保持多个视图一致：可视化构建中的约束、确认和例外

作者：Jiang, Ruike Jiang 

可视化作者创建和展示可视化时，经常生成多个视图。多个视图之间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方式编码；不同的变量也可能以相同的方式编码。

已有的可视化设计的准则通常针对单视图可视化。对于多视图可视化，则需要可视化作者根据自己的准则做决定。关于可视化作者何时会遵循一致性，以及会遵循什么样的一致性，现在还很少有工作揭示。这篇论文[1]是第一个对此进行详细研究的工作。

一致性约束样例

一致性约束模型

这篇论文的作者从比例尺的角度定义一致性准则。比例尺（scale）是属性值域和视觉元素值范围的映射和逆映射。它由三部分组成：域（domain）、范围（range）和映射。域和范围的概念取自D3中的定义。域与一个数据属性相关联，范围则和映射资源有关。

一致性约束模型从2个高层次的约束出发。这2个约束是：

作者对这2个高层次约束，从数据类型（数值型、标称型）和映射通道（XY，颜色）的组合出发，扩展成8个细节约束，再加上对常数颜色的约束，共得到9个细节约束。

下面介绍作者们关于9个细节约束进行的实验和结果。

实验

实验设置

Tableau是实验中被试使用的软件，因为它支持从探索到展示的迅速切换，并且提供灵活的多视图排列方式。

参与实验的被试是从大学的人机交互的邮件列表中选取，共有10名被试，其中4名男性，6名女性，年龄在18岁至56岁之间。他们都熟悉Tableau，并且至少在可视化方面有最基础的知识。

实验中，被试可以从多个数据集中选取最感兴趣的，以使实验条件更接近真实场景。

实验采取的范式为绿野仙踪范式（Wizard-of-Oz）。实验中实验者声称有一个自动工具对被试的可视化进行了检查，但实际这个工具并不存在。相反，实验者手动检查了一致性。这一范式在人机交互实验中较为常见，用于支持快速原型验证。

实验过程

实验分为4个阶段：

定义：确认和例外

为了分析对于一致性约束，用户是接受还是拒绝，该论文的作者们定义了确认和例外以及计数方法。

确认是指用户自发遵守或者在收到警告后遵守一致性约束，例外是指用户给予明确的理由拒绝遵守一致性约束。确认和例外的计数方式是，如果被试遵守约束条件，他需要更改或验证比例尺的次数。例如，当用户保持两个视图中的y比例尺一致时，记2次确认。

实验结果

数值型XY比例尺

C1.1 相同属性⇒相同XY比例尺

对于域相同，要求坐标轴有相同的最大最小值；对于范围，要求坐标轴有相同的长度；对于映射函数，要求映射类型相同，如同为线性映射、对数映射等

确认（28）

一些用户手动设置不同视图中y轴范围和长度相同，以进行比较。当域的范围相差较小时，有用户在经过警告后立即修改可视化以符合一致性约束。

例外（15）

当不同视图的坐标轴没有并列时，一些用户认为由于目标不是进行比较，所以不需要遵守一致性约束。

例外（18）

18个例外的原因是，如果遵守一致性约束条件，会导致视图中的空白区域过多。

C2.1 不同属性⇒不同XY比例尺的域

对于不同的属性，这一约束一般会自动得到遵守，除非不同属性碰巧拥有相同的值域，例如，概率的取值范围都是[0,1]。轴的长度以及比例尺的映射方式可以相同或者不同。

确认（10）

作者们只包括了经过思索之后的确认。一位被试对不同的属性，对百分比的数据使用线性映射，而其它属性则选择对数映射。

实验中这一约束没有例外情况。

标称型XY比例尺

C1.2 相同属性⇒相同数值，且顺序相同

这一约束要求比例尺拥有相同的数据域，即，相同的标称值；相同的视觉范围，即相同的坐标轴长度；以及相同的映射方式，即，相同的标称值的顺序一致。作者们有意使得这一约束严格，当两个比例尺包含的元素不完全相同时，也要求相同的部分的元素顺序一致。

