视图关系的元可视化探索

视图关系：关于视图间元可视化的探索性研究

摘要

本文探讨了利用视觉表示来帮助人们管理、组织和理解多个可视化视图之间关系的潜力。多个视图有助于人们理解数据和数据处理的不同方面，在数据分析中（尤其是协作分析时）起着至关重要的作用。随着多视图使用的增加以及显示尺寸的不断增大，探索如何更好地帮助人们理解众多视图之间的关系变得愈发迫切。为了加深对视图关系可视化的理解，我们邀请了可视化与交互设计师对视图关系的表示进行批评并绘制相关草图。参与者提供了设计方面的批评意见，并绘制了他们自己的关系表示方案。我们的研究发现拓展了可视化连接可视化视图的方法和表现形式，并为设计视图关系的表示提出了新的方向，以更好地支持多视图分析。

Author Keywords
可视化；多视图和协调视图；定性研究；视图关系；元可视化

ACM分类关键词
H.5.m. 信息界面与呈现（例如，人机交互）：杂项

引言

我们探索了表示可视化视图之间关系的设计空间。以可视化和交互式的方式呈现这些关系，有助于人们管理和组织多个可视化视图之间的关系，并增进对它们的理解。

随着可视化研究的不断扩展，以及分析人员对高效可视化日益增长的需求，多个视图正变得越来越普遍。大尺寸显示器的普及使得多个视图能够同时显示，从而增加了对理解视图关系提供有效支持的需求。协调与多视图（CMV）的研究一直是可视化研究中的常见主题，包括专门针对该主题的会议[28]。关于CMV及相关技术如何帮助人们进行数据分析，已产生了大量讨论，其中包括在不同视图间链接共同数据[6,8,28]、比较不同视图中的数据[11]，以及从一个视图到下一个视图保持用户的心理地图[9]。以往的研究要么专注于引入展示视图关系的具体方法[8,9,12,32,38]，要么致力于构建多视图系统，以支持特定数据集及其相关任务的分析[32]。

因此，以往的研究提供了针对特定问题的视图关系方法和技术。然而，关于不同技术的优缺点知之甚少，且很少有研究尝试对它们进行比较[14]或归纳[11,20]。尽管有证据表明对这些技术的需求日益增长，但我们仍缺乏关于如何使用这些技术、它们存在的问题以及需要考虑的潜在因素（例如，所支持的任务和视图关系技术可能产生的干扰）的指导建议。设计有效的视图关系表示具有挑战性且十分复杂。目前，可视化设计者不得不零散地整合

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视图协调技术的独立知识。针对这一问题，我们通过探索性方法研究视图关系技术。

为了更好地理解这一设计空间，我们开展了一项定性研究，邀请了九位可视化和交互设计师对现有的表示视图关系的方法进行批评，并提出新的设计。我们的方法论借鉴了该领域先前的研究成果（例如，[18,22,37]）。在持续一个半小时的会话中，参与者提供了设计批评，并绘制了他们自己的关系表示。通过对这些活动中产生的言语、手势和草图形式的讨论进行分析，我们的工作贡献包括：

1) 对表示视图关系的技术设计空间的更好理解。
2) 关于表示视图关系的新颖且具有前景的明确思路。
3) 关于如何利用我们的研究发现来提出有关视图关系的新研究问题的建议。

TERMINOLOGY

为清晰起见，我们对术语进行定义定义本文使用的术语：

Views 是指使用各自的空间组织方式、并采用任何可视化技术来展示数据集任何部分的有界区域。视图边界可以通过边框、背景或类似技术进行可视化表示（此定义基于 [2,4,8,26]）。

视图关系 作为人们可能用来关联视图的属性。这可以包括视图中显示的数据，或关于视图的元数据，例如在视图中使用视觉变量来编码数据的方式，或人们创建视图的顺序。

视图关系的表示 作为旨在帮助人们理解视图关系的元可视化。视图关系的表示涵盖了展示这些关系的所有方法，包括：跨越视图边界的表示、在多个视图间匹配编码，或在视图内可视化上叠加视觉标记以揭示视图间关系。

相关工作

从历史上看，制图师们过去常使用插图，类似于视图的概念，以不同尺度展示地图的区域，并静态地表示它们之间的关系。在界面中，此类插图通常被称为概览加细节（例如，[7]）。沃爾和劉易斯 [38] 引入了这些独立放大视图的交互版本，使用线条来表示视图之间的空间关系，从而提出了一种展示比例关系的简单技术。

