【正文】 了信息可視化和分析過程中的意義建構(gòu)循環(huán)模型 .分析者根據(jù)分析任務(wù)需求進(jìn)行信息覓食 ,在信息可視化界面中借助各種交互操作來搜索信息 ,如對(duì)于可視化界面進(jìn)行概覽、 縮放、過濾、查看細(xì)節(jié)、檢索等 .在信息覓食的基礎(chǔ)上 ,分析者開始搜索并分析潛在的規(guī)律和模式 ,可通過記錄、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、計(jì)算平均值、設(shè)置假設(shè)、尋找證據(jù)等方法抽象提取出信息中含有的模式 .然后 ,分析者利用發(fā)現(xiàn)的模式開始分析解決問題的過程 ,可通過對(duì)可視化界面進(jìn)行操縱來設(shè)定假設(shè)、讀取事實(shí)、分析對(duì)比、觀察變化等 .在對(duì)問題進(jìn)行分析推理過程中創(chuàng)造新知識(shí) ,并且形成一定的決策 ,或者開始進(jìn)一步的行動(dòng) ,帶著任務(wù)需求開始新一輪的循環(huán) .以上所述的意義建構(gòu)循環(huán)模型中的幾個(gè)關(guān)鍵步驟之間還存在著多種轉(zhuǎn)移路徑和依賴關(guān)系 ,描述了人在數(shù)據(jù)分析時(shí)的 主要認(rèn)知行為、過程及關(guān)系 . 人機(jī)交互分析過程的用戶認(rèn)知模型 根據(jù)認(rèn)知發(fā)展理論 ,在分析推理過程中 ,人的強(qiáng)項(xiàng)是在感受到外界刺激 (如可視化界面中的形狀色彩元素 )時(shí) ,能夠瞬間將新感知到的信息納入已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)中 。同時(shí) ,對(duì)于感知到的與現(xiàn)有知識(shí)結(jié)構(gòu)不一致的信息 ,也能夠迅速找到相似的知識(shí)結(jié)構(gòu)予以標(biāo)記 ,或者創(chuàng)造一個(gè)新的知識(shí)結(jié)構(gòu) .而計(jì)算機(jī)在分析推理過程中的強(qiáng)項(xiàng)是具有遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人的工作記憶 ,同時(shí)具有強(qiáng)大的計(jì)算能力以及信息處理能力 ,并且不帶有任何主觀認(rèn)知偏向性 . Green 等人 根據(jù)人和計(jì)算機(jī)各自的優(yōu)勢(shì) ,對(duì)分 析推理過程中各自的角色進(jìn)行建模 ,提出了支持人機(jī)交互可視分析的用戶認(rèn)知模型 . 該模型以信息 /知識(shí)發(fā)現(xiàn) (discovery)活動(dòng)為核心 ,將認(rèn)知模型抽象為幾個(gè)支持上述核心的關(guān)鍵活動(dòng) : * 第 1 個(gè)活動(dòng)是通過實(shí)例或者設(shè)定模式來進(jìn)行搜索 ,這一過程由用戶發(fā)起 ,計(jì)算機(jī)予以響應(yīng)并形成交互 分析行為 。 * 第 2 個(gè)活動(dòng)是新知識(shí)的建立過程 ,由分析者通過在新舊知識(shí)結(jié)構(gòu)之間建立語義鏈接發(fā)起 ,例如在可視 化界面中 ,分析者可以通過標(biāo)注等交互操作顯式的建立鏈接 ,計(jì)算機(jī)對(duì)分析者新建的知識(shí)鏈接進(jìn)行更 新 ,并通過語法語義分析更新知識(shí)庫(kù) 。 * 第 3 個(gè)活動(dòng)是假設(shè)條件的生成與分析驗(yàn)證 ,分析者和計(jì)算機(jī)均可以作為假設(shè)條件的產(chǎn)生者 ,然后根據(jù) 假設(shè)分析所得的證據(jù)列表 ,由計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成假設(shè)與證據(jù)矩陣 ,分析者據(jù)此做出結(jié)論 。 * 第 4 個(gè)活動(dòng)描述了計(jì)算機(jī)輔助知識(shí)發(fā)現(xiàn)的自動(dòng)化處理 ,例如對(duì)分析者各種交互輸入的存儲(chǔ)和響應(yīng)、根據(jù)分析者的需求執(zhí)行模式識(shí)別等自動(dòng)分析算法 ,將相關(guān)的或具有潛在價(jià)值的信息顯示出來 ,分析者繼而對(duì)顯示的內(nèi)容進(jìn)行選擇或者摒棄 . 上述各個(gè)認(rèn)知活動(dòng)均與信息 /知識(shí)發(fā)現(xiàn)息息相關(guān) ,該模型描述了人機(jī)交互分析過程 中的主要認(rèn)知活動(dòng) ,并且給出了分析者和計(jì)算機(jī)在認(rèn)知活動(dòng)中各自的任務(wù)范疇 . 分布式認(rèn)知 分布式認(rèn)知理論將認(rèn)知的領(lǐng)域從個(gè)體內(nèi)部擴(kuò)展到個(gè)體與環(huán)境交互時(shí)所涉及的時(shí)間和空間元素 ,強(qiáng)調(diào)環(huán)境中的外部表征對(duì)于認(rèn)知活動(dòng)的重要性 ,而不僅僅局限于傳統(tǒng)所關(guān)注的個(gè)體內(nèi)部表征 .