1、学术介绍引用格式:戴国忠,陈为,洪文学,等.信息可视化和可视分析:挑战与机遇|北戴河信息可视化战略研讨会总结报告.中国科学:信息科学, 2013, 43: 178184, doi: 10.1360/112012-488中国科学:信息科学2013年第43卷第1期: 信息可视化和可视分析:挑战与机遇|北戴河信息可视化战略研讨会总结报告戴国忠,陈为,洪文学fi,刘世霞fl,屈华民 ,袁晓如,张加万,张康 中国科学院软件研究所,北京100190浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室,杭州310058fi燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004fl微软亚洲研究院,北京100080香港科技大学计算
2、机科学与工程系,香港北京大学信息科学技术学院,北京100871天津大学软件学院,天津300072*通信作者. E-mail: 收稿日期: 20120724;接受日期: 20121223摘要由天津大学软件学院发起并召集,东北大学秦皇岛分校和燕山大学承办的信息可视化战略研讨会于2012年6月9 10日在北戴河成功举行.本文总结了此次会议的讨论内容和达成的共识,对当前信息可视化和可视分析领域的挑战和国际上这方面的研究方向做了大致的分析,并对今后信息可视化和可视分析的大方向提出一些建议,以及对具体行动提出一系列倡议.关键词信息可视化可视分析数据可视化人机交互大数据1引言微软研究院科学家、图灵奖得主Ji
3、m Gray在2007年提出了“以数据为基础的科学研究第四范式”的概念,研究方法已经从“我应该设计个什么样的实验来验证这个假设?”逐渐发展为“从这些已知的数据中我能够看到什么相关性?”这是因为,在过去几年里,数据量以年增长率30%的速度增长,而数据的种类也在不断增多,其中包括文本数据、图像数据、传感器数据和音频及视频数据.数据的特征变得更加多样化,包括混合性、空间性、时序性和二义乃至冲突性.信息可视化(Information Visualization,简称InfoVis)在国内外都仍处于初级阶段,在国内研究人群属极少数,其成功应用更是屈指可数.正是在这种大形式下,我们认为有必要举办一次战略性
4、讨论会.由天津大学软件学院发起并召集,东北大学秦皇岛分校和燕山大学承办的信息可视化战略研讨会于2012年6月9 10日在北戴河成功举行.本研讨会旨在增进国内信息可视化同行间的相互交流与合作,整合资源,实现共赢.对于一些信息可视化领域内的重大挑战和应用前景达成一定程度的共识.参会人多以邀请为主,召集和主办人邀请了国内在信息可视化、可视分析和人机交互领域里著名专家中国科学:信息科学第43卷第1期和最活跃的科研人员.邀请的准则之一是他们在相关领域的国际一流期刊上发表过具有影响的文章.组委会预先拟定了4个讨论主题:1)信息可视化的最新前沿和挑战;2)信息可视化在相关领域中的定位;3)适用于国内的重大攻
5、关项目及应用方向;4)建立固定的交流平台,如会议、刊物、网上论坛等.会议的形式为围绕上述4个主题作10 15分钟自由发言和讨论,以战略和大方向为主线.与普通会议的最大区别是不讨论技术细节而是以战略眼光看待信息可视化领域的主要问题和应用前景.会议的大部分时间用于围绕4个主题的热烈讨论,以及分析信息可视化及其相关领域里的热点.总结了可视化与用户之间的关系、历史演变、作用与趋势.2何为信息可视化?其最新前沿和挑战本节首先简单介绍什么是“信息可视化”、它的定义和历史.这里需要强调的是,信息可视化指的是“大规模非数值型”与“抽象”数据. Jock Mackinlay曾于2000年定义: “Informa
6、tion visualization(信息可视化) focuses on abstract, nonphysical data such as text, hierarchies, and statistical data.”1信息可视化是一个跨学科领域,旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现.与科学可视化(scienticvisualization)相比,信息可视化侧重于抽象数据集,如非结构化文本或高维空间中的点(这些点可能并不具有固有的2维或3维几何结构).信息可视化的演化过程是从树和图到文本,再到多媒体,以便最大限度地利用人们的多通道和分布式认知功能以及形象思维功能,达到意会(sens
7、e-making).信息可视化为人们提供了从阅读局部信息到纵观全局信息、从表面到本质和从内容到结构的有力工具.我们认为现今信息可视化的3大发展方向分别是跨媒体、大数据时代与社交网络.目前在信息界所面临的最大挑战是信息爆炸,即所谓的“大数据”(Big Data).如前所述,信息可视化是建立在数据基础上的.要想从海量数据中获取有用的知识,信息可视化还必须借助于近10年取得长足进步的机器学习和数据挖掘(包括文本挖掘和图挖掘)的方法,以及自然语言处理技术.同时,用户界面对于可视化技术的成功应用起着关键作用.更具体地说,在设计信息可视化系统时,我们应该考虑人机界面所要提供的如下功能:概观:对完整的数据集