许多可视化系统会显示多个视图，以展示数据集的不同方面。诺斯和施耐德曼 [26] explained 如何通过多种交互方式利用多视图协调技术帮助人们探索数据。特威迪 [35] argued 考虑元数据可视化的必要性。韦弗 [39] added his notion of 集成元可视化到这一讨论中。巴尔多纳多等人 [2] provided 设计指南，而诺斯等人 [25] described 实现CMV系统的相关技术。

刷选与联动是一种常见的协调技术，通过该技术，在一个视图中选择的项目会在其他视图中被高亮显示。此外，导航协调通常用于将一个视图中的缩放和平移交互关联到其他视图。对于许多系统而言，这仍然足够，因为视图数量较少，并且在整个系统使用过程中视图的位置是静态且可见的。然而，大多数多视图系统依赖于交互来帮助用户发现视图关系，尚未利用我们所探索的设计空间——即视图之间关系的持久性视觉表示。2007年，罗伯茨[28]对多视图系统的现状提供了出色的综述。他探讨了多视图系统是否是一个“已解决的问题”，还是可视化领域仅仅“触及了该主题的表面”。近年来大量研究工作（例如，[6,8,9,17,21,32,36,43]）不断提出表示视图关系的新技术，表明后者的观点更为准确。

数据流的表示在可视化领域内外均得到了研究（例如，[40]）。（例如，[13]）。邓恩等人 [9] 将数据流表示与溯源可视化相结合。他们在平移与缩放界面中使用线条连接各个视图，这些线条表示已执行的交互操作（子集、透视和并集）。线条的颜色与视图中的可视化数据组件（如点、条形等）相匹配，并从一个视图的边界绘制到另一个视图的边界。该技术表示了交互历史，使人们能够重建分析轨迹。其他研究也致力于通过可视化分析步骤（例如，[16,30]）来支持分析师的流程。

混合可视化结合了现有的可视化技术[20]，也成为了研究贡献的重点。Zhao 等人[43]结合了树状图和节点链接图，以兼收两种技术的优势。同样，Henry 等人[17]提出了一种混合网络可视化方法，将节点链接图和邻接矩阵的优点结合起来，以展示局部与全局结构。除了有时缺乏视图边界外，大多数混合可视化都符合我们的术语定义。柯林斯和卡彭代尔[8]提出了一种替代性的多视图技术。他们将多个二维视图排列在虚拟三维环境中，并使用连线来显示视图数据点之间的关系。通过导航三维空间，人们可以探索不同二维表示（如散点图和树状图）中数据集之间的关系。

可视化管道也被视为视图关系的一个关注焦点。托比亚斯等人 [32]通过可视化可视化管道 [5]，来连接视图，以支持共址协作。希尔和阿格拉瓦拉 [15]讨论了以此作为协作基点的想法。在Lark中，该管道被表示为一种节点链接树的形式。代表各个阶段的节点以圆形显示。视图作为叶子连接到树上。因此

相似的视图位于树的同一分支上，表示了视图之间的关系。

尽管最近的研究（例如 [11,20]）旨在对其中一些贡献进行系统化，但它们与早期 CMV 系统分类法（例如 [26]）之间的关系仍不明确。Ragan 等人 [27] 提出了一个关于可视化和数据分析中溯源的框架，但并未聚焦于在视图之间展示溯源的可视化手段。Roberts [28] 的早期工作也讨论了探索过程和元信息，更侧重于视图。虽然可视化视图是一个熟悉的概念，但它却相当分散。即使根据我们的定义，视图也可能由系统设计者构建（例如 [29]），在交互过程中生成（例如 [9]），或是数据的直接结果（例如 [17]）。

由于这些方面在 CMV 研究中受到的关注较少，我们直接探索视图元数据以及视图之间关系的潜力，以在我们所定义的视图关系概念内协调这些不同的概念。因此，尽管文献已提出了多种多样的视图关系，但我们对其相对优势知之甚少，并且缺乏一个概览来理解、设计和评估它们。此外，文献未提及的可能性或许也存在。因此，我们开展了一项研究，以更好地理解展示视图关系的广度和范围。我们将在下文描述我们的方法论。

