边界融合：重新考虑多视角可视化设计
摘要：多视图可视化（MVs）已被广泛用于可视化分析。每个视图以可用的方式显示数据的一部分，多个视图共同实现对所研究数据的整体理解。例如，分析师可能会检查社交网络图、敏感地点的地图、交易记录表和报告集合以识别可疑活动。虽然每个视图都被设计为保持其自身的视觉环境，拥有可见的边界或可察觉的空间距离，但解决现实世界的分析问题往往需要“打破”这种边界，并进一步整合和综合散布在多个视图上的数据。这要求在MVs中融合边界，而不仅仅是打破边界，这带来了关键问题：MVs中可能存在哪些边界，以及可以支持MVs中边界融合的设计选项是什么？为了回答这些问题，我们提出了MVs中的三种边界：1）数据边界，2）表达边界和3）语义边界，分别对应于使用MVs时的三个主要方面：编码信息、视觉表现和解释。然后，我们讨论了四种设计策略（突出显示、链接、嵌入和扩展）以及它们在支持MVs中边界融合方面的利弊。最后，我们以未来的研究机会作出结论。
作者：Maoyuan Sun, Abdul Rahman Shaikh, Yue Ma, David Koop, Hamed Alhoori
论文ID：2306.09812
分类：Human-Computer Interaction
分类简称：cs.HC
提交时间：2023-06-19