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2024年3月10日发(作者：数字化驱动产业转型)

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大数据与信息可视化文献综述

作者：王怡人

来源：《工业设计》2018年第04期

摘要：本文首先对对大数据时代的数据可视化概念进行解读、辨析和研究，在理

解了大数据与信息可视化的概念之后，阐述了国内外研究现状，总结现在已有的呈现方

式、评估方式、技术手段和工具，提出了大数据时代下可视化所面临的挑战。

关键词：大数据；信息可视化；用户

数据信息可视化是近年来不断发展的交叉学科，是艺术和科技的融合。在如今信

息爆炸的时代，人们接受数据的要求是快速、高效、准确的。设计师在设计一个好的数据

可视化时，在符合信息真实性的同时，将大量的数据通过图像等手段将抽象难以理解的数

据整理成受众方便理解的形式，涉及到计算机科学、统计学、艺术设计等各种学科领域。

笔者在阅读了国内外多篇文献后将它们的各种理念，方法等总结如下。

1数据的含义 数据（Date），是用来描述科学现象和客观世界的符号记录，是构

成信息和知识的基本单元。数据是没有进行加工处理的事实，也就是说单个数据之间互不

相关，独立存在，人们用一定的方式将其排列或表达就使之间有了意义，供专业人员进行

交流、描述、解读。

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大数据是具有4个特点的数据——数据量大（Volume）、变化速度快

（Velocity）、数据类型多样化（Variety）与价值密度低（Value）。从计算机技术的角

度说，大数据是结构复杂、数量庞大、类型众多的数据集合。通俗来说，大数据就是海量

资料。在效率至上的时代，其规模巨大而人工无法在较短的时间内采集、管理、处理、分

析并整理出通俗易懂的内容。从而又孕育出大数据技术——处理、管理等大数据技术。

可视化，不仅仅是可以看见，更多的是指易于理解。是把复杂的、不直观的、不

清晰、难于理解的事物变得通俗易懂，一目了然。以便于传播、交流和沟通，以及进一步

的研究。可视化不限于视觉层面，除了结合国标、文字、表格、录像等形式、也可以结合

听觉、嗅觉、触觉等感觉，并加入交互处理的技术，理论和方法，让用户易于理解。可视

化注重视觉表达、交互方式和人类的心理感知，通过对心理学、图形设计等知识等合理运

用来展现数据并有效传达其隐含意义。

2国内外研究现状

纵观最近几年的国内外大部分数据可视化的著作和论文资料，可视化在学术界的

优秀成果，可以涵盖城市数据可视化科学可视化、图可视化、高维数据可视化、人机交互

（HCI）、AR/VR、数据叙事、可视分析等多个方面。

数据可视化是从Date Visualization翻译而来。从Ben Fry的著作《可视化数

据》，Nathan Yau的著作《鲜活的数据——数据可视化指南，Julie Steele和Noah

lliinsky的著作《数据可视化之美》和Tufte、Few、cCandless等作家的可视化入门书籍

中可以得到，如何发现问题、数据收集、可视化的分类和步骤、可视化工具的选取和应用

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技巧方面来对数据可视化技术的实际操作进行指导。国内的很多资料也都是从国外的网

站、文献翻译而来的。含金量较高的学术论文往往是提出最新的高效算法和对其他相关技

术的研发。在具体的可视化实现方面，在各个领域包括传统的医学、天文学等，新兴的社

会媒体、人机交互、ARNR等领域，国内外都研究在逐步地深入研究。

随着时代与技术等发展，可视化是一个高度综合的交叉型领域，深度和广度都在

不断的扩展。大量的研究专注于搜集和分析过去和现在的事件，研究如何利用现在科技更

好的展示数据，优化人机的互动，较少有利用这些信息，来寻找未来可能发生的事情。除

了让用户获取已有的信息，帮助用户及时发现之后发生的事情，对未来事件的识别和描

述，让用户未雨绸缪，及时准备，应该是一个新的研究方向。

从最近的几场可视化研讨会上，我们可以了解到可视化前沿技术的发展状况，了

解现在研究者的各种看法与观点。现在的研究内容，可以包括大规模科学数据可视化、城

市数据可视化、灵活构建可视化、新闻数据可视化、生物医学领域数据可视分析、文化遗

产应用数据可视化、理解和诊断深度学习模型等多种方向。

3呈现方式

可视化除了传统的桌面呈现方式之外，近年来，学术界又提出了多层次的可视

化、富交互多角度探索，以及通过故事叙事的形式表现分析目标。

多维度可以表现在解释数据关联趋势的多种手段，而这些手段可以是地图、图

表、图像、动画、标签云等。运用这些手段可以使可视化的过程更加直观化、关联化、艺

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术化，增加了用户与数据之间等交互性。现在，多变量可视化的研究，大量是平行坐标，