研究方法

我们进行了一项探索性研究，邀请可视化与交互设计师对视图关系的表示进行批评并绘制新的表示方法。我们的目标是加深对该领域的理解，并拓展视图关系表示的可能方案。在开始之前，我们考虑了方法论选择：设计、实现并测试单一的设计方案，最终只会得到另一个点设计，且难以全面了解不同技术的优缺点。因此，我们选择了能够比较多种想法的方法。对现有文献进行综述可以帮助我们理解已有的思路和技术，但我们更希望推动该领域的发展。为了超越简单的访谈方式，我们决定通过让可视化与交互设计师讨论现有的替代方案，并绘制他们自己的新想法，来扩展我们对视图关系表示作用的理解。

为了与现有替代方案展开讨论，我们实现了七个低保真原型。我们从现有范围内选择了不同的代表性方案，并将数量限制在可管理的范围内，以确保研究方案的可行性。这使我们能够获得参与者对这些方案的批评意见，更深入地了解视图关系表示的优缺点，并更好地理解其基本属性。

先前的研究[33]表明，为参与者提供替代方案，产生更多反馈。因此，我们并未要求参与者评价单一系统，而是要求他们对表示视图关系的不同方案进行评价。此外，我们还要求参与者勾画出他们自己的想法，从而允许他们扩展超出我们所提供的设计替代方案的可能性。

我们认为，所选择的方法论在专家评审[34]和半结构化访谈之间提供了一个理想的平衡点。与其他针对视图关系单一表示的评估（例如，[9,32]）相比，我们的方法开辟了多种不同的机会，例如理解设计可能性的广度，而不是仅仅判断某种特定方法是否符合参与者的偏好。

本研究采用半结构化的探究式访谈形式，参与者在其中批评并勾画设计替代方案。我们的研究设计方法使我们能够探索不同关系类型和表示方法的优缺点。因此，我们获得了对视图关系更广泛的理解，并从参与者创建的众多多样化设计中汲取了灵感。

在本研究中，我们关注抽象可视化任务，例如比较数据集、记录来源以及导航视图，而较少关注可视化数据的领域或与数据相关的任务。因此，根据Munzner的可视化设计与验证嵌套模型[24]，我们认为最合理的方式是邀请可视化和交互设计师参与。

参与者

我们选择了那些积极参与可视化和可视化界面设计、实现与评估工作的人员。我们的参与者均在可视化、交互设计或人机交互领域的顶级会议发表过论文，且均为当前活跃的研究人员。其中包含五名男性和四名女性，大多数人都拥有相关领域的理学硕士学位或正在攻读博士学位，一人拥有相关领域的博士学位。

实验装置

在该研究中，参与者使用了七种不同的设计场景。高分辨率图像和交互版本可从在线补充材料1中获取。这些场景由可视化视图和视图关系表示组成。通过触摸可以拖动视图，从而更新关系表示（例如，连接视图间数据点的线条）。一些场景借鉴了相关工作的想法，而另一些则是新颖的。下面我们描述每个场景的预期重点。我们设计这些场景的目的是作为讨论催化剂，而不是对其灵感来源的工作进行忠实复现。

场景1（S1） 包含一个面积图、两个条形图和两个带有图例的散点图。我们使用线条作为关系表示，连接各个视图以指示执行的过滤交互，并帮助人们理解分析历史，从而借鉴了邓恩等人[9]的思路。然而，与他们的工作不同的是，我们的连接线直接从数据点和条形出发。

场景2（S2） 包含三个散点图和一个条形图。这些散点图的图例采用了共同空间布局。我们使用线条将一个视图中的单个数据点与其他视图中的数据点以及聚合数据的表示（例如数据条）进行连接。连接单个数据点是一种常见的多视图可视化技术。然而，柯林斯和卡彭代尔[8]的研究启发了我们将单个数据与聚合数据的表示进行连接。

场景3（S3） 包含5个带图例的折线图。我们使用线条连接展示不同尺度数据的视图，由此借鉴了沃尔和刘易斯[38]的方法。他们的技术构成了本场景中比例关系视觉表示变体的基础。

场景4（S4） 包含四个条形图和四个带图例的散点图。我们使用线条基于可视化管道的视觉表示来连接各个视图。这一设计受到托比亚斯等人[32]研究的启发。

场景5（S5） 包含四个条形图和一个带图例的折线图。我们使用线条连接多个视图。特别地，来自多个条形图的数据被整合到单个折线图中。与场景1类似，该场景的设计也受到邓恩等人[9]工作的启发。然而，此场景应用了他们工作中的并集操作和透视操作。

