题目: ExPlates: Spatializing Interactive Analysis to Scaffold Visual Exploration
作者: B.Preim, P.Rheingans, and H.Theisel
发表会议: EuroVis 2013
数据驱动的数据分析探索通常会让用户有很大的认知负担。用户需要有能力去理解探索过程中生成出来的视图，还要能记住之前的探索步骤得出来的结论并基于这些结论进行下一步探索。为了减轻用户在可视探索过程中的认知负担，这篇文章设计并实现了 ExPlates。系统中提供的各种功能的部件帮助用户在探索过程中构建图形化的历史记录，保存记录了探索过程中的每一个分支。
下图是系统的主界面:
左边是一张 svg 画布，各种功能的部件会在这里创建。
右边是系统的 menu，能载入数据，添加可视化模板，添加数据处理模板等。
本文用了两个 case 介绍了这个系统的使用流程。
第一个 case 用到了两个数据集，第一个是 196 个国家的人均预期寿命数据，第二个是 120 个国家的基尼系数数据。
可以从这个图形化的历史记录中看到分析者整个探索过程的每个步骤:
首先对两个数据集进行了一次合并操作（1、2->3）
用合并结果的“Gini”和“2000~2005”两个维度生成散点图（3->4）
在散点图上框选一部分感兴趣的点，自动生成一个 filter 和新的散点图（5a, 5b）
将框选出来的数据与源数据进行求交，并选择“country”维度生成标签云，得出框选的点分别都是哪些国家（5a+5c->5d）
重复3、4操作两次，查看了另外两类比较感兴趣的点（6a+6c->6d, 7a+7c->7d）
第二个 case 用的是一个全球范围内的地震数据，通过分析和探索得出了这些地震地理上的分布规律。
分析者的整个探索过程如下:
用“震级”和“地震深度”两个维度生成散点图，得出所有地震在这两个维度的大概分布（1）
用经纬度两个维度载入世界地图，得出所有地震的地理位置的大概分布（2）
在1图上选择震级低的点，自动生成一个 filter 和新的散点图，并载入地图，得出这些地震主要发生在北美洲。（3、4）
在1图上选择震级中等的点，自动生成一个 filter 和新的散点图，并载入地图，得出这些地震主要发生在亚洲和南美洲。（5、6）
在1图上选择震级高的点，自动生成一个 filter 和新的散点图，并载入地图，得出这些地震主要发生在亚洲。（7、8）
整个系统在 UI 设计和用户的交互体验上做的比较优秀，但是不足在于每个部件间的连线关系太乱，另外系统能处理的数据量也不够大。
✉️ zjuvis@cad.zju.edu.cn