[摘要]在分析近年來信息可視化國際會議的主題以及當前的研究成果基礎上，總結出信息可視化的4個發(fā)展趨勢，即以結構為中心的可視化研究范式向潛在現象的動態(tài)屬性可視化研究轉移、信息可視化技術與分析科學相結合、以用戶為中心、可視化技術產品化與商品化。
　　[關鍵詞]信息可視化發(fā)展趨勢可視分析
　　[分類號]G202
　　
　　信息可視化是“利用計算機支撐的、交互的、對抽象數據的可視表示，來增強人們對這些抽象信息的認知”的方法與技術，在這個信息數量呈幾何級增長的信息時代里，信息可視化對于信息資源的開發(fā)利用具有重要的意義。近年來，信息可視化作為一個熱點研究課題，吸引著世界各地研究者的關注，尤其是20世紀中期開始召開的IEEE InfoVis和IEEEⅣ兩大國際會議推動了信息可視化的迅速發(fā)展。在瀏覽近年來信息可視化國際會議的主題以及當前的研究成果基礎上，筆者發(fā)現信息可視化呈現出4個趨勢，即以結構為中心的可視化研究范式向潛在現象的動態(tài)屬性可視化研究轉移；信息可視化技術與分析科學相結合；以用戶為中心；可視化技術產品化、商品化。
　　
　　1　以結構為中心的可視化研究范式向潛在現象的動態(tài)屬性可視化研究轉移的趨勢
　　
　　抽象信息的結構是20世紀90年代第一代信息可視化研究的中心，錐形樹(cone tree)、樹圖(treemap)、雙曲樹(hyperbolic tree)是處理信息結構的經典例子。目前，正在出現一種趨勢，那就是以結構為中心的研究范式正在向潛在現象的動態(tài)屬性可視化研究范式轉移，文獻對這種范式的轉移進行了討論，認為潛在現象的動態(tài)屬性可視化還沒成為主流。對潛在現象的動態(tài)屬性進行可視化不是一件容易的事，雖然在數據集中往往記錄了某種趨勢或深刻的變化，但是可視化刻畫出來的趨勢與變化往往并不足以引起用戶的注意。因此，有必要在可視化過程中嵌入趨勢探測機制，這需要超越第一代以結構為中心的可視化研究范式。目前，對動態(tài)屬性的可視化研究已吸引著信息可視化領域的研究者，ThemeRiver(主題河)、Time Tube(時間管道)、累進知識域可視化㈣就是基于動態(tài)屬性可視化的研究成果。
　　ThemeRiver是一個可視化系統(tǒng)，用來幫助用戶識別文檔集中與時間有關的模式以及變化趨勢，這種可視化技術把從左向右流動的河流比作文檔集中隨時間變化的主題流，河流下面對應著一條時間線。河流由不同顏色的水流組成，每種顏色代表一個主題，該水流的寬度代表該主題的強度，寬度的變化指示著事件的變化。整條河流的寬度變化代表著全局的強度變化(見圖1)。
　　
　　
　　2　信息可視化技術與分析科學相結合的趨勢
　　
　　從2006年開始，IEEE增開了IEEE VAST(Visual Analytics-Science andTechnology)會議，即可視化分析科學與技術會議。這個會議的議題范圍建立在Illuminating the Path：The Research－andDevelopmentAgendaforVisualAnalytics(J.J.ThomasandK.A.Cook，2005)一書的基礎上�？梢暬�分析是數據分析與信息可視化技術相結合的產物，目的是幫助人們從大量的、動態(tài)的并且經常自相矛盾的數據中發(fā)現具有預見性的以及不可預知的現象與知識，并提供實時的、可防御的并且可理解的判斷�？梢暬�分析技術來源于科學分析以及信息可視化領域，并由生物以及國家安全研究的需要來驅動和發(fā)展，目前已應用于各個領域，并不斷融合了來自知識管理、統(tǒng)計分析、認知科學、決策科學以及其他領域的技術。
　　分析推理是運用人類的思維能力，根據事實材料和假設來作出某種判斷的過程，可視分析是在分析推理的過程中，通過運用軟件來放大人類對復雜動態(tài)的數據和環(huán)境的感知、理解和推理能力，從而促進分析推理的進行，因此，發(fā)展可視分析技術，必須要懂得分析推理過程，了解人類感知與認知的潛在規(guī)律，通過合適的可視化形式讓用戶在與信息的不斷交互變換中獲得新知或某種判斷結論。