场景6（S6） 包含两个折线图和两个散点图，均带有图例。我们使用线条显示图例与各元素之间的关系。

场景7（S7） 包含一个树状图和两个带有图例的散点图。我们使用颜色来显示树状图元素与散点图中的彩色轴标记之间的关系。

场景在D3[3]中实现，并在Chrome浏览器中运行。所有场景均可视化了来自经济合作与发展组织（http://stats.oecd.org）的数据。场景显示在一台支持触控和笔输入交互的84英寸、4K显示屏上，刷新率为30赫兹。大尺寸显示屏为参与者提供了自由布局视图布局以及充足思考空间[1]。

程序

每次会话持续了大约一个半小时，包含三个阶段。在第一阶段，参与者听取了关于该研究的简要介绍；签署了知情同意书；并回答了一份有关人口统计信息以及数据分析、可视化和研究中所用数据与技术经验的简短问卷。随后，我们介绍了在七个场景中使用的数据集。

中期阶段包括两个部分。在A部分中，参与者查看、交互并评价了七个场景。在B部分中，参与者根据对视图的描述，在场景视图之间绘制自己设计的关系表示。他们使用数字笔在同 一组剥离了视图关系的设计场景上进行绘制。我们对A部分和B部分的顺序进行了平衡顺序处理。我们发现两组参与者均贡献了许多新颖的设计，并且在两组中几乎观察到了所有研究发现。类似地，我们随机化了场景顺序，以避免偏向特定场景，尽管每位参与者在A部分和B部分中的场景顺序是相同的。

我们通过提问来探究参与者的想法。在A部分，我们提出了事实性问题、描述性问题和评价性问题。例如，我们要求参与者告诉我们加拿大2010年的GDP，描述两个视图之间的关系，并说明他们对所展示关系的偏好。在体验并讨论一个场景后，我们邀请参与者就视图表示提出问题，以便我们了解他们的理解。当参与者回答完我们的问题，我们也回答了他们的问题后，便进入下一个场景。在B部分，我们向参与者提出与A部分类似的问题，但这次涉及他们绘制的草图。例如，我们请参与者描述他们的草图以及对表示方式的选择。

最后，我们通过一次简短的半结构化访谈对参与者进行了总结。我们询问了参与者：(a) 他们观察到以视觉方式呈现关系有哪些优点和缺点；(b) 哪些关系看起来最重要，以及原因是什么；(c) 哪些表示关系的方法最有用，以及原因是什么。最后，我们向参与者询问了研究方法论，以及他们认为在会话期间使用的工具如何影响了他们的想法和草图（例如，是否受到笔的粗细或颜色选择的限制）。

Data Collection

我们记录了使用摄像机从大约30度角、4米远的位置对准显示屏进行参与者会话的录制，摄像画面中84英寸显示屏位于图像中心。我们在显示屏上方安装了录音设备以记录清晰的音频信号，并在会话期间捕获了显示屏的状态。

分析

基于扎根理论对录制的材料进行了分析。我们从文献中的概念出发，在分析数据的同时寻找新的想法和概念。参与者通过口头表达、手势或草图和注释向我们描述了他们的设计想法、批评和建议。在分析观察结果时，我们对所有不同的表达方式给予了同等重视。我们阅读了转录文本，观看了视频，并研究了捕获的截图。随着编码概念的出现，它们通常包含一系列可能的参与者表达方式。同样，某种展示视图关系的具体设计往往会用到多个我们所编码的概念。在第一轮分析中，第一作者通读了所有材料，在获得整体概览的同时记录下有趣的时刻。在此过程中，合著者识别并讨论了一系列概念。

在每大约60分钟观察视频后举行的会议中，我们确定了13个需要发展的概念。表1根据这些概念提供了可计数结果的概览。在第二轮分析中，我们利用第一轮所做的笔记，结合这些概念重新审视视频资料。在此过程中，我们使用了A部分和B部分七个场景中每个会话草图的截图，并在草图中标注了相关概念（图2）。

这些概念基于具体的实证数据，有助于识别参与者的陈述和草图。因此，它们使我们能够分析参与者所表达的思想范围。然而，从理解和设计视图关系的表示这一角度来看，这些概念的作用较为有限。因此，我们从这些角度对每个概念进行了考察，并将其归纳为四个主题，接下来将逐一描述。

