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数据驱动动画增强图表
- 介绍
跨越几个世纪，技术的进步不断刺激着数据呈现新方法的创造，以改善信息共享。尽管视觉图表变得越来越复杂，缺乏适当的技术，但传统上一直被设计成以硬拷贝的形式(即印刷)显示。随着个人电脑、数字显示器和智能手机的发展并进入消费市场，纸质拷贝被软拷贝取代，改变了我们吸收和分享信息的方式。如今，可视化图表往往显示在数字屏幕上，这表明可以通过动画来增强传统方案的有效性和影响力。
在创建显示信息片段的图表时，人们通常希望更多地交流数据的某些方面。这通常是通过使用颜色或几何线索来实现的，无论是图表固有的(如使用大小)，还是外部的(如使用指针)。但是，当数据是由多层信息组成，需要描绘不同的属性时，使用上述线索去传达每一个属性可能会导致过度饱和和视觉混乱。
心理学和认知研究表明，人眼对运动和运动特别敏感，甚至比颜色过渡或图案或纹理的变化更敏感。这表明，在静态环境中仔细地合并动态元素可以非常有效，并且在增强和突出显示选定的数据属性方面有很大的潜力。
在本文中，我们探讨了数据驱动动画，在这种动画中，静态图表被赋予了生命，并通过动态添加来增强，以强调属性或引导注意。给定描述典型静态数据的现有可视图表，我们在显示的元素上应用合适的动画效果，以突出显示选定的数据属性。这些增强功能有助于将观众的注意力吸引到重要的属性上，并且很容易以一种雅致和简约的方式进行设计。当常用的线索已经用尽时，或者当人们希望突出与运动有关的方面（例如方向性、横向性）时，它们尤其有利。
我们提出了一个动画视觉效果的通用模型，并以三种类型的效果为例——行军蚂蚁、几何变形和渐变外观，因为它们迎合了广泛的视觉增强。我们的重点是创建动画效果，以增强现有的静态图表，并可用于突出显示或强调数据的某些属性。对于每种视觉效果，我们都提供了有关其设计维度和数据编码方式的详细信息。我们建议的动画视觉效果在受控用户研究中进行评估，在该研究中，相同视觉图表的静态和动画版本显示给不同的参与者，要求他们使用它们来完成三项任务。我们的研究结果表明，动画效果添加作为数据强调的建设性标记，有助于更快地理解图表中传达的信息，但仍然足够微妙，以免引起刺激。
本文的主要贡献如下:
- 用于增强静态可视图表的数据驱动动画的通用模型
- 概述了三种类型的动画视觉效果，包括它们的设计空间、它们用于数据编码的方式以及支持实现的API代码
- 一项用户研究显示了在现有静态图表中添加动画效果的潜在好处。
- 数据驱动动画样例
本节展示了一个示例，它利用我们对运动[1]的自然感知来传递信息并帮助讲故事，从而激发数据驱动动画的想法。图1展示了William Playfair在1822年手绘的可视化图，并添加了我们提出的数据驱动效果——2行军蚂蚁。原始的、优雅而静态的图表显示了250年来小麦的价格(以条形表示)和劳动力的周工资(以红线表示)。普莱费尔希望他的图表能够传达这样一个事实:“在过去的任何时期，小麦与机械劳动力的比例都没有像现在这样便宜。”然而，从静态的可视化来看，很难感知每年小麦价格与劳动力的确切比例。为了帮助理解价格与工资的比率，动画效果被放置在“小麦价格”和“工资”之间的空间上，以“$”符号作为移动元素。“$”符号的速度是由“工资”和“小麦”的价格比率决定的，所以它走得越快，付出的努力就越小。这些变化的因素有助于我们看到，在18世纪，“小麦”价格在机械劳动力中所占的比例确实更小，然而，它也表明，这一趋势在最后三个街区变得更慢。请访问我们的项目页面以查看图表与动画效果https://vizgroup.github.io/activateviz/。工资与小麦之比驱动的速度图1。在Playfair的可视化中添加动画提示:移动 $ 符号将被添加到条形图上。他们的速度与工资与小麦价格的比率有关。18世纪，“$”符号的快速移动强化了普莱费尔的说法:“在过去的任何时期，小麦与机械劳动力的比例都没有像现在这样便宜。”
图1 为Playfair的可视化添加动画提示：移动“$”符号添加到条上。他们的速度被映射到工资与小麦价格的比率。18世纪移动速度更快的“$”标志强化了Playfair的说法，“在过去任何时期，小麦与机械劳动力的比例从未像现在这样便宜”。
图2 数据驱动动画的分类：现有作品或技术的示例显示在相应的单元格中。
- 相关工作
在本节中，我们首先回顾视觉化运动的研究。然后，我们将描述包含数据驱动动画的作品，即设计用于编码数据属性的动画，并提供一个框架来对这些作品进行分类。最后，我们将描述为图形添加动画效果的系统和技术。