當(dāng)環(huán)境中存在符合用戶心理映像的外部表征時(shí) ,例如某種直觀的可視化結(jié)構(gòu) ,那么用戶可以直接從中提取信息和知識(shí) ,不需要經(jīng)過推理等牽扯內(nèi)部表征的思維過程 .因此 ,在交互中主動(dòng)建立有效的外部表征 ,能夠大大提高認(rèn)知的效率 .信息可視化也是將信息和知識(shí)進(jìn)行外部化的 一種手段 .Liu 等人指出 ,分布式認(rèn)知有望為信息可視化提供新的理論框架 . 同時(shí) ,分布式認(rèn)知理論對(duì)分析過程中的實(shí)用型 (pragmatic)行為和認(rèn)識(shí)型 (epistemic)行為 進(jìn)行區(qū)分 :實(shí)用型行為是指明確的、有意識(shí)的、目標(biāo)導(dǎo)向的行為 。而認(rèn)識(shí)型行為指的是信息的外部表征與人的內(nèi)部心理模型 (mental models)的協(xié)調(diào)與適應(yīng)過程 .這一區(qū)別對(duì)可視分析中人機(jī)交互過程中多層次的任務(wù)模型構(gòu)建具有重要的指導(dǎo)意義 ,例如 ,可視分析中用于表達(dá)高層次的用戶意圖的任務(wù)具有認(rèn)識(shí)型行為的特征 ,而各種具體的分析任務(wù)如過濾和聚類等 ,則具有實(shí)用型行為的特征 . 信息可視化理論模型 如圖 3 是經(jīng)典的信息可視化參考模型 .Card 認(rèn)為 ,信息可視化是從原始數(shù)據(jù)到可視化形式再到人的感知認(rèn)知系統(tǒng)的可調(diào)節(jié)的一系列轉(zhuǎn)換過程 : * 數(shù)據(jù)變換將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)表形式 。 * 可視化映射將數(shù)據(jù)表映射為可視化結(jié)構(gòu) ,由空間基、標(biāo)記、以及標(biāo)記的圖形屬性等可視化表征組成 。 * 視圖變換則將可視化結(jié)構(gòu)根據(jù)位置、比例、大小等參數(shù)設(shè)置顯示在輸出設(shè)備上 . 用戶根據(jù)任務(wù)需要 ,通過交互操作來控制上述 3 種變換或映射 . 該模型中的關(guān)鍵變換是 可視化映射 .從基于數(shù)學(xué)關(guān)系的數(shù)據(jù)表映射為能夠被人視覺感知的圖形屬性結(jié)構(gòu) . 通常 ,數(shù)據(jù)本身并不能自動(dòng)映射到幾何物理空間 ,因此需要人為創(chuàng)造可視化表征或隱喻來代表數(shù)據(jù)的涵義 ,并且根據(jù)建立的可視化結(jié)構(gòu)特點(diǎn)設(shè)置交互行為來支持任務(wù)的完成 .可視化結(jié)構(gòu)在空間基中通過標(biāo)記以及圖形屬性對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼 .可視化映射需滿足兩個(gè)基本條件 :一是真實(shí)的表示并保持了數(shù)據(jù)的原貌 ,并且只有數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)才能映射至可視化結(jié)構(gòu) 。二是可視化映射形成的可視化表征或隱喻是易于被用戶感知和理解的 ,同時(shí)又能夠充分地表達(dá)數(shù)據(jù)中的相似性、趨勢(shì)性、差別性等特征 ,即 具有豐富的表達(dá)能力 .在信息可視化 20 多年來的發(fā)展歷程中 ,如何創(chuàng)造新型并且有效的可視化表征以達(dá)到一眼洞穿的效果 ,一直是該領(lǐng)域追求的目標(biāo)和難點(diǎn) ,在大數(shù)據(jù)時(shí)代仍然是信息可視化領(lǐng)域的關(guān)鍵所在 . 此外 ,信息可視化可以理解為編碼 (encoding)和解碼 (decoding)兩個(gè)映射過程 :編碼是將數(shù)據(jù)映射為可視化圖形的視覺元素如形狀、位置、顏色、文字、符號(hào)等 。解碼則是對(duì)視覺元素的解析 ,包括感知和認(rèn)知兩部分 . 一個(gè)好的可視化編碼需同時(shí)具備兩個(gè)特征 :效率和準(zhǔn)確性 .效率指的是能夠瞬間感知到大量信息 ,準(zhǔn)確性則指的是解碼所獲得的原始真實(shí)信息 . 人機(jī)交互與用戶界面理論模型 任務(wù)建模理論 僅靠一幅靜態(tài)的可視化圖像無法支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的動(dòng)態(tài)過程 ,用戶需要根據(jù)需求 ,與可視化界面中的圖形元素進(jìn)行交互式分析 ,來實(shí)現(xiàn)分析目標(biāo) .支撐整個(gè)交互式分析過程的 ,是一系列特定任務(wù)的集合 ,例如 ,通過設(shè)置約束條件來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)過濾 .