研究发现

在本节，接下来，我们将描述通过分析实证数据得出的研究发现。在所有描述中，我们均使用实证数据来讨论各个主题，并举例说明这些发现如何应用于设计。我们将分析概念表示为 [概念(编号)]，其中编号表示观察到该概念的会话数量。我们的研究发现分为四个主题：任务、表示、交互和挑战。

任务

参与研究人员直接考虑了视图关系表示可能支持的任务 [任务(2)]。例如，一名参与者指出，查看特定类型关系的重要性取决于具体任务和目标：“这取决于你的需求。如果你想要关注某个特定国家，那么这种关系在这种情况下就更重要。它完全取决于上下文”。 类似地，一名参与者提到：“我不认为我总是希望看到所有不同的内容”，这是在讨论被高亮显示的坐标轴时的说法。

会话结束时，参与者有机会对他们所考虑的不同事项进行优先级排序。在此过程中，参与者要么强调了查看数据点之间连接的可能性（类似于刷选与联动），要么强调了理解视图之间的过滤器和聚合，或理解轴尺度关系。

除了直接关于任务的考虑外，还有其他与任务相关的陈述。我们接下来描述这些内容，并指出它们与其他概念的关系。

构建概览 [坐标轴关系（5）；图例关系（7）；视图分组（8）] ：一个常见的考虑是帮助人们构建视图的心理概览。例如，参与者通过高亮显示坐标轴（图2）来勾画坐标轴之间的关系，以帮助构建不同视图所展示内容的概览，并用线条连接坐标轴的范围。同样，四名参与者考虑通过整合两个或更多视图来减少视图数量并提高信息密度；分别有四名和三名参与者通过连接或圈出视图，以表明它们在某些方面相似，例如展示相同的数据或使用相同的编码。

比较 [轴关系（5）；交互（6）] ：所有九名参与者都认为有必要在视图之间比较数据。例如，五名参与者考虑了轴尺度关系的表示（图1，右）。此外，其中一名参与者认为，在排列视图使其对齐时显示此类关系会有所帮助（图3，左）。另外，还有一名参与者认为，移动和旋转条形图将有助于比较（图3，右）。

溯源与叙事 [任务(2)；方向、流程和顺序(5)；线条箭头(7)] ：构建概览和比较视图是广为人知的可视化任务。然而，两名参与者还强调了利用视图关系的表示来传达故事的潜力。例如，一名参与者用手势指示视图连接的方向，表明该可视化具有

概念	场景1	场景2	场景3	场景4	场景5	场景6	场景7	D	T
任务	1	0	0	1	1	1	0	1	2
刷选与联动	2	2	1	3	1	1	4	3	6
轴关系	1	2	0	2	1	1	1	0	3
图例关系	3	1	5	2	2	5	0	1	5
视觉组件	0	3	0	0	0	6	1	1	7
分组视图	8	6	7	6	7	7	4	0	9
显示更多信息	4	3	2	4	2	1	0	1	8
方向、流向和顺序	4	5	0	0	4	3	1	1	8
线条箭头	4	1	1	0	0	1	0	0	5
杂乱与可扩展性	5	3	3	2	4	5	2	0	7
视图干扰	1	2	0	1	1	0	1	0	4
交互	1	3	0	1	2	1	2	4	5
强度	5	1	2	0	1	0	1	1	6

表1. 实证数据中概念的概览。 列“场景1”到“7”（见图1）以及D（汇报），显示了提及该概念的参与者数量。列T显示了提及此概念的参与者总数。注意，T列并非各列相加结果。

右视图中的数据在左视图中显示 用于传达视图之间的关系

任务： 显示数据和数据处理关系
视觉组件：数据条, 数据点和坐标轴
重用： 视觉变量（垂直位置）在左视图中被重用来显示与右视图的关系

“尝试讲述一个故事”。同样，在S6中，一名参与者表示，连接视图之间图例和数据点的线条使得能够“跟踪数据”。

七名参与者至少使用了一次箭头。例如，参与者在数据条和图例之间绘制箭头，以显示两个视图中数据之间的关系，这种方式比起直接连接数据点到数据点要间接一些。

视图内焦点 [杂乱与可扩展性(5)；视图干扰(6)] ：最后，八名参与者认为，有时最重要的是能够阅读视图而不被关系表示所分散注意力。例如，在S3中，一名参与者担心，为了表示概览加细节关系而突出显示视图4的边框和坐标轴会分散对视图中数据的注意力。

