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egoSlider: Visual Analysis of Egocentric Network Evolution

论文: egoSlider: Visual Analysis of Egocentric Network Evolution

作者: Yanhong Wu, Naveen Pitipornvivat, Jian Zhao, Sixiao Yang, Guowei Huang, and Huamin Qu

发表会议: VAST2015

文章围绕ego-network的可视化展开. ego-network是社会网络分析研究中一个重要的研究对象, 它由ego(中心人物)和alters(与ego相连的人)组成. 研究ego-network随着时间演化的模式在不同领域(社会学, 人类学等)都是很重要的课题, 也是具有挑战性的问题, 因其具有复杂的时变的图结构.

简单的带tag的ego-network

在与专家讨论后, 文章从三个层次(macroscopic, mesoscopic, microscopic)来设定分析的问题(任务). 先前相关文献都没有从多层次的分析, 因而本文在这方面是考虑十分完善的.

macro: 1. 在每个时间段, 一大群人的ego-networks有怎样的pattern?  2. 一大群人的ego-networks的演化趋势是怎样的?

meso: 3. 多人的ego-networks大体相似性?  4. 在特定时间点, 多人的ego-networks之间的区别?.

micro: 5. 一个ego的1阶和2阶alters数目随时间的变化?  6. ego和它alters之间边强度随时间的变化?  7. alters和一个ego之间如何连接的?  8. 关系是如何生成的?

依照这些, 作者设计了一个系统egoSlider, 三个视图Data Overview, Summary Timeline View, Alter Timeline View分别对应上面的macro, meso, micro.

工作流程

系统界面: 左边macro 右上meso, 单击一个人则出现micro. 作者设计了展示关键信息的glyph来编码其中的特征. 左边用到了一些图相似性的定义与MDS; 别的多为统计信息的展示以及简单的聚类. 提供了大量交互操作, 可以对不同时间段进行对比, 可以按照不同的分类目标用不同的颜色进行分类等等, 比较完备.

系统界面

文章的Evaluation分为两部分, 一是应用场景, 即dblp中图形学, 可视化相关领域的专家的一个ego-network的分析, 从系统中得到大量问题并在实际生活中找到例子得以验证. 二是用户调研, 体现其系统的高效性.

作者没有具体的夸奖自己, 倒是提了一些缺点, 比如MDS导致上下图的点不一致性, 比如使用该系统还需要一定的不小的学习成本, 比如有些组件还是具有一些迷惑性. 从我的角度看, 这篇文章写的比较完备(分析的多层次多角度), 然后系统的美观性强, 紧扣分析任务. 对于ego-network的展示和简单的分析到位.

 

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