8、给出一个全貌,放大:把相关兴趣点放大,过滤:过滤掉不需要的信息,需求驱动:只对用户选择想看的内容展示细节,相关:展示数据项之间的相关性,历史:保留交互动作的历史记录,以便支持复原、重放、和渐进细化,提取:给定查询参数,提取部分所需信息,以上提到的相关领域之间的关系如图1所示.3信息可视化在相关领域中的定位目前应该首先分析清楚信息可视化是技术还是学科?是否可以提出一个可视化模型?信息可视化179戴国忠等:信息可视化和可视分析:挑战与机遇|北戴河信息可视化战略研讨会总结报告图1信息可视化的简单概念图Figure 1 Conceptual illustration of information vi
9、sualization的根在哪里?在世界主流人机交互会议CHI上, 2011年收录了14篇信息可视化论文, 2012年收录了8篇.这说明信息可视化与人机交互是密切相关的.这些收录的论文大致概括了如下内容:交互/界面:用新颖的交互技术来进行可视化数据的操作,用户行为:通过用户实验来探索可视分析中用户的行为,从而指导可视化系统的实现,行业可视化:将信息可视化技术应用在特定领域,如汽车、帐单、文献、医院、病例、土地凭证、大屏幕等,社交网络:把信息可视化技术和机器学习有机地结合起来,将网络上的大量数据以用户可理解的方式呈现出来.我们还分析了世界主流信息可视化会议的投稿情况,其中包括: IEEE Vis
10、ualization (Vis), IEEEInformation Visualization (InfoVis)和IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST). 2012年,Vis收到152篇投稿, InfoVis 178篇, VAST 104篇.从中我们可以看到,信息可视化在可视化这个大领域内已成为最重要的发展方向.根据过去4年信息可视化会议(即InfoVis2008 2011)的分会(session)情况,我们可以分析哪些信息可视化方向正受人们关注.总结这4年InfoVis会议为各分会分配的个数,我们可以看到下面这些分会经常出现:
11、Graph,Text,Multi-dimensional,Evaluation,Geo, Map, Space 而计算(Com-putational)和意会(Sense-making)也成为不可忽略的可视研究方向.180中国科学:信息科学第43卷第1期可视分析概念近几年才被提出,有很多工作可以开展,此领域的研究现状还需要梳理.多数专家认为,可视分析是信息可视化的自然延伸,而可视分析更接近应用和实用情形一般认为可视分析是数据挖掘、计算机图形学与人机交互3个方面的综合.但信息可视化和可视分析到底应该采取那个框架或模型,还需要进一步去探索和理解.会上有与会者提出对信息可视化的必需性和重要性如何理解？
12、信息可视化不一定是必需的,但是可以极大地提高效率,有些领域的信息可视化是必不可少的,比如股票和地理信息系统(GIS)都已被广泛应用并成为不可缺少的工具.这些成功应用的可视化方法有一个共同点,即都非常简单易懂.这就给我们提出了一个需要思考的问题:目前什么样的领域需要更为复杂的可视化方法来解释和分析,而这些方法又可以被大众所接受?这样的领域是否存在?如存在则仍需要进一步挖掘.会上还讨论了信息可视化与知识工程之间的关系.这里的关键是,必须深刻理解信息转化成知识的必要条件.有与会者提出一个尖锐的问题:是否存在不能被可视化的知识？知识表示本身就很困难,但可视化在知识表达上一定能发挥重要工作.找到既直观又
13、可以准确表达知识的方法(可能与信息可视化不同)是知识可视化的主要挑战.知识可视化应该是信息可视化的一种升华,其前景被普遍看好.4国内相关研究进展近几年来,我国高校和研究院所在可视化的研究方面取得了令人瞩目的进步.包括浙江大学、北京大学、清华大学、中科院软件所、中科院计算所、中科院超算中心、北京应用物理与计算数学研究所、天津大学、山东大学等单位都开展了卓有成效的可视化研究.北京大学提出了一系列高维数据可视化方法,在面向地震、交通时空的可视分析方法与系统方面做了较有影响的工作.浙江大学的研究人员在高维时变数据的语义理解可视化、医学影像数据可视化等方面做出了创新工作.中科院超级计算中心、北京应用物理
14、与计算数学研究所的工作集中在天文、生物、气候、地学和国防安全等领域的大规模科学计算数据的可视化与分析,在GPU机群上实现了宇宙结构形成的TB级数据的可视化.我国在可视化方向的研究工作在国际学术界的显现度日益提升.例如,在2011年IEEE可视化年会,中国内地发表了2篇科学可视化论文、香港科技大学和微软亚洲研究院联合发表了一篇信息可视化论文.北京大学提出了一种体可视化系统,它支持“所见即所得体可视化(WYSIWYG: What yousee is what you get, volume visualization)”的新颖可视化交互手段2.类似于2D图像的绘画操作,这个系统开发了一套完整工具.
