论文：Glyphs for Exploring Crowd-sourced Subjective Survey Classification
作者：A.Kachkaev, J.Wood and J.Dykes
发表会议：Euro VIS 2014
生活中，通过主观调查反馈的方法，得到的统计直方图或者表现统计的分析结果是非常常见的形式。将数据聚类与过滤在探索非聚类数据的过程中会出现无关信息和错误信息的问题。本文通过设计一种类似于平行坐标的 Glyph 在单一视图内表达所有的反馈结果，同时，设计一个交互性的可视分析工具来探索此类数据。本文利用此工具对一项 359 个人员参加的 900 张照片进行七个问题的调查。通过本文的方法，力求能够表达所有的反馈，同时在这些视图中帮助用户对数据的反馈情况进行有效地帮助和理解，观察其中的内容。
系统的界面如下：
Survey Response Glyph——调查反馈符号
调查反馈符号的设计是本文的重点，它是实现本文的最基本的目标的核心可视编码，通过一个类似于矩阵的布局将问题和答案的选项作为横纵坐标。对每个单独的反馈结果进行叠加，通过线条的透明度和连线来表示一个独立的结果。 每个 Glyph 都是独立的数据反馈或者一个数据集的反馈组合 每个单一的反馈内容以半透明的折线表示 叠加处理后可以反馈整个数据集的信息
Survey Response Glyph 由下图所示：
单一视图的特点：
可以显示每张图所有人答案（图右）
可以显示每个人所有图的反馈（图左）
评估每个组合答案的数量
显示最普遍的答案
显示答案中存在分歧的情况
通过 Glyph 的折线的趋势分布、累加叠加情况可以分析反馈结果的结论和剔除掉虚假的不真实的信息。
文章通过两个 Evaluation 的例子分别来验证本文的方法和工具是否具有应用性和扩展性。
图片相关性的调查：
用户进行从不相关到完全相关的（外加无法判断）五个选项进行对一组图片的相关的判断。
维基百科文章评价：
用户对每篇文章从真实性、客观性、完整性、写作技巧四个方面为条件进行 1-5 分的打分。（额外增加跳过的选项）
结论：
本文的方法：在用线的 Glyph 可视编码中，用透明度、线的宽度、平行坐标的基本形式，可以比柱状图、颜色编码更加突出问卷问题和反馈内容之间的关联性的表达。将平行坐标的 Glyph、链接视图、交互和动画构建成为一个可操控的系统工具。通过可视化方法帮助我们进行问题的研究、清洗收集到的数据、测试我们的假设。工具集成了数据的收集过程与对之后收集到的可视化，可以补充在研究中的其他特征、迅速地比较结果、对空间、时间性的数据都适用。
文章在写作方面占用了比较大的篇幅来详细阐述了系统在设计过程中的界面原则，布局的优化，交互的操作和用途。同时，为辅助用户能够更好地观察数据，系统采用了多种的辅助的可视化方法来帮助完善可视化结果 Glyph。同时加入不同筛选条件进行对结果 Glyphs 的排序。令系统非常实用，有美学设计感。效果如下图所示：
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