用基于地图的可视化方法支持意义构建

Using Geovisualization to Support Sensemaking

张小龙

宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院太原理工大学计算机科学与技术学院

自我介绍

• 研究方向：人机交互(Human-Computer Interaction, HCI), 可视分析, 协同系统，移动终端交互系统(空间认知)

• 教育背景– 清华大学工学学士：机械工程，电子与计算机（第二学位）– 清华大学工学硕士：机电控制与自动化– 密歇根大学信息学院博士

• 工作经历– 宾夕法尼亚州立大学（副教授：2011 -；助教授：2005 – 2011）

– 亚利桑那大学（助教授：2003 – 2005）

– 访问学者• 施乐欧洲研究中心，中科院软件所，中山大学，太原理工大学等

提纲

• Geovisualization简介

–一种时空数据可视化

• 其他的时空数据可视化

–百度地图APIs

• 和geovisualization相关的在研课题

知识明晰化(Knowledge Crystallization)

Geovisualization

基于地图可视化的例子？

自己的经历阅读

影视作品

基于地图的可视化在分析中的应用

• 已经有很久的历史了

–约翰斯诺对霍乱病源的分析

• John Snow Defeats "King Cholera"

–拿破仑东征图

这两个例子说明了什么？

• 这两个实例已经不属于传统的地图学范畴

–地图学的目的：绘制地图

–忠实地反映世界的空间地理信息

• 这两个例子依赖于地图，但做的更多

–把数据和地图结合起来帮助人们去理解和空间特性相关的数据

–根据任务的具体要求，在地图上叠加和任务相匹配的相关数据，并绘制适当的图形部件

• 这就是典型的geovisualization

Geovisualization

• Geo + visualization

– Geo：geography

• 把数据依据其内在的空间特性，映射到地图上

–适当地选取可视化图形和交互方式

–根据特定的任务目标

• 是一个界限比较模糊的领域

–针对的是借助可视化方法对空间地理数据的探索、分析、综合和展示

–和地图学(cartography)、地理信息学(Geo-Information Science)、信息可视化等学科相关

地图学• 非常古老的学科

– 关于绘制地图

• 地图的作用– 数据存储物件

– 数据展示物件

– 不特别针对深度分析 (visual analytics)

• 针对的对象：包含空间特性的数据– 数据可以包含空间(位置)和非空间变量

• 空间变量– 其取值决定了一个数据点在地图上的位置

• 非空间变量– 用其他的图形展现方式表现出来

• 如物体的大小、颜色、方位、形状等

一般化的表示

• 给定一个n维数据集A = {a1, a2, . . . , an}

假如 a1和a2是位置变量，其余的都是非位置变量

• 其中的一个任意数据点dk = (d1, d2, . . . , dn)

• 对于dk，d1和d2的取值决定了该点在地图上的位置，其余的变量取值则用于决定该点在地图上出现的形式

例如：地图上的中国城市

• 数据维: {经度，维度，名称，城市级别}

地图学和可视化• 地图学虽然用视图的方法来展现地理信息，但严格意义上来说，不属于信息可视化方法，更接近于科学可视化– 数据的映射方式是固定的

• 位置变量必须用于决定数据在地图上的位置

• 非位置变量的展现方式也必须遵循已有的标准

– 在图形展示方面难以有创新

– 基本上是一个外在(external)的空间信息存储设备

• 但地图学中的一些设计原则对信息可视化还是非常有用的– 尺度：地图学的首要要素

• 决定了地理信息的详细程度

• 决定了地理信息数据的搜集粒度：数据是否需要整合或细化

– 抽象化：100%地反映现实世界不是地图学的目标

• 地图的设计需简明化 (schematic) : 强调重要的信息，忽略不重要的

– 地图上道路和卫星图上的道路

– 面向任务：不同的地图针对不同的任务

• 大众用的地图、专业地图

地图学和可视化• 有一些可视化研究借助于地图这种表现方式，来对信息进行展示

• 这个例子的特点

– 把关心的信息转化为地图• 期刊文章中的关键词出现的频率以及它们之间的关系

– 机械地搬用地图的概念• 关键词：地点

• 关键词的频率：地点的海拔

• 关键词的关系：地点之间的相对位置

– 研究的难点：根据关键词的关系来计算地点的位置

地理信息科学(GIScience)