确认（9）

对于不同视图中的同一标称属性，一些被试有意识地使用相同的过滤条件和排序方式，使得比例尺中包含顺序相同的属性值，即使这一属性值可能对应空值。

设置过滤和排序条件使得标称属性的XY比例尺一致。

确认（10）

对于Tableau中一种特殊的属性，测量名称（measure name），作者们发现一些被试在收到关于一致性约束的警告后，认可这一警告，并进行修改。

例外（3）

一位用户将谷物名称分别按照评分、大小、热量进行排序，所以选择不遵守一致性约束。如图所示：

例外：按照不同方式对标称属性进行排序。

C2.2 不同属性⇒不同标称值

这一约束也应该自动符合。

确认（4）

由于这一约束一般自动实现，只有少数情况被试会检查不同属性的值是否有重合。

数值型颜色比例尺

C1.3 相同属性⇒相同颜色比例尺

这一约束要求相同的域：比例尺的开始值和结束值分别相同；相同的范围：开始和结束颜色分别相同；相同的映射函数：相同的数值应该被映射到相同的颜色。

确认（2）

在实验中，不同视图中使用颜色编码相同数值型属性的情况很少，一位被试硬编码了颜色比例尺的域，使得两个热力图的颜色比例尺相同。

这一约束没有例外。

C2.3 不同属性⇒不重叠的色度

这一约束要求域不相同，一般可以自动达成；要求包含不同的色度，目的是使得不同的色度与不同的属性相联系，防止误解。这一约束不要求颜色映射函数不同。

确认（2）

例外（7）

一些用户将数值分为好/坏等语义信息，使用不同色度代表这一语义。不同的数值属性采用这种语义进行映射时，色度会重叠。

标称型颜色比例尺

C1.4 相同属性⇒相同值-颜色映射

这一约束要求比例尺之间的域、范围和映射方式分别相同。对于测量名称，只要求映射方式相同，因为测量名称由用户手动指定，域可能不同。

确认（6）

一些用户有意识地确认了这一点，并在不同视图中使用相同的比例尺，比如温度的冷热分别用蓝和红编码。

确认（12）

关于测量名称，一些用户针对不同的属性，有意识地采用与属性绑定的颜色，比如一位用户创建关于谷物各属性值的柱状图时，有意使得不同属性对应的柱状图采用不同的颜色。如下图所示：

不同标称属性使用不同颜色色度案例

C2.4 不同的属性⇒重叠的颜色

不同属性的值域一般不同，C2.4要求不同属性使用的颜色集不重叠，因此映射函数也自然满足约束。

确认（5）

一些被试自发地意识到这一点，还有一些被试因为一个属性的基数大，忽视了颜色的重叠，在接受警告后，进行了修改。

例外（4）

一些被试认为当一个属性的基数较大时，颜色只是为了区分，而非记忆，所以他们选择不遵守一致性。

C2.5 标称值对应的颜色与常量颜色不同

C2.5要求可视化中的一些常数颜色，例如柱状图的颜色，与标称值的颜色不重叠。

确认（2）

一位被试自发地将柱状图的颜色从蓝色改为灰色来避免冲突。

例外（2）

与C2.4相似，一些被试认为对于基数大的属性，可以不遵循这一约束。

对于一致性约束模型的反思

从实验结果，作者们对一致性约束模型进行了初始的评估。

在实验中，确认的计数大于例外，共有90个确认，49个例外。将确认分为用户自发遵守和经过警告以后遵守一致性约束，对C1/C2，XY/颜色和数值型/标称型进行统计，结果如图：

自发确认、警告后确认和例外按类别统计图

由上图可以发现:

自发确认、警告后确认和例外按约束统计图

如上图，当对比不同细节约束的确认和例外数时，发现：

此外，作者们还发现，对于属性是否相同，需要更微妙的定义。一些被试会采用其它一些策略，如，坐标轴拥有相同的值标签，趋势线的一致性等。

可视化构建工具的设计

这一工作为可视化构建工具中的一致性的支持提供了初始的基础。

自动的不一致检测和解决

通过将比例尺分解表示成约束模型的3个成分，施加约束，系统可以输出违反一致性约束的信息。通过搜索可能的比例尺定义，实现对不一致性的解决。还可以利用用户的反馈引导和加速这一搜索过程。

设计混合式驱动的一致性界面

通过对被试的访谈，作者们总结了可视化系统中一致性的自动支持的一些建议。

结论

这篇论文扩展和验证了一致性约束模型，提供了第一个对用户感知和遵循一致性的仔细研究。这个工作确认了可视化作者达成一致性的策略和一些例外情形，并提供了一致性模型和工具支持的建议。

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