　　例如，可視化的異常情況檢測是可視分析的一個重要應用，主要是從過去的事件發(fā)現事物之間的聯系或某種趨勢，以便為將來的危險做好準備，這在國家安全、應急事件的處理中非常重要。Tomoharu iwata和KaZumi smito提出了一種可視化的探測異常的方法，他們將多維的數據采用基于概率的方法在二維或三維空間中進行可視化，不僅可以幫助人們看出異�，F象的數量，而且可以理解異常的與標準的樣本之間的關系。并分別通過假想的數據以及經濟時序數據進行測試，證實了該方法的有效性。
　　可視分析不太可能成為一個獨立的研究領域，但會看到它在很多現有的領域、會議以及出版物中的增長和影響力。不過，成功的關鍵是科學小組的高度跨學科工作。2004年以來，美國國土安全部成立了由太平洋西北國家實驗室負責的全國可視分析中心(National Visualization and Analytics Center－NVAC)，目的是防御美國以及全球的恐怖主義者的襲擊，并為可視分析制定5年的研究與開發(fā)日程計劃，有關這方面的信息可訪問htcp：//nvac.pnl.gov。
　　
　　3　以用戶為中心的研究趨勢
　　
　　以用戶為中心是近幾年軟件設計中興起的一個重要原則，強調從用戶的理解、用戶的興趣、用戶的習慣、用戶的期望、用戶的評價方面開始設計和運作。信息可視化作為人機交互的界面技術，是為了通過可視化的方式促進用戶對信息的感知、認知以及分析利用，因此更應該強調以用戶為中心。但一直以來，以信息的結構以及任務為中心的信息可視化研究居于主導地位，雖然也強調以用戶為中心，但常局限于最終的信息呈現形式以及界面設計上，缺少以用戶體驗為中心的用戶需求、用戶興趣、用戶認知能力的分析挖掘以及用戶使用效果和評價等研究。Chris Ahlberg認為將信息可視化定制式地融合到用戶的日常任務中，設計信息可視化環(huán)境，促進用戶的合作和共享是信息可視化的發(fā)展趨勢，這其實就是強調技術的發(fā)展要以用戶為中心。
　　Zhang Jiajie等對以人為中心的可視化進行了研究，他們認為，在設計以人為本的計算機系統(tǒng)中，不僅需要考慮表層的用戶界面，更需要考慮深層次的用戶、任務以及功能，并建立以人為中心的信息可視化理論框架(見圖2)。
　　
　　在設計可視化系統(tǒng)時，如果不考慮該框架圖中的4個層次，設計出來的可視化可能只是具有良好的展示功能，在完成特定用戶的特定任務時則可能不是一個好系統(tǒng)。對一個用戶來說是好的可視化可能對另一個用戶來說并不一定就好，該可視化系統(tǒng)層次框架為以用戶為中心的可視化系統(tǒng)提供了一個系統(tǒng)的概念上的指導。
　　2006年3月，在德國召開了題為“以人為中心的可視化環(huán)境”的國際研討會，會議主題包括人機接口、可視化技術 和模型，信息可視化的美學、用戶交互、多種模型的可視化、可用性、可測量性、質量衡量、感覺和認知(心理學背景)、用戶的先驗知識、教育和培訓、實證研究和評價等。2007年5月28日到6月1日，在德國召開了以“信息可視化――以人為中心的可視化展示、交互以及評價”為主題的會議，這些會議的召開表明以人文本、以用戶為中心的可視化技術及其評價得到了廣大業(yè)內人士的關注。
　　
　　4　可視化技術產品化、商品化趨勢
　　
　　近十年來，信息可視化作為一門新的研究領域獲得了較大的進展，取得了很多的研究成果，然而任何一項技術只有產品化、商業(yè)化才能顯示其價值和生命力。Geoffrey Moore在《跨越鴻溝》一書中描述了技術首次滲透主流市場的過渡階段，即技術采納生命周期。信息可視化作為一種信息展示技術，具有開發(fā)人類感知能力、輔助分析的功能，也有著廣泛的商業(yè)潛能，然而這種潛能并不能在短時間內被大多數人所認識和接受，也必然有個技術采納生命周期，在從實驗室走向產品、走向市場的過程中要經歷被多數人質疑、拒絕到被多數人認可和喜歡的過程。