對(duì)數(shù)據(jù)可視分析過程中各種任務(wù)建模 ,實(shí)質(zhì)上定義了可視分析的目標(biāo)集合 .因此 ,任務(wù)建模理論是支持并 輔助用戶認(rèn)知過程、指導(dǎo)可視分析系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的重要理論依據(jù) . 信息可視化與可視分析領(lǐng)域研究者對(duì)任務(wù)定義和分類理論做了大量研究 : * 第 1 類研究從高層的用戶目標(biāo)出發(fā) ,以用戶意圖為關(guān)注點(diǎn) ,例如 North 等人 提出的 等人提出的 Explore,analyze,browse,assimilate,triage,assess,understand, pare。 * 第 2類從較低層次的用戶活動(dòng)出發(fā) ,以用戶行為為關(guān)注點(diǎn) ,例如 Shneiderman 提出的經(jīng)典的 Overview, zoom,filter,detailsondemand,relate,history,extract 這 7 類任務(wù) ,Keim 提出的動(dòng)態(tài)投影、交互過濾、交互縮放、交互變形、關(guān)聯(lián)與刷新這 5 類任務(wù) ,Amar 等人 提出的支持分析過程的 find extremum,sort, determine range, characterize distribution,find anomalies,cluster,correlate 等任務(wù) ,此外還有 Wilkinson 以及 Yi 等人 提出的針對(duì)可視化元素進(jìn)行操作 的任務(wù)集合 。 * 第 3 類從系統(tǒng)的層次出發(fā) ,以軟件操作為關(guān)注點(diǎn) ,例如 Chuah 等人 提出了針對(duì)圖形、集合、數(shù)據(jù)的操作模型 ,Ward 等人 提出了交互基本操作、交互作用域、交互參數(shù)模型 ,Heer 等人 提出了基于類的軟件設(shè)計(jì)模式 。 * 第 4 類對(duì)多層次任務(wù)進(jìn)行整合 ,建立了多層任務(wù)模型 ,例如 Brehmer 等人 從Why,How,What 這 3 個(gè)方面建立了多層任務(wù)模型 ,并對(duì)各種信息可視化與分析任務(wù)進(jìn)行歸類 。此外 ,Ren 等人 提出了高層、底層、系統(tǒng)層之間的多層映射模型 ,Schulz 等人 從 Why,How,What,Where,When,Who 這 6 個(gè)維度建立了任務(wù)形式化描述模型 . 綜上可見 :任務(wù)模型具有多層次性和多粒度性 ,并且與數(shù)據(jù)分析任務(wù)需求密切相關(guān) .因此 ,面向大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用的不同 ,應(yīng)當(dāng)建立具有多層次多粒度特征的領(lǐng)域相關(guān)的任務(wù)模型集合 . 交互模型 交互模型用于描述用戶與系統(tǒng)為了協(xié)作完成任務(wù)目標(biāo) ,在互動(dòng)過程中各自的角色與關(guān)系、承擔(dān)的任務(wù)以及相互之間的消息反饋與影響 .交互模型需要對(duì)分布在用戶一側(cè)與系統(tǒng)一側(cè)的交互元素進(jìn)行分類和定義 ,并且交互模型建立在領(lǐng)域任務(wù)建模的基礎(chǔ)上 ,根據(jù)不同的 任務(wù)目標(biāo) ,對(duì)人、機(jī)各自的交互元素如何互動(dòng)協(xié)作完成任務(wù)的過程進(jìn)行建模 .因此 ,交互模型描述了任務(wù)模型的具體化實(shí)現(xiàn)方式和方法 ,為大數(shù)據(jù)可視分析系統(tǒng)的交互設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)提供重要的理論支持 . Keim 等人對(duì)可視分析領(lǐng)域的交互框架給出了高層的、概念化的描述 ,主要對(duì)人、機(jī)兩側(cè)承擔(dān)的最佳任務(wù)范疇進(jìn)行了劃分 .例如 ,機(jī)器一側(cè)的任務(wù)范疇是統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)管理、壓縮和過濾、圖形繪制與渲染等 ,人一側(cè)的任務(wù)范疇是感知、認(rèn)知、信息組織與設(shè)計(jì)、推理、決策、行動(dòng)等 .該交互框架并沒有真正建立面向任務(wù)的交互模型 ,只是對(duì)人機(jī)交互中的概念框 架給出了宏觀的描述 .Pike 等人 根據(jù)任務(wù)的多層次特點(diǎn) ,從高層與低層映射的維度建立了信息可視化與分析的交互模型 :在用戶一側(cè)定義了高層目標(biāo)如探索、分析、瀏覽、吸收、分類、評(píng)價(jià)、理解、比較等 ,同時(shí)定義了相應(yīng)的低層次任