表示与askin相似

关于任务，我们在会话结束时请参与者思考他们自己绘制的不同表示形式以及我们在设计场景中使用的表示形式。八名参与者认为线连接是有用的，只要它们对视图内可视化的影响有限。同样，五名参与者认为颜色在表示关系方面是有用的，他们共同指出颜色应在视图内和视图间保持一致使用。两名参与者强调了轴关系的重要性。

视觉组件 [视觉组件(9)；杂乱与可扩展性(5)；视图干扰(6)] ：所有九位参与者在会话过程中都考虑了使用视图中的哪些组件来表示关系。他们使用了视图中所有不同的视觉组件，包括数据和元数据（例如，坐标轴和图例）。他们将数据点和条形图连接到其他视图的边界，并绘制矩形以将一个视图中的数据部分与另一个视图中的数据进行分组

视图。例如，一名参与者考虑在两个折线图之间展示概览加细节关系，通过连接细节视图中的线段起点和终点（图4），而不是使用坐标轴。

减少杂乱和干扰是不将线条连接到数据点的常见原因。六名参与者将线条画到图例项以减少杂乱。一名参与者表示：“我想将其连接到图例以减少杂乱”。另一位参与者说：“我连接到图例是为了不干扰线条”（图5）。

图例 [图例关系（7）] ：七名参与者考虑了整个图例或图例部分之间的关系。五名参与者用圆形或矩形框出图例。一名参与者还考虑了单个图例项之间以及单个与多个图例项之间的连接。最后，在S6中，由于三个视图使用了相同的图例，两名参与者考虑将图例分离为一个独立的视图。相反，一名未考虑图例关系的参与者则基于图例部分提出了三种交互设计。

在设计S2时，我们使用图例项的空间布局来表示图例关系。一名注意到这一点的参与者表示：“图例项的空间位置 [在不同视图之间保持一致很好]”。相反，另一名参与者最初认为靠近数据点的图例项是另一个数据点。

坐标轴 [坐标轴关系（5）] ：五名参与者认为查看坐标轴之间的关系很有用。例如，他们都突出显示了坐标轴，并使用线条连接坐标轴范围。与图例的连接不同，参与者主要主张在关系表示中包含坐标轴，以传达与坐标轴相关的内容。三名参与者提到，S3 中视图的不同宽高比使得难以看出其中一个视图是另一个的缩放版本。他们认为，表示比例关系可以解决这一问题。同样，一名参与者指出，在没有视觉支持的情况下，很难判断看似相似的视图是否真的相似：“事实上你有三个看起来非常相似的可视化，但其中一个的坐标轴标签不同。我觉得这应该以某种方式突出显示，对吧？否则你就像是在玩‘找不同’的游戏。而我认为[人们]并不擅长这个”。该参与者后来在评价 S7 的关系表示时提到“一眼就能知道没有任何坐标轴是相同的”。

视图关系：关于视图间元可视化的探索性研究

研究发现（续）

表示与askin相似（续）

空间位置 [方向、流向和顺序(5)；交互(6)；任务(2)] ：位置是一种重要的视觉变量，可用于表示视图关系。参与者认为可以通过位置来传达视图关系的方向、视图间数据的流向或视图的阅读顺序。例如，一名参与者指出，某些标记“让你以特定顺序阅读可视化内容”。在排列视图时，另一名参与者表示他“从左到右、从上到下阅读”。同样，一名参与者说“所以这个将那边的数据拿过来 [用双手指向]”，并用手势展示视图之间的连接方式，表明该可视化“试图讲述一个故事”。

复用编码 [显示更多信息(8)] ：八名参与者提供了草图，通过复用给定视图的编码，在关系表示上或直接在给定视图或其他视图的表示上展示更多信息。例如，六名参与者复用了关联数据点的颜色作为连接线的颜色。这是一种简单且广为人知的技术。两名参与者使用线条将散点图中的数据点与柱状图中的数据条连接起来。在此情况下，线条的端点还编码了柱状图纵轴上的具体数据值（图1和图2），从而在关系表示中复用了柱状图的视觉变量（垂直位置）。此外，另外两名参与者绘制了这些方法的变体。参与者认为这种方法既是一种在另一视图中总结相关因素的方式，也是一种提供额外信息的手段。

关系表示中的附加数据 [显示更多信息(8)] ：两名参与者提供了超越视图中组件关联的草图。他们在关系表示中加入了附加数据，从而利用这种方式提供新的信息。例如，一名参与者合并了多个图例项中的线条，并将这些线条连接到其他视图中的数据条。通过这种方式，线宽表示在关系表示中用于数据条部分的比例，以“编码更多信息”（图6）。