3.1可视化中的动画和运动
运动知觉在认知心理学和可视化领域都引起了大量的研究兴趣，动画视觉线索在注意力吸引和记忆中的作用早已被证实。Nakayama et al.发现相干运动有利于单个元素之间的群体感知，而Driver et al.则阐明了不同相干模式下的振荡有利于将视觉元素分组。这些发现与共同命运格式塔原则有关，即元素被视为一组1。如果他们搬到一起。Bartram等人将运动作为一种独特的显示维度，因其感知效率和解释丰富性而具有巨大潜力。她进行了几项研究，以更好地理解对信息丰富的界面进行有效的运动编码，表明运动编码可以用作视觉编码属性，而且它不干扰现有的颜色和形式编码。在Bartram的领导下，Huber和Healey研究了运动的知觉属性:闪烁、方向和速度，优化运动配置以提高感知效率。由于意识到其潜在的知觉利益，动画在人机交互和可视化领域都引起了大量的研究关注和讨论。Fisher讨论了可视化中动画的机会和缺点，并强调了当用户想要比较前后动画时，动画不太可能有用。Tversky等人警告说，动画通常以离散的方式被理解，可能很难准确地感知，所以它实际上可能会阻碍不同的视觉分析任务。然而，大多数研究人员都认为动画和运动可以非常成功地吸引用户的注意力，当使用有效时，可以有利于各种可视化任务。Chevalier等人根据Baecker和Small对用户界面动画的早期分类，推导出动画在数据可视化中的五种分类角色。根据他们的分类,一个角色动画是保持用户的上下文,如使用动画转换以提高图形图表共享同一数据的看法,或者在浏览中的可视化数据级别,例如,项目之间过渡径向node-link图。动画的第二个作用是支持视觉话语，通过支持叙事和突出内容。传统上，为了突出显示静态图表中的属性或项目，需要使用不同的视觉符号，如带注释的标签和统计线，这需要高层次的认知和感知。然而，在动画的帮助下，结合运动和运动的视觉线索可以用来吸引和引导人们对各种可视化属性的注意。有几部作品采用动画效果代替静态线索来吸引注意力。例如，运动可以帮助视觉搜索和通知，以及检测和识别模式。在算法可视化中，提示(闪烁)可以用来表示两个元素交换了值。
- 数据驱动动画
在可视图表中，数据被映射到带有可视特征的元素。常见和广泛使用的视觉特征包括位置、颜色、大小等。作为对这些编码的补充，我们探索数据驱动的动画视觉效果，作为一种面向信息和属性增强的动态视觉编码形式。
4.1数据驱动动画效果的通用模型
我们描述了一个增强现有静态图表的动画效果模型。我们的模型只描述了数据驱动的动画增强。也就是说，它描述了对已经以静态形式显示的当前现有数据属性的增强。因此，我们不涉及特定项、标签或其他非数据类型添加的可能的高亮显示，这些可能很有用，但超出了本工作的范围。另一个重要的一点是，我们所建议的动画效果具有内在的重复性。巴特拉姆认为，重复的振荡运动是有利的，因为这样可以保持屏幕的位置。因此，为了使图表能够保持静态显示的初始目标(例如，以pdf格式)，并且不添加用户发起的交互元素，我们建议的动画是重复的，只是对现有图表进行了扩充。在我们的模型中确定了四个基本的设计维度:驱动数据(要编码什么)、视觉变量(要动画什么)、视觉代理(在哪里应用)和动态函数(如何动画)。bull;驱动数据:动画效果中编码的数据。虽然我们的模型涵盖了时间数据驱动的动画，但它侧重于倡导由非时间数据驱动的动画。例如，在图1中，驱动数据是“工资”和“小麦”价格之间的比率。bull;视觉变量:要动画的视觉变量。例如，position是图1中动画的可视变量。针对动画视觉效果的核心思想，本文只考虑动画效果的单一视觉变量。这可以作为以后复合效果的基础。如图2所示，通过将值和明度合并为颜色，从Bertin的列表中总结了六个主要的视觉变量。本作品中的三个动画效果例子很好地覆盖了视觉变量(将在第5节中介绍)。例如，“$”符号是图1中动画效果的可视代理。在增强之前，这些内容不一定是可见的，并且可能包括隐含的结构特征，只要它们可以被动态过程解释或建模，例如在图10(b)中的节点链接图中被扭曲的节点团。可视代理的设计可以非常灵活。人们可能希望使用具有语义意义的动画效果(例如，“$”符号表示与经济学相关的主题)，或者保持更抽象的效果(例如，使用移动条纹)。bull;动态函数:描述了可视化代理和可视化变量被映射到数据和实时转换的方式。例如，在图1中，动态函数将“$”符号的速度与“工资”和“小麦”价格之间的比率联系起来，并将其从直线移动到条形图的顶部。选择合适的动态函数取决于可视变量的选择。基本上存在两种基本类型的函数。第一种方法通过平滑过渡实现连续变化，而第二种方法则以离散、不连续的方式进行操作，用于无法轻松插值的视觉属性，如纹理等。