15、通过在要绘制图像的上面刷几笔线条,允许对直接绘制的颜色、透明度、对比度、亮度和其他可见属性操作.浙江大学的“面向色盲的有效体渲染(an ecient volume renderingapproach for dischromats)”3,在可视化中针对色盲用户提出相应的颜色方案.其核心思路是根据色盲用户颜色感知特征建立颜色传输函数的优化问题并求解,然后引入色盲用户友好的颜色混合方法,使得色盲用户在通过交互的直接体绘制系统浏览体数据时仍然能够获得较清晰的分类信息.香港科技大学和微软亚洲研究院提出了TextFlow4,一个可视化和文本挖掘技术的无缝集成.通过交互、主题挖掘模型和可视化提取3层特征,
16、如主题演化趋势、关键事件和关键词的关系,帮助用户精炼分析结果和不断地洞察数据.在华跨国公司研究机构和国内的民族企业都加速在可视化方向研究的布局.微软亚洲研究院、IBM中国研究院等跨国公司在华研究机构都对可视化,特别是信息可视化和可视分析方向给予了高度重视,在文本可视化等方向开展了具有国际影响的工作.淘宝网成立了数据可视化部门,并与浙江大学CAD诸如Windows、Android和iPhone的集成开发环境;以可视分析为主导作用的重大发现;满足政府需求的各种应用,如维稳、灾害防治;在商务智能(business intelligence)中的应用.1) T. Munzner, http:/www.
17、cs.ubc.ca/ tmm/182中国科学:信息科学第43卷第1期与会者一致同意,信息可视化今后需要在大数据框架下发展,而且应该逐步探索出可视分析的理论框架体系.我们需要推动并逐步构建信息可视化领域的学科文化,通过展示信息可视化的重要性及其应用的广泛性,并得到计算机科学领域内以及社会的认可.我们对国内从事信息可视化的研究与应用人员提出如下倡议:从文章/算法到建立可以真实、广泛使用的系统;关注国家重大需求,认识国家需求和个体需求的矛盾和统一性;关注中国社会,让信息可视化为社会做出应有的贡献;推广信息可视化课程设置与教材建设、开展数据和信息可视化竞赛;将信息可视化与互联网文化(社区、微博、博客)
18、紧密结合,以普及其知识和重要性.我们还要进一步增强战略性部署,如关键产品研发、以及整合资源.最后,我们与读者共享现阶段国内外有关信息可视化和可视分析的交流平台和出版物,以便更多的科研人员得以了解并参与.期刊: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics会议:IEEE Information Visualization (InfoVis);IEEE Visual Analytics Science and Technology (VAST);Pacic Visualization (PacicVis);European Vis
19、ualization (EuroVis);Visual Information Communication and Interaction (VINCI)国内的近期活动:Special Focus on Engineering Visual Analytics将在Science China Information Sciences 2013年第5期出版;大数据时代的虚拟现实与图形学研讨会,浙江大学, 2012年5月;图形学、数据分析与可视化暑假班,浙江大学, 2012年7月2 6日;PKU Summer School ,北京大学, 2012年8月13 24日;中国计算机学会,可视分析前沿讲习班
20、,北京, 2012年8月17 19日;数据可视化与可视分析研讨会(http:/ 2012年9月25日;VINCI2012 (http:/ 2012年9月27 28日;VINCI2013 (http:/ 2013年8月17 18日.致谢我们对天津大学软件学院为此次研讨会提供的全额资助、燕山大学和东北大学秦皇岛分校的会务工作表示由衷的感谢,感谢所有与会者的积极参与和发言,感谢天津大学软件学院的李春和李杰的会议笔录.参考文献1 Mackinlay J D. Opportunities for information visualization. IEEE Comput Graph Appl, 200
21、0, 20: 2223183戴国忠等:信息可视化和可视分析:挑战与机遇|北戴河信息可视化战略研讨会总结报告2 Guo H Q, Mao N Y, Yuan X R. WYSIWYG (What You See is What You Get) Volume Visualization. IEEE TransVisual Comput Graph, 2011, 17: 210621143 Chen W F, Chen W, Bao H J. An ecient direct volume rendering algorithm for dichromats. In: ProceedingsVis
22、ualization/Information Visualization, 2011, Vol. 174 Cui W W, Liu S X, Tan L, et al. TextFlow: towards better understanding of evolving topics in text. In: IEEETransactions on Visualization and Computer Graphics, 2011Information visualization and visual analytics: challenges andopportunitiesDAI GuoZ
23、hong1, CHEN Wei2, HONG WenXue3, LIU ShiXia4, QU HuaMin5, YUAN XiaoRu6,ZHANG JiaWan7 2 State Key Lab of CAD 3 Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China;4 Microsoft Research Asia, Beijing 100080, China;5 Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong
24、 University of Science and Technology, Hongkong,China;6 School of Electronics Engineering, Peking University, Beijing 100871, China;7 School of Software Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072, China*E-mail: Abstract Sponsored and organized by School of Software Engineering, Tianjin Universi
25、ty, and co-organized byYanshan University and Northeast University at Qinhuangdao, 2012 Workshop on Information Visualization wassuccessfully held in Beidaihe, China, 910 June 2012. This article reports and summarizes the discussion details,including the challenges and current major research directi
26、ons in information visualization and visual analytics.The article also sets the future directions and proposes various action items for promoting and advancing thecutting-edge research in information visualization and visual analytics.Keywords information visualization, visual analytics, data visualization, human-computer interaction, big data184
