论文: 《LineUp: Visual Analysis of Multi-Attribute Rankings》
作者: Samuel Gratzl, Alexander Lex, Nils Gehlenborg, Hanspeter Pfister and Marc Streit
会议: InfoVis2013 [best paper]
排行榜在生活中很常见，对人们作决策也有一定影响。对于多属性排行榜，排名是如何计算得出的、各属性对排名的贡献多大、同一数据在不同排行榜的差异多大等等，这些大家很难从传统排行榜中直观感受到。本文提出一种可视分析方法，可以直观、交互地设计、分析、探索排行榜。
LineUp 界面如下：
本文基于调查、领域专家的反馈提出排行榜分析系统的 10 个 Requirements：
- R1: 编码排名
- R2: 编码排名原因
- R3: 支持多属性排名
- R4: 支持过滤
- R5: 属性值到分数的灵活映射
- R6: 适应不同任务的扩展性
- R7: 处理缺失值
- R8: 可交互探索，视觉即时反馈
- R9: 排名驱动的属性优化
- R10: 比较多个排行榜
本文的可视化界面基于柱状图，不同颜色代表不同属性类别，映射后的属性值编码为柱状图的长短。针对上述 10 种需求，本文做法如下：
为了直观感受到不同记录总分的差异大小，本文采用堆叠柱状图表示总分
属性标头的长短代表权重大小：
不同排行榜使用 slope graph 作为 separator(图中高亮的为同一记录在两个排行榜中的排名情况）：
属性值到分数的多种映射方式，并可通过设置映射范围过滤掉某些数据记录：
此外，用户可以灵活过滤参与排名的数据记录，比如在大学排名中，可筛选出位于美国的大学；可灵活添加或删除参与排名的属性；当属性过多时，柱状图所需空间不容易满足，可改用灰度值表示原来的柱状图长度；当数据记录的某个属性值缺失时，可用中位数或平均值进行填补，而且可视化这一属性值时会作出标记（添加虚线框）。
本文针对上述需求提出了一个比较完善的交互系统，操作通俗易懂。
最后作者请 8 位有计算机科学背景的参与者分别使用该系统完成 12 个任务，并填写调查问卷。7 分值的量表中，该系统各项的平均得分基本在 1~2（1 分代表非常满意，7 分代表非常不满意），可见大家对该系统还是比较满意的。
总之，本文的交互很丰富，操作也很简单，使得用户可以方便探索各种排行榜。
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