为了更好地解释该模型，请考虑这样一个例子:设计师希望通过来回伸缩条形图中的条形大小来强调数据的某些属性。开车在这种情况下,数据的特定属性的数据被强调,视觉代理的边缘酒吧,视觉变量是它的大小,动态函数关联属性强调的大小扭曲使用动画。虽然四个设计维度的不同选择为数据驱动动画创造了很大的空间，但如图2所示，可以根据视觉变量与驱动数据的不同组合来讨论数据驱动动画效果的主要类别。不同种类的动画效果可以通过不同的视觉变量的选择来生成，例如通过改变粒子的位置，或者使用动画纹理来显示图形中的过渡。在这项工作中,我们举例说明无时态数据驱动动画的概念有三个一般使用不同的选择影响视觉变量,行军蚂蚁位置、几何变形geometry-changing视觉变量(例如,形状、大小),而逐步出现的appearance-changing视觉变量(例如,颜色,纹理)。使用其他视觉变量的其他类型的动画效果也可能存在，例如，动画一个视觉对象的方向(即旋转)映射到数据。
- 三种特定类型的动画效果
我们通过分析三种类型的动画效果来说明数据驱动动画的概念。第一种是行军蚂蚁，它们呈现出一种沿着特定路径重复移动的视觉模式。之所以选择这个效果，是因为它在以前讨论动画的工作中使用过，比如在流和图形可视化中。我们将扩展这些工作，并展示如何在其他类型的图表中使用它(如图1所示)，并讨论其整体设计空间。第二种效果，几何变形，将空间修改应用于可视化的几何属性。这类似于面向失真的技术，但是根据图表的数据属性应用的。第三种效果是渐变外观，将离散的、重复的变化应用到可视化中，以突出显示在可视化中出现的一些顺序。这对于突出显示层次结构特别有用。视觉变量:位置设计细节视觉代理(Ant)驱动数据定向数值行进蚂蚁(x1,y1) (xn,yn) -路径，边界-空间，速度语义动态函数图4。行进中的蚂蚁:行进中的蚂蚁效应是由五个设计元素决定的，它们可以被编码来表示数字、方向和语义信息。
图4 行进中的蚂蚁：行进中的蚂蚁效果由五个设计组件决定，它们可以被编码来表示数字、方向和语义信息。
5.1行军蚂蚁
在行进中的蚂蚁中，一个视觉模式(视觉代理)沿着路径以一定的速度移动它的位置(视觉变量)，创建一个蚂蚁行进的错觉，这样位置的移动是由数据驱动的。行军蚂蚁(MA)已经在之前的流可视化工作和在节点链接图的图可视化编码边属性中实现。在此，我们将这组动画效果进行概括，并探讨其在更广泛的信息编码方面的可能性。马提供了方向和速度的感觉,,与适当的设计注意事项,也可以通过适当的设计视觉传达语义代理(参见图5)。马作为上一层添加现有的视觉元素,是正交和大部分非因此可以用来增强现有的图表。
行军蚂蚁实例化设计模型与五个设计组件——蚂蚁、路径、边界,行进速度和间隔(图4)。蚂蚁移动代理在动画视觉效果,而且,虽然来源于众所周知的虚线旅行,它可以在任何物理形式和被用来传达语义含义。其余四个设计组件定义了蚂蚁位置变化的方式(即动态功能)。Path定义了蚂蚁所走的路径。它提供了方向性的直观感知，但方向性的概念不是应用MA的必要条件。例如，一个人可以沿着一个圆圈内的螺旋路径应用MA来创建一个动画纹理效果，而不需要映射到任何方向信息。边界限定了蚂蚁的行进场地，并随着路径划定了MA效应的作用区域。蚂蚁的移动速度和蚂蚁之间的间隔创造了一种节奏和密度的印象，并可以映射为与基本元素相关的数字信息编码。
图5 行军蚂蚁的变化：行军蚂蚁在设计上有多种选择，展现出丰富的表达潜力。请注意，手绘风格的箭头是标记，用于提示硬打印手稿的动画效果。
图6 几何变形：几何变形效果由四个设计组件决定，它们可以对结构的空间结构和数字信息进行编码。
5.2几何变形
几何变形(GD)是一种动画效果，可以增强现有视觉元素的空间结构。它以一定的速度对视觉元素的几何属性(如形状或大小)进行可能被夸大的空间修改。虽然与面向失真的技术有关(例如，焦点 上下文)，但GD不是用于修改可视化及其组件的用户发起的交互操作(例如，鱼眼视图中的放大)，它被反复嵌入到可视化中，并由数据驱动，引起不同程度的变形。这可以隐式地传达组和关系的存在性，并突出显示它们的属性。
GD所基于的知觉原则是共同命运原则，即移动在一起的元素往往被视为一个统一的群体。Bartram和Ware已经证明，路径形状和相位相似的运动在空间分散物体的感知分组中是有效的。因此，动画有助于立即识别相关元素。他们还认为扩张/收缩是一种很容易识别的重复性运动类型。GD使用这些原则来突出显示
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