Tweets提供了它的Streaming API。这个API可以让我们实时查到用户、关键词、地理位置等。这些数据可以做一些有趣的分析,比如上面这个可视化就是其中的一个例子。在这个可视化里,微博[......]

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Science-metrix.com网站推出了他们的 Ontology Explorer 浏览器,这个浏览器致力于可视化学术期刊之间的联系和引用,并由此展示科学不同分支之间的内在联系。这个[......]

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Facebook 的一名实习生Paul Butler最近发布了他的工作:全球社交网络可视化。他的方法并不复杂,在世界地图上以每个城市为基准点,以基于两个城市之间的距离和分别居住在两个城 市的朋友数目为权重。当在每两个城市之间画线的时候,权重大的线叠加在权重小的线上面。并且在线条上使用了从蓝白的色彩条,每条线的颜色是它的权重在色彩 条中对应的颜色,权重最大的线呈现白色,最小的则呈现深蓝色,所以在世界地图上,颜色越白的地方代表在Facebook上这些城市之间的朋友数目越多。同 时出于美观效果的考虑,避免一些在两个遥远的城市之间的线段生硬地横过整张图片,所以这些线则被弯曲通过地图空白的海洋链接起来,就好比飞行航线地图。

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利 用相邻矩阵的方法,能大大减少节点的数量,从而降低视觉复杂度。而另一种减少视觉复杂度的方法是减少节点间连线的复杂度。这种方法的代表是由Danny Holten 在 IEEE InfoVis 2006 会议上提出层次连接线束(Hierarchical Edge Bundles)的方法【1】。

这种方法针对的数据类型其实是层次数据,它们往往可以表示成树的形式,像上面的图 (a) 中绿色的部分。但是除了层次关系外,数据还包含了连接关系,像上面的图 (a) 蓝色的连线。用户感兴趣的主要是节点间的连接关系。对于给定的两个节点,Danny的方法先找出树的中连接这两个节点的边,像上面的图 (b) 中橙色的部分,然后用这些边生成样条曲线(Spline Curve),象图(b)中蓝色的曲线。这种方法的好处的是,虽然连接线的数量没有变化,但是由于采用样条曲线,相邻节点间的连线的形状会很相似,这样就 大大减少了视觉复杂度,像上面的图(c) 中几条蓝色的曲线。不好的地方是,有些线可能会重合在一起,搞不清楚谁跟谁有连接关系,而造成歧义。为了解决这个问题,Danny的方法允许用户调整参数 来控制样条曲线间的间距,而同时保持曲线的形状大致不变,这样就能得到图(d)的效果。

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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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