散点图矩阵。研究同时还会伴随时空或层次的信息，表现这些层次上还需要努力。

富交互多角度方面，用户不仅可以在数据可视化平台上更加容易的理解数据所传

达的信息，用户也成为改进优化的一种因素。了解数据可视化的人群不只限于数据可视化

的用户，还有相当多的关注结果的观众。用户既是数据的提高者也是优化结果的观众。

随着技术的发展，交互技术和新的展示方式的发展，数据可视化已经不再局限在

平面或桌面上。AR、VR领域的研究飞速发展，越来越多的可穿戴设备让人们可以身临其

境的感受数据，深入理解数据。由此，也有一些研究人员开始研究更多自由度的交互和沉

浸式的表现。

通过故事叙事的形式表现分析目标，将数据转化为视觉共享的故事。在可视化数

据故事和一般数据可视化之间绘制一条线，缩小视觉数据故事的范围，从而促进通过数据

可视化的讲故事讲解技巧进行更好的结构化讨论。考虑到将数据转换为视觉共享的故事以

及更加集中的定义的整个过程，我们认为可以扩大视觉数据故事的研究范围。通过在视觉

数据讲故事过程中追求这些新的研究途径，可视化可以使数据更加有效的讲故事。故事除

了前面提到的线性叙述，更多的是非线性的叙述。是跳出时间先后顺序的叙事技巧。这种

技巧多运用在文学、戏剧、电影、小说和电子游戏中。设计师需要多去研究交叉学科的知

识。

动态图可视化，就是动态展现信息的图表，用户能与之交互的图表。用户用手点

一点，就可以看到自己想要了解的数据，并用动画的方式呈现出来。这样的图表，前期需

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要整理数据之间的相互关系程度，逻辑思想，现在有的分析方法可以分为small

multiples和animation两类，当然还有其他的方式。实现震撼人心的视觉效果，也有不

少工具可以使用——Processing，Ocam，Adobe premiere，Adobe effecto

4评估方式

现有的图布局评估方法，如基于边交叉的方法，主要关注图的可读性；但随着大

数据时代的来临，原有的评估方法是不够的，因为包含大量数据的图通常过于复杂，导致

用户难以直接通过感知边的交叉来评估图布局的优劣。

Seok-Hee Hong提出了忠实性（Faithfulness）指标，它包括三大部分，

Information faithfulness（图布局对信息表现的忠实性），Task faithfulness（图布局

对任务的支持度）和Changefaithfulness（图布局对数据微变化的敏感度）；同时提出

了基于形状的度量方法（Shape-ased Metric）来计算Task faithfulness，且通过实验证

明了这种方法的有效性。有关对力导向图和边捆绑技术等现有可视化方法的忠实性

（Faithfulness）评估，以及忠实性与可读性的比较，保持多个视图的一致性。在传统的

设计中，统一的设计要素是一种原则。在可视化中，信息图的创造和展示的时候，生成的

多个视图，可能存在不一致的现象。相同的变量可能在不同视图中以不同的方式出现；不

同的变量可能以相同的方式展现。单个图表，设计师会对其中出现的元素进行统一，多个

图表之间的一致性的要求，如何要求和确认，除了设计师自己的准则，还需要研究者进行

统一规定。

5技术手段和工具

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近年来，硬件技术的不断进步和科研学者的不断研究，不少分析技术和帮助呈现

可视化效果的工具。

眼动追踪在用户研究中的作用，即帮助研究用户是如何使用可视分析界面的。与

传统的计算准确度和问卷调查等形式不同，该技术能有效捕捉用户注意力的分布情况。另

一方面，则介绍了如何通过可视分析技术来辅助对（大量）眼动追踪数据的解读。其中，

常用的两种分析方法包括Space-time cube轨迹显示法以及Map display轨迹显示法；

而针对不同类型的眼动追踪数据，如关注区（AOI）、浏览轨迹（Scan Path）和聚焦点

（Fixation）等。

来自俄亥俄州立大学的可视化小组提出了Virtual Retractor这种创新的交互式数

据探索系统，在保证数据特征的基础上对于可视化进行变形，从而解决科学可视化的3D

空间中存在着遮挡的问题。该系统采用Retractor的隐喻，允许用户像切割和分割实际物

体一样，直接操纵和探索数据。这个过程通过使带有空隙的四面体网格（tetrahedral

mesh）变形来模拟由切割产生的切口来进行。分割操作扩大了空隙，允许用户观察原来

被遮挡的内部结构。其中，网格（mesh）的构造考虑了局部数据属性，如局部数据密度

或梯度。因此，变形将受到所选数据属性的影响。具有高数据属性值的区域更加坚固，难

以变形，而属性值较低的区域将会变形。从而，变形可以保持数据中被感兴趣的特征。

以往的可视化是在桌面环境下设计的交互方式，前面也提到，各种技术的发展，

和智能设备的出现，越来越多的研究者已经开始在大屏幕、平板，移动端等设备上设计交

互方式。同时，在信息获取方面，一些可穿戴设备，特别是VR/AR等设备的重力感应，

体感检测，这些自然语言——触摸，语音输入，在可视化工作中这些交互方式都可以成为

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信息输入的方式。

6结语

综合现在信息可视化的发展，面临的挑战依然是如何视觉提炼海量数据，如何将

专家知识融入分析中并获得见解，如何将挖掘的知识有效的传递给用户。这也是信息可视

化发展的初衷，不管技术如何飞速发展，所有提出来的学术理论，方法工具，都是为了让

用户更加容易理解，这还是我们的目标。

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本文标签： 数据 可视化 研究 用户 信息

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