　　目前，信息可視化技術的產品化、商品化趨勢已經顯露出來，例如在電子商務的網站設計中、在數字圖書館以及商務智能中。總的來說，信息可視化技術商品化有兩種模式，一種是將信息可視化技術轉化為信息可視化產品，如treemap、theBrmn、IN-SPIRE等；另一種是信息可視化技術與現有軟件結合，即信息可視化技術被其他軟件采納，作為其他軟件的構件而存在，可視化技術在商務智能中的應用就屬于這種模式。
　　Treemap最初是由Ben Shneiderman在20世紀90年代初設計的，是對層次結構的信息進行空間填充式的可視化技術，主要思想是利用顏色和大小展示信息的不同的屬性，并且可以交互式的對不同層次的信息進行屬性展示。最初，這種創(chuàng)新的可視化展示的思想只被少數喜歡創(chuàng)新的人欣賞，現在正在被越來越多保守主義者和懷疑者所接受，其技術也得到研究者的不斷改進和完善。1998年Martin WaRenberg利用treemap對SMARTMONEY雜志提供的數據和信息制作了市場圖，得到很多人的追隨。后來，HiveGroup致力干為treemaps尋找更廣闊的市場，并在供應鏈管理、市場分析、投資管理等許多領域中創(chuàng)造了商業(yè)應用的成功例子。HiveGroup開發(fā)的Honey－comb就是利用了treemap技術的軟件套件，該軟件套件使eemaps開發(fā)、配置以及管理的過程自動化，其客戶包括Intel，Sun Microsystems，Merck以及美國海軍部隊。海軍部隊裝備準備信息工具(Marine Corps Equipment Readiness Information－Tool(MERIT)每天被3000多人用于物資準備的后勤管理工作。
　　信息可視化技術在商務智能中的應用是信息可視化技術產品化、商品化的后一種模式的典型代表，也是可視化技術與分析技術相結合的典型代表。信息可視化主要用于支持“開發(fā)和分析特定領域中的信息以鑒別趨勢和模式”，這一過程和目的與商務智能不謀而合，只是商務智能的“特定領域”限定在商業(yè)領域，因此信息可視化是實現商務智能的有效手段，就像可視化專家Stephen Few――知覺優(yōu)勢(Perceptual Edge)的創(chuàng)始人所說的，“信息可視化軟件能使傳統(tǒng)的商務智能擴展到一個新的理解的王國”，信息可視化技術將會推動下一代商務智能的成長㈣。其實，在傳統(tǒng)的商務智能產品中已經或多或少地使用了信息可視化技術，如統(tǒng)計圖、統(tǒng)計表、聚類分析圖等，但這些多為靜態(tài)的可視化技術，并且傳統(tǒng)的商務智能產品多以結構化的數據為處理對象，使用的是結構化的數據庫技術，例如Sybase、Oracle。新一代的商務智能將不僅能處理結構化的數據，而且能處理半結構化、非結構化的數據，使用的信息可視化技術則是動態(tài)的、交互式的。例如，2007年SAS發(fā)布了最新商務智能軟件SASR Visual BI，該軟件就用了大量動態(tài)交互式的可視化技術，運用該軟件可以通過易于操作的、動作激活的、圖形式的環(huán)境創(chuàng)造交互式的“數據電影”，通過這種統(tǒng)計分析技術以及動態(tài)交互式的可視化查詢技術的結合，可以幫助公司從大量的事實中發(fā)現新知以及隱藏的模式或趨勢。此外，還有致力于文本挖掘的商務智能軟件Inxight、ClearForest文本分析套件等也大量使用了信息可視化技術，也是信息可視化技術通過與商務智能軟件結合來走向商業(yè)應用的成功典范。
　　
　　5　結語
　　
　　現在已經進入“讀圖時代”，信息可視化作為一種信息展示、交互以及分析的技術，在涉及到信息展示、交互或信息分析的領域里都將大展身手，對信息可視化的研究與應用也不斷深入，并表現出以上4個趨勢。這4個發(fā)展趨勢也體現了信息可視化系統(tǒng)的發(fā)展趨勢，即在構建信息可視化系統(tǒng)時，考慮信息的動態(tài)屬性、信息分析的過程、用戶背景，并與各領域的應用相結合，實現信息可視化技術的產品化、商品化。

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