[强度(4)] ：线宽是表示相对差异的众所周知的例子。然而，除了图6中的示例外，没有参与者绘制出使用线宽来表示关系的草图。相反，两名参与者使用双线条表示相等，一名参与者绘制弯曲的线来表示弱关系。尽管表示关系强度的情况相对较少，但有三名参与者提到了关系强度。例如，一名参与者在谈及S5中两个条形图之间的关系时指出“这种关联并不强”，这两个条形图展示的是以不同方式聚合的相同数据。

交互

六名参与者考虑了与视图关系表示 [交互(6)] 相关的潜在交互。示例包括通过旋转和空间对齐视图来比较它们。参与者还考虑了其他交互方式。例如，在 S1 中，一名参与者提出，交互中的主动性可以使 S1 中条形图之间的关系更容易理解，并建议通过拖动连接线从数据条到显示更多细节的散点图来更新散点图。

[刷选与联动(3)] ：三名参与者考虑了刷选与联动。例如，一名参与者设想将S1中的五个视图信息整合为三个视图作为浓缩的表示，并通过刷选与联动来处理数据（图1，左）。

在会话结束时，我们询问参与者是否有任何被忽略的内容。一位参与者表示：“能够将事物展开布置感觉很好。” 其他参与者则反思了他们在交互与表示之间所给予的关注程度。一位参与者提到，他/她没有太多地“考虑交互”。相反，另一位参与者指出，他们主要关注的是交互。

重新配置坐标轴 [交互（6）；坐标轴关系（5）] ：两名参与者认为，在S7中可通过交互来促进坐标轴的配置，其中树状图表示所有数据字段。一名参与者设想在树状图中将颜色拖动到数据变量上，并将颜色投放到散点图视图的坐标轴上（图7）。另一名参与者设想，可以通过首先点击散点图中的彩色轴标记来重新配置散点图坐标轴。这将在树状图视图中高亮显示对应坐标轴的数据变量，随后可拖动该高亮的数据变量以重新配置散点图坐标轴。

挑战

Eight participants 在会话结束时的汇报环节特别考虑了关系表示的挑战。五名参与者特别认为主要在可扩展性方面，视图关系表示存在缺点。七名参与者提到了颜色可扩展性和颜色使用不一致的风险，而四名参与者认为存在过度绘制和杂乱的问题。同样，在会话中，六名参与者也考虑到了视图干扰问题。

解决杂乱的方法 [视觉组件(9)；杂乱与可扩展性(5)；视图干扰(6)；交互(6)] ：有趣的是，参与者还提出了减轻杂乱的建议，例如：连接图例、连接视图边界、连接坐标轴，以及非数据标记之间的其他类型的连接。此外，他们还建议可以根据交互来显示这些连接。

讨论与未来工作

我们描述了四个相关的主题与编码过程中确定的十三个概念相关。如前所述，许多参与者考虑了如何表示元可视化关系，例如坐标轴与图例关系。这类元视图关系的表示在其他可视化研究中较为罕见，但在本研究中更为常见。更具体地说，参与者考虑使用视觉组件来展示坐标轴和图例关系。此外，一些参与者在减少杂乱方面审慎权衡了视觉组件的使用。还有一些参与者在空间布局视图时，考虑通过交互来突出显示坐标轴关系。

尽管先前的研究已经关注展示视觉 data 组件之间的关系（例如，[8,17,29,36,42]）、比较技术（例如，[14,23]）以及展示视觉 view 组件之间的关系（例如，[9,21,32,38,41]），但对可视化视觉 meta-data 组件之间关系的关注似乎仍然缺失。我们认为这是一个有趣的未来研究方向，可以结合我们的研究发现和该领域现有的工作（例如，[12,17,29,36,38]）。关于视觉组件的使用，重用视图内表示的概念似乎很有意义。虽然这并非以往工作的重点，但在文献中已存在该方法的示例。例如，视图内的颜色已被用于为视图间的线条着色（例如，[8,10]），数据点的位置已被用来将关系线锚定到坐标轴和图表边缘 [36]。相比之下，在CMV系统初始描述中，对元数据组件的关注较少，而更多集中于数据和视图（例如，[26]）。我们认为这一概念值得更多关注，并且为未来的研究提供了一个有前景的方向。

