基于用户认知的大数据可视化视觉呈现方法研究

摘要

大数据时代带给我们的既是机遇也是挑战。高通道的科学实验、高速的科学计算、高分辨率的传感器以及错综复杂的网络环境共同促生了大数据时代的到来。有限的可视化展示页面和高维多元结构复杂的大数据之间的矛盾日益凸显，这个矛盾所造成的空间局限性是大数据可视化面临的根本问题。人位于可视化信息结构的顶端，是对大数据可视化中信息进行态势判断和行为决策的认知主体。因此，满足人的认知特点、采用多页面分层展示、最终实现信息的按需呈现是大数据可视化所追求的根本目标。
　　本研究以该目标为导向、以大数据信息特征和人的认知特征为切入点、以可视化页面的视觉呈现为研究对象、以人的生理和行为评价作为检验方法，系统地研究了基于认知的大数据可视化的视觉呈现方法。研究将理论研究、案例分析与实验观察和实例验证相结合，本研究的成果可以为大数据可视化提供方法指导。本文的主要研究内容和创新点包括:
　　(1)以大数据可视化中人—信息交互多水平结构模型为研究架构，依次对大数据可视化的信息空间、认知空间、表征空间和交互空间进行深入探讨，以认知为导向来研究大数据可视化中的问题，并提出大数据可视化人机协同作业的复杂认知模型作为本研究的理论基础。
　　(2)从单个页面上的视觉维度映射和多个页面间的交互设计两个部分切入，以信息维度和视觉呈现的映射规律为导向来探讨相应的大数据可视化的视觉呈现设计。在页面呈现的宏观视角上对信息图元关系进行分类描述，探讨图元关系和信息维度之间的关系;在页面呈现的微观视角上阐述了定序和分类的维度表征及双维度的整合-分离规律。信息和视觉呈现之间的映射关系研究成果可以作为大数据可视化页面表征的设计方法。
　　(3)将人和信息之间沟通的交互设计作为大数据可视化的研究重点，以实现多页面间的信息有效融合和知识连贯性为目标，提出适用于大数据可视化的交互设计原则、交互设计维度和有效的交互设计策略，为大数据可视化的交互设计提供方法指导。
　　(4)首次将视觉动量概念引入到大数据可视化评价中，提出用以眼动追踪数据为基础的复合虚拟指标——视觉动量的评价方法，该方法可用来来量化评价多页面动态交互式可视化界面，并在行为实验中得到验证。该眼动评价方法具有一般工作环境下推广的可行性，可以作为大数据可视化设计的客观评价方法。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 可视化的发展及趋势

1．2．2 相关学科研究现状

1．3 课题研究内容

1．4 论文结构及撰写安排

本章小结

第二章 大数据可视化中的信息特征

2．1 大数据可视化

2．1．1 大数据特征

2．1．2 大数据可视化

2．1．3 大数据可视化中的信息流

2．2 大数据的分类和特征

2．2．1 结构化数据和非结构化数据

2．2．2 时空数据和非时空数据

2．2．3 高维多元特征

2．3 大数据的信息维度

2．3．1 大数据中的信息维度内涵

2．3．2 元数据信息维度

2．3．3 本体内容信息维度

2．3．4 大数据可视化中信息感知要素

本章小结

第三章 大数据可视化中的人机复杂认知模型

3．1 人类视知觉特征

3．1．1 视知觉进程

3．1．2 视觉注意和信息凸显

3．1．3 视觉工作记忆

3．2 可视化中的认知模式

3．2．1 大数据可视化的认知任务

3．2．2 认知图式的同化和顺应

3．2．3 可视化中符号和模式的认知图式

3．2．4 可视化中的认知负荷与认知绩效

3．3 不同人群的认知偏好

3．3．1 领域与技术经验双维度

3．3．2 认知风格双维度划分

3．3．3 不同的视觉空间能力

3．4 人——信息交互系统复杂认知模型

3．4．1 人机系统的一般信息认知模型

3．4．2 大数据可视化中的复杂认知行为

3．4．3 大数据可视化中人——信息系统复杂认知模型

本章小结

第四章 大数据可视化的视觉表征方法

4．1 大数据可视化信息表征设计流程

4．2 大数据可视化的信息图元关系

4．2．1 基于笛卡尔坐标系的图元关系

4．2．2 基于极坐标系的图元关系

4．2．3 基于其它坐标系的图元关系

4．3 大数据可视化的视觉编码设计

4．3．1 视觉编码维度的定性和定序

4．3．2 视觉编码维度的整合与分离

4．3．3 运用复合表征维度进行认知降维

4．4 大数据可视化中运动信息的视觉编码

4．5 可视化界面组件

4．5．1 内容型界面组件

4．5．2 导向型界面组件

4．5．3 拓展型界面组件

本章小结

第五章 大数据可视化的交互设计原则与维度

5．1 大数据可视化的多页面视觉呈现

5．2 交互设计原则

5．2．1 标准化和一致性原则

5．2．2 降低用户工作记忆负荷原则

5．2．3 提供及时有效的反馈原则

5．2．4 构建心理认知地图原则

5．2．5 需要即呈现原则

5．3 交互维度

5．3．1 观察视点维度

5．3．2 编码显示强度维度

5．3．3 视觉复杂度维度

5．3．4 图元关系序维度

5．3．5 信息排布序维度

5．3．6 保真度维度

5．3．7 生长度维度

本章小结

第六章 大数据可视化的动态交互表征实验研究

6．1．2 工作记忆中时序信息和空间信息的记忆存储

6．2 动态交互过程中的连贯性

6．2．1 动态可视化中视觉锚点的概念及作用

6．3 动态交互过程中的间歇性实验研究

6．3．1 动态可视化中停顿的必要性

6．3．2 实验设计与实施

6．3．3 实验结果与讨论

6．4 空间位置对时序记忆的影响实验研究

6．4．1 时间序列和空间序列的表征一致性

6．4．2 高认知负荷条件下的跟进实验

6．4．3 实验结果分析

6．4．4 实验结论

6．5 线性节点动态变化方式实验研究

6．5．1 线性空间布局的时序信息动态变化的实验目的

6．5．2 实验方法

6．5．3 实验数据与讨论

6．5．4 实验结论

6．6 基于实验的动态时序信息表征策略

本章小结

第七章 基于视觉动量的大数据可视化眼动评价方法

7．1 现有测评方法和指标

7．1．1 现有测评方法概述

7．1．2 同时性眼动指标

7．1．3 大数据可视化界面的测评研究难点

7．2 以视觉动量为指标的测评方法

7．2．1 视觉动量的概念

7．2．2 视觉动量的定量研究

7．3 视觉动量检测方法的实验验证

7．3．1 视觉动量回归因子提取实验

7．3．2 视觉动量回归模型验证实验

7．4 视觉动量评价方法分析

本章小结

8．1 总结

8．2 后续工作展望

8．3 大数据可视化未来的发展方向

致谢

攻读博士学位期间科研成果

附录

参考文献