• 关于地理信息系统（GIS, Geographic Information Science）的科学

– 涉及面比较广• 地图、用户、计算机系统、分析任务等

• GIS的出现是为了解决传统地图学中纸质地图面临的一些问题

– 固定的地图尺度和地图形式

– 有限的地理信息

– 难以支持深度分析• 信息的多角度探索，问题假设的创建，知识的构建等等

– 缺乏交互性：纸质地图是单方向的信息传递

GIS

• 初始只是一种动态的、基于地图的计算机系统，能提供

– 用户交互工具

– 多样的图形展示和分析工具• 不同的地图形式，数据的分析和探索等

• 现在逐渐演变成一个分析平台(infrastructure)

– 支持空间数据的获取、存储、分析

– 支持多种展示设备和方式• 台式机、手持设备

• 独立应用程序、浏览器下的应用程序

– 强调对分析过程的支持

– 应用程序向服务发展

From (Kraak, 2006; Gahegan, 2005)

常见的GIS系统和服务• ArcGIS: 面向专业人员的GIS平台

– 可以是一个独立运行系统

– 也可以作为服务器来支持基于浏览器的工具• 服务器端提供管理数据（地图数据和非地图数据）

• 服务器的各项功能可以通过APIs来访问

– 支持HTML5, Flex, Silverlight等工具，用户界面工具和GIS工具分割开来

– 比较昂贵• 政府部门、军队、大型商业企业等用户

• Google地图/百度地图/雅虎地图等：大众化的GIS

– 服务器• 可以综合多种基于互联网的服务(图片共享，社交媒体)

– 对非商业性质以及小规模用户免费开放• 自发性的社会群体、小型商户

• 其他的专业性系统：如GeoVista

百度地图编程初步

GIS系统面临的一些挑战

GIS系统需要解决的一些关键问题

• 地理信息的多尺度展现

• 简明化设计(Schematic design)

• 抽象化数据和真实数据之间的平衡

• 地图视图与非地图视图之间的动态联系

• 与地图可视化工具的交互

• 协同式地理信息可视化

• 基于位置的地理信息可视化

多尺度信息可视化• 多尺度（多比例）地图

– 尺度 vs. 比例

– 纸质地图：多个地图

– 数字地图：实时缩放

• 把不同比例的地图组合在一起，通过比例参数来调整展示所需的地图

• 比例参数可以有用户或系统来控制

• 面临的问题：如何在不同比例的地图上动态地、准确地展示非位置信息？– 位置信息往往已经存储在地理信息系统的地图数据库中，与比例相关的信息已经预先处理好了

– 非位置信息往往不属于地理信息系统，对地图比例的自适应可视化需要额外的算法来处理。

例如: 热图(Heat Map)在地图上的应用

多尺度信息可视化• 需要动态的数据聚类和整合工具来处理非地图数据的比例自适应展示

• 几何缩放 (geometric zooming) vs. 基于语义的缩放 (semantic zooming)

简明化设计(Schematic Design )

• 著名的伦敦地铁图

你喜欢哪一个？

成为了一个地铁图的设计模板

简明化设计(Schematic Design )

• 著名的伦敦地铁图

• 需要准确把握用户的核心任务

–伦敦地铁

• 地铁线路，地铁方向，站名，换乘站等信息的识别和寻找

• 对非核心任务涉及到的信息可以适当地变形处理

–地铁站的实际地理位置

• 潜在的危险

–信息的对称：用户也应该知道信息的变形处理

抽象信息和真实信息的平衡

• 地图上应该放哪些信息？

–随着计算技术和显示技术的提高，我们可以提供各类信息，但是不是信息越多越真实越好？

• 几个例子

抽象信息和真实信息的平衡

• 地图上应该放哪些信息？

–随着计算技术和显示技术的提高，我们可以提供各类信息，但是不是信息越多越真实越好

• 几个例子

• 我们什么时候需要那些楼宇的三维模型和实际街景？

–取决于具体的任务

• 不同的空间任务需要不同的空间信息和知识

–如：规划驾驶路线 vs. 在路口决定转向

地图视图和非地图视图的动态连接

• 非地图视图在基于地图的可视化分析中也非常重要

–统计框图，平行坐标等

• 可以帮助降低地图视图的复杂度

–地图作为分析、选择与地理信息相关的数据

–其他视图则考虑非地理信息

• 需要把不同视图协调起来

–协同式多视图 (coordinated multiple views)

