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GLO-STIX:图数据的可视化变换交互操作

论文:GLO-STIX: Graph-Level Operations for Specifying Techniques and Interactive eXploration

会议:InfoVis 2014

作者:Charles D. Stolper, Minsuk Kahng, Zhiyuan Lin, Florian Foerster, Aakash Goel, John Stasko, and Duen Horng Chau

面对一个数据,很多时候用户并不能马上找到最佳的可视化方案,甚至也并没有最佳方案,有的方案对数据某些方面信息的表现力更强而另一个方案对另一些方面的信息有更强的表现力。这就需要用户把数据从一个布局调整到另一个布局,本文做的就是这个工作,他们设计了一些用户可以理解可以预知效果的交互操作,让用户能自由地表达他们对布局的转换的需求。可以预见的是如果要让这些操作普适到所有数据类型所有应用场景,那将是一个非常庞大的工作,本文选取了图这一数据类型(即关系型数据或可以提取出关系的数据),表达了他们的用基本交互操作实现可视化变换的核心思想。

那么他们是如何想到这些交互操作的呢?他们首先选取了图可视化中的几个典型布局,包括力引导布局、相邻矩阵、pivotGraph、semantic Substrates、弦图、散点图等,研究这几个布局的内部转换都需要哪些操作,提取所有的操作,进行归纳和分类,最终得到5大类30几个操作。对可视化有经验或是对图数据有经验的人可能已经想到几类了,无非是节点和边,节点有大小、形状、颜色等属性和位置信息;边也有粗细、方向、是否显示等信息。本文在这些操作的基础上又增加了使操作应用范围更加广泛的属性聚合操作和数据点复制功能。

节点位置操作:值得一提的是节点位置操作共有15个,严格区分实际应用中的不同情况,包括节点的对齐方向,根据某个类别型属性均匀放置,根据某个数值型数据放置(属于同一类别的数据是均匀放置还是重叠放置还是正交方向排列)、辐射状放置等等

更改属性操作:节点操作包括大小和颜色的赋值;边操作包括是否显示边、边的线型等

数据复制操作:对于相邻矩阵等在多个轴都出现相同的节点的布局类型,数据复制操作能够克隆出完全一样的数据

聚合操作:聚合操作可以把节点的大小按一个属性或两个属性聚合(即group by属性再count每个group的大小)

显示类操作:是否显示x轴和y轴

如上图,经过每一步变换交互,可视化从原来的弦图变成了pivotGraph。这些步骤分别是 (b)按category属性安排节点的y方向位置 Substrate on y by category; (c) 节点y位置不变,x位置均匀分布 Distribute on x Within Substrates;(d) 显示选中的变 Display Selected Links; (e) 显示所有边 Display All Links; (f) 按gender属性安排节点的x方向位置 Substrate on x by gender; (g) 显示x轴 Show x Axis; (h) 显示y轴 Show y Axis; (i) 按gender和category聚合之后的数据点多少为节点大小赋值 Aggregate by gender and category。

这个方法的好处是每一步操作都很简单,是用户可以预见的,操作结果也是即时可视地反馈给用户。但是本文最终实现的GLO-STIX还是太简单,不支持边绑定等复杂算法和其它布局算法,也没有用户对这种操作的可接受度的评估。

但是小编个人想说的是,这种对操作的高度封装,最终达到用户可以理解的交互层面,背后的思想或者思维模式是我们工程师们很缺乏的。我们要向他学习!

 

 

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