29、实证可视化研究的挑战与应对策略

实证可视化研究的挑战与应对策略

在可视化研究领域，存在着多个关键挑战，这些挑战影响着研究的进展和质量。以下将详细探讨这些挑战，并提出相应的解决方法。

1. 与领域专家合作的挑战与可能途径

• 当前挑战 ：协调多个合作，尤其是在需求旺盛的专家之间，存在重大风险。因此，包括科学可视化研究人员、领域专家和实证研究专家的团队相对较少。
• 可能途径 ：
  • 提供特定的资金激励措施，有可能推动这些合作向前发展。例如，德国的可视分析和数据分析之间的合作，是由一项国家可扩展可视分析研究优先计划发起的，该计划鼓励了两个领域以及资助项目之间的合作。
  • 修订计算机科学课程标准，将以用户为中心的研究作为核心主题，以解决社区内的技能差距。
  • 编译一个社区门户，收集实证方法的资源，类似于流体项目，但针对可视化研究人员的特定需求进行定制。

2. 数据收集和生成的挑战与可能途径

• 当前挑战 ：
  • 可视化研究人员在开发评估任务的正式分类法和模型方面取得了显著进展，但在开发可重复的数据生成方法方面的重视程度较低。不现实的数据对生态有效性构成严重威胁，例如规模远小于实际任务的数据、缺乏实际数据集常见错误和不一致性的数据，以及具有异常统计模式的数据。
  • 现实世界的数据集由于隐私、规模、专有信息保护或传播的法律限制等原因，难以收集和使用。即使使用真实数据，也难以从单个