节 点连接图可以直观表示连接关系,但是当节点和连接数目很大的时候,( 比如超过最大的显示像素数目),视觉复杂度就大大增大,即使用弹簧模型也无法生成整洁的图;在这个情况下,我们当然也无法从节点连接图里区分不同的群体。 降低视觉复杂度的一种方法是采用聚类分析的方法,将节点归类,构造层次结构,方便用户从全局到局部的浏览。这种方法可以参见以前关于Google Swirl的文章。

在介绍下一种减少视觉复杂度的方法前,我们先介绍另一种表示联系的可视化方法:相邻矩阵(Adjacency Matrix)。相邻矩阵的每一行(列) 表示一个人或事物,如果A和B有联系的话,就在A行和B列相交的位置做个记号。下面就是一个简单的例子显现相邻矩阵和节点连接图的对应关系:

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网 络数据(Network Data)和我们以前介绍过的层次数据都属于图类数据(Graph Data)。和层次数据一样,网络数据在生活中也很常见,比如,交通图,互联网的连接,以及目前很热的社交网络,等等。下面的图显示了1991年互联网 (NSFNET)在地理上连接(呵呵,第一张图好像是不是有点眼熟?)。

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程序员在软件开发过程中的协作也是非常有意思的一种人与人之间的关系。这种协作关系通常决定了软件开发的效率和质量。我们的在加州大学戴维斯分校的同事Michael Ogawa做的研究就是用可视化技术来帮[......]

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xkcd的电影人物关系图实在是太赞了,很多人都开始琢磨怎么能自动生成这样的图呢?斯坦福的学生Vadim Ogievetsky开发了PlotWeaver,一个半自动的绘制工具。这个软件提供了非常方便的界面。用户可以很直观的加入新的人物和事件,也能通过拖拽把人物放在一起。还提供了自动放置人物线条的功能,让整个图达到xkcd手绘图的效果。

下面第一个图是Vadim用他的工具画的星球大战图。据他说用了33分钟。第二个是xkcd的图。我们可以比较一下看看效果怎么样。

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人与人之间的关系通常是随时间变化的,如何来可视化这种复杂的变化一直是一个有趣又极富挑战性的课题。最常见的方法是把人物关系用社会网络的图来表示。然后用动画来回放这个图的变化。这种方法往往并不是很有效。相[......]

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Web2.0时代的格局是什么,大大小小的公司在不同的领域中地位和它们之间的斗争又如何?Web2 Summit创作了一张有趣的互动地图展示了大概的格局。不用的应用领域表示成一个个分开的大陆,比如搜索[......]

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谁是世界上最大的公司?论营业额当然是世界上最大的零售商-沃尔玛。同学们可能也注意到了这几年沃尔玛超市在国内城市中的开张。想知道沃尔玛有多可怕吗?上面这个视频 (from Flowing[......]

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稍微有点标题党了,更精确的标题可能是“2010年人们使用谷歌搜索最多的关键词是哪些?”。谷歌发布了今年的时代潮流(zeitgeist 2010),列出了一系列的搜索统计。网站给出了详细的统计数据,但是[......]

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2008年五月的时候,曼哈顿一个建筑工地的吊车的塔台掉下来,砸到了附近的房子,死了两个人。纽约时报用了一系列的示意图来描述事故。下面是其中的两幅。前一副恢复了塔台垮塌之前的样子,告诉你吊车是怎么工作的。后一副重点在事故造成的后果上。如果你一幅一幅看,基本不用读新闻,就知道了整个事故的情况。


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最近几年,平面媒体开始越来越重视用数据向大众传递信息和观点。当数据开始变得复杂的时候,静态图表往往就不够给力了,互动可视化就显得非常重要了。在这个方面,纽约时报走在了最前 面。他们有一个以Amanda[......]

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