9.3.1 概述
各种各样数据结构的可视化需要新的用户界面以及可视化技术方法。现在,这已经发展成为一门独立的学科,也就是“信息可视化”。信息可视化与经典的科学可视化是两个彼此相关的领域,但二者却有所不同。在信息可视化当中,所要可视化的数据并不是某些数学模型的结果或者是大型数据集,而是具有自身内在固有结构的抽象数据。
信息可视化(information visualization)是一个跨学科领域,旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现(如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码)。通过利用图形图像方面的技术与方法,帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比,信息可视化侧重于抽象数据集,如非结构化文本或者高维空间当中的点。信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。可视化的表达形式与交互技术则是利用人类眼睛通往心灵深处的广阔带宽优势,使得用户能够目睹、探索以至立即理解大量的信息。
此类数据的例子包括:
(1)编译器等各种程序的内部数据结构,或者大规模并行程序的踪迹信息;
(2)WWW网站内容;
(3)操作系统文件空间;
(4)从各种数据库查询引擎返回的数据,如数字图书馆。(https://www.daowen.com)
信息可视化领域的另一个特点是,所要采用的那些工具有意侧重于广泛可及的环境,如普通工作站、WWW、PC等。这些信息可视化工具并不是为价格昂贵的专业化高端计算设备定制的。
信息可视化与可视化分析在目标和技术之间存在着部分重叠。虽然在这两个领域之间还没有一个清晰的边界,但大致有三个方面可以区分。科技可视化主要处理具有地理结构的数据,信息可视化主要处理树、图形等抽象式的数据结构,可视化分析则主要挖掘数据背景的问题与原因。
就目标和技术方法而言,信息可视化与可视化分析论之间存在着一些重叠。当前,关于科学可视化、信息可视化及可视化分析论之间的边界问题,还没有达成明确清晰的共识。不过,大体上来说,这三个领域之间存在如下区别:
(1)科学可视化处理的是那些具有天然几何结构的数据(如MRI数据、气流);
(2)信息可视化处理的是抽象数据结构(如树状结构或图形);
(3)可视化分析论尤其关注的是意会和推理。