同样，以往的文献也建议创建减少干扰的关系表示。例如，通过固定连接数据点与坐标轴及视图边框的线条 [36]，或允许用户控制连接线的可见性[29]。在我们的研究中，参与者经常表达对杂乱的担忧，许多人建议使用元数据组件作为间接展示数据关系的设计方法。虽然一位参与者认为线宽可用于表示数据值，但也有几位参与者将其视为一种表示视图之间关系的强度。我们认为，关系强度可能是关系表示中一个值得考虑的方面。参与者很少考虑展示刷选与联动关系的存在。事实上，当我们询问时，参与者认为这些关系不太重要，并建议通过与可视化进行交互即可直接体验到这些关系。

此外，与关系表示进行交互可以为高效处理数据提供机会，但这一领域尚未得到充分探索。有必要理解关系的交互式（例如刷选与连接）和静态表示之间的权衡。尽管许多参与者关注杂乱问题，但仍需进一步研究，以发现结合元可视化的成功应对杂乱的方法。这些似乎是尚未充分探索的挑战，值得更多关注，并指向未来研究的新方向和有前景的方向。

设计场景与研究发现

许多已识别的概念（1‐6 和 9）考虑了元可视化设计背后的设计意图。其他概念（7、8 和 10‐13）则更关注设计的具体细节。在草图绘制前对关系设计进行评论的五名参与者提出了许多新颖设计。看到可能的方法并未限制他们的想象力，反而激发了更多想法。一名参与者表示：“如果视图中的表示方式 [（例如散点图、条形图、树状图）],是固定的，那么我只能基于这些可用的表示方式进行思考”。这意味着我们的研究发现与设计场景中使用的可视化密切相关，并明确指出了该领域进一步研究的潜力，可提供额外的设计想法。然而，我们的许多研究发现具有广泛的适用性。例如，当参与者考虑如何在两个视图之间展示数据点的关系时，具体的可视化类型影响较小。结合其他视图表示方式来思考这些选项，可能会启发视图关系的新表示方法，这可能是一个有趣的未来研究方向。

我们的研究发现表明，关系表示可能支持的若干任务属于元层次任务（例如构建概览和讲述故事）。尽管参与者考虑了有助于理解数据的关系，但他们更关注视图之间的关系，这些关系有助于导航等元分析任务。这可能有几个原因：首先，从事可视化和交互设计的参与者可能不如领域专家那样关注数据；其次，我们提供的直接操作数据的交互可能性有限。

此外，关系表示可能支持更多样化的任务。例如：柯林斯和卡彭代尔 [8]旨在 “提供一个可视化空间，以便分析多个与数据相关的可视化 [可以]被分析”；施耐德曼和阿里斯 [29]旨在 “使用户能够从概览中获得有意义的高层级信息，同时也能确定每个节点和连接线的细节”；以及托比亚斯等人 [32]旨在“支持信息工作者在分析过程中使用信息可视化时的共址协作”。Ragan 等人 [27]对溯源类型和目的进行了文献研究。尽管他们的研究对视图的关注有限，但他们描述了一系列潜在的视图关系类型，这些类型可能被表示出来。我们的研究结果可以有趣地应用于这些潜在的视图关系类型。

对设计的启示

我们的研究揭示了以下重要见解：

• 坐标轴和图例 ：通过使用坐标轴和图例来表示元可视化关系，提供了许多新的研究机会。
• 视图内关系表示的编码 ：参与者重用了视图的编码，通过关系表示在已有表示的部分或之上展示更多信息。虽然重用颜色是常见的做法，但参与者基于位置提出了新颖的想法。
• 关系表示中的附加数据 ：以前，元可视化仅指示关系的存在。参与者则通过附加数据丰富了这些表示。

这些见解为新颖的视图关系表示提供了肥沃的基础，设计者在设计新颖的可视化时可能会予以考虑。

结论

考虑到为了追踪复杂的、涉及多人和多视图的分析过程的重要性，我们开展了一项关于表示视图关系的探索性研究，以帮助阐明这一研究方向。在本研究中，我们邀请可视化与交互设计师对表示视图关系的方法进行批评并绘制可能的设计方案，识别出许多与研究和设计视图关系表示方法相关的概念。我们的方法生成了丰富的数据，增进了对表示视图关系技术的设计空间的理解，并指出了表示视图关系的新颖且有前景的思路。此外，我们的研究发现有助于提出关于视图关系的新研究问题。