可视化集合数据的有效方法。

严格的实验室研究成功地评估了Infovis的设计/应用。然而，在许多设计情况下，仅从少数参与者收集评估结果可能会有问题，因为结果往往导致缺乏统计可靠性。为了解决这个问题，众包用户研究引起了最近的关注。例如，Micallef等人。利用众包来评估六种可视化技术对贝叶斯推理的影响。通过基于众包的研究，Kim等人系统地检查了眼动仪是否始终是评估InfoVis技术的有用工具。通过这项实证研究，作者发现了眼动追踪方法的局限性：无法捕捉周边视觉。

4.互动

在InfoVis中，用户交互与有效信息理解和分析的表示同样重要。2007年，易等人。提供了一项全面的调查，以研究交互技术在InfoVis中的作用。他们将交互技术分为七类：选择，探索，重新配置，编码，抽象/精心制作，过滤和连接。我们通过提供最新的交互技术来识别这项调查，这些技术分为两类：WIMP（窗 口，图标，鼠标，指针）交互和后WIMP交互。

4.1 WIMP互动

最近，开发了一组WIMP相互作用以促进视觉分析。典型示例包括基本交互，如选择，过滤，刷牙和突出显示，以及高级交互，如视觉比较，兴趣驱动导航，基于焦点导航和分面导航。

为了帮助用户更好地理解文本语料库的摘要结果并进行更深入的分析，TIARA旨在允许用户与生成的可视摘要进行交互，并从多个角度检查相关数据。为此，TIARA提供了一组交互，例如，交互式主题排序，按需主题详细信息和强度比较。

受到现实世界用户比较行为的启发，例如并排，闪耀和折叠，Tominski等人开发了一种新的交互技术，结合了几个互补的视 觉线索。该交互技术的主要特征是允许用户自由选择要比较的视觉信息，其由视图表示。然后，用户可以根据分析任务排列视图。通常，他/她可以将它们并排 放置或重叠。提供了两种交互技术，即透视和折叠，以比较重叠视图。图2.1说明了折叠交互的基本思想。此外，还开发了补充视觉线索，例如层级概述，原始重影和差异LED，以帮助用户执行比较任务。

图4.1折叠交互以揭示和关联重叠节点链接图中显示的信息

4.2 后WIMP互动

除了使用鼠标和键盘的经

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