可视化中的抽象与度量：原理与应用

### 可视化中的抽象与度量：原理与应用 #### 1. 可视化抽象的概念与影响因素 可视化抽象是将数据表示转化为视觉表示的过程，它依赖于特定的观点和任务。从信息论的角度来看，有两个关键过程影响着可视化抽象的意义： - **数据到可视化的转换过程（Pd→v）**：该过程的字母压缩和成本受多种因素影响，包括设计师保留或突出某些信息、去除或淡化其他信息的意愿，对任务要求的理解，对可视化可用资源的评估，以及对观众视觉表示知识和视觉分析技能的认识。 - **从可视化重建数据的过程（Qd←v）**：此过程的潜在失真和成本受观众对所描绘数据和使用的视觉表示的知识、对执行任务所需信息的理解，以及执行该过程时的认知负荷和时间限制等因素影响。 以下是这些因素的总结表格： | 过程 | 影响因素 | | --- | --- | | Pd→v | 设计师信息处理意愿、任务要求理解、资源评估、观众知识与技能 | | Qd←v | 观众数据与表示知识、任务信息理解、认知负荷与时间限制 | 可视化抽象的成本 - 效益指标可用于比较以人类为中心的过程（如可视化和交互）和以机器为中心的过程（如统计和算法）。一般来说，统计抽象和算法抽象通常比视觉抽象导致更多的字母压缩和潜在失真，但成本更低。这个指标还可以指导可视化设计师选择不同形式的视觉抽象，权衡抽象程度、潜在感知误差和任务执行成本。 #### 2. 可视化抽象的实际应用 在可视化系统中，用户通常不关注抽象过程，而是通过调整设置从一种视觉表示过渡到另一种。然而，作为可视化系统的设计者，可以提供引导式交互，将有意义的抽象结果组合成抽象轴和抽象空间，以更好地说明现实不同方面之间的关系。 例如，在设计可视化分析工作流程时，可以使用成本 - 效益指标来选择最合适的抽象方法和参数设置。具体操作步骤如下： 1. 确定任务需求和目标。 2. 分析不同抽象方法的字母压缩、潜在失真和成本。 3. 根据成本 - 效益指标选择最优的抽象方法和参数。 4. 实施可视化并评估其效果。 以下是一个简单的mermaid流程图，展示了这个过程： ```mermaid graph LR A[确定任务需求和目标] --> B[分析不同抽象方法] B --> C[根据指标选择最优方法和参数] C --> D[实施可视化] D --> E[评估效果] ``` #### 3. 可视化空间中的度量概述 在可视化领域，测量是评估、比较和预测的基本手段。可视化度量旨在提供客观的方法来评估可视化的有效性，对于开发可视化的科学理论至关重要。 可视化过程通常包括三个基本阶段： - 使数据可由计算机显示。 - 将视觉表示传输给人类观众。 - 观众形成关于数据的心理图像。 为了更好地理解和设计可视化过程，许多研究致力于对其进行分类和建模。例如，Shneiderman提出了任务 - 数据分类法，Tory和Möller专注于可视化算法的分类，Munzner提出了嵌套模型来设计和开发可视化管道。 然而，随着可视化方法的多样性和复杂性不断增加，评估其有效性和适用性变得困难。传统上，可视化技术和参数设置通过用户研究进行评估，但这些研究需要大量的努力，设计也不容易，而且结果难以推广。因此，使用客观的度量来支持可视化过程变得非常必要。 #### 4. 科学测量的哲学视角 在哲学中，科学测量有多种不同的观点： - **数学测量理论