协同式地理信息可视化

• 可视化的目的是支持团队决策和分析

• 设计的层面

– 信息的共享和综合

• 把信息在适当的时间输送到适当的地方

– 团队行为的支持

• 对团队信息行为的察觉、对信息的评估等

• 技术层面

– 地理信息系统和团队支持系统(Groupware)的综合

与地图可视化工具的交互

• 协同条件下，用户更倾向于依赖自然交互手段进行交流

–语言、手势等等

–交互设备可能阻碍交流

• 需要新的技术

–语音识别技术

–手势识别技术

基于位置的地理信息可视化

• 位置信息– 台式机：相对固定

• 多数应用是基于位置的搜索

– 移动设备：流动性大• 基于位置的服务(Location-based Service, LBS)

– Who, what, where, when, and how

• 移动设备上的LBS– 往往超越了空间数据本身– 融合了多种非空间数据

• 需要考虑的问题：– 融合什么样的数据？

• 针对什么样的任务?

小结

• 地理信息可视化应用于分析有着较长的历史– 需要综合地图和非地图数据

• 许多地图学的设计准则和原则可以应用于信息可视化设计中

• 现代的地理信息系统强调对分析过程的支持• 随着信息量的快速增长和与信息相关的人类活动的日益复杂，我们也面临一些新的挑战– 大数据、异质数据– 人们的活动越来越社会化、群体化– 人的移动性越来越强– 我们与地理位置相关的活动也变得越来越丰富和复杂

• 不仅依赖位置信息，也产生很多和位置相关的信息

两个研究实例

Geo-Visualization的应用

• 已经变得很广泛

–可视化为主的工具：商业化很普遍

• 嘀嘀出行

–可视分析工具：还处于摸索阶段

• 很多自称为可视分析的工具还处于可视化阶段

• 科研项目：摸索geovis在可视分析中的应用

–交通数据可视化分析：与地理信息结合很紧密

–社交媒体可视化分析：地理信息提供增值服务

我自己的研究课题

• 强调的是基于geovis的分析过程

–用户是如何分析信息的

• 对信息的获取、综合、整理等

• 地理信息是核心：所关心的问题与某个地域紧密相连

• 两个课题

–一个侧重于协同合作方面的挑战

• 地理信息和非地理信息的共享和分析

–一个侧重于个人对多种信息的需求

• 地理信息和相关信息的综合

CIVIL: 支持应急管理中的协同式意义构建

CIVIL:Support Collaborative

Sensemaking in Emergency Management

合作者：武安娜, Gregorio Convertino, John M. Carroll

意义构建(Sensemaking)

• 在某种情况下，人们试图理解周边的新生事物的一种信息行为

–对周围的信息进行搜集、整理、综合、评估等

–试图利用先验知识和搜集的信息构建新的知识

• 信息可视化和意义构建

–信息可视化通过对信息本身、信息相关结构以及意义构建过程的外在化，来支持意义构建

一个例子: 我在哪里？

其他的例子

• 博士生选择一个研究题目

• 新款电器的使用

• 新电脑用户学习使用电脑

• 政治危机时刻的决策

意义构建的基本要点

• 理论研究– 图书情报学：个人的信息搜索行为 (Devin, 1983)– 组织机构行为学：集体决策中的信息共享和理解(Weick, 1988)– 人机交互：意义构建过程中的认知结构和成本(Russell et al.,

1993)

• 要点：– 是一个需要用户参与的、包含了学习、理解和实践的过程

– 是一个高度依赖于任务背景、知识背景、和信息背景的过程

– 是一个包含了信息搜集、解释和综合的过程

• 自底向上和自顶向下方法

– 是一个很难自动化的过程

本课题的研究问题• 应急管理中碰到的一个事例

– 视频

• 问题：如何支持团队决策中的意义构建？

• 这个事例是通过我们多年的现场实地调查研究创建的

– 跟踪一个应急管理团队，研究他们的工作方式和任务特点(Schafer et al., 2007；2008).

– 典型任务特点• 很多数据具有显著的空间地理特性(地点、距离等)

• 需要处理来自不同数据源的大量数据

• 涉及来自不同领域的专家– 负责本领域相关信息的筛选和评估

• 需要在短时间内对输入的信息作出整理和综合

专家们是如何工作的？

• 潜在的问题– 每个专家由于专业领域知识的局限性，可能会偏向于某个他（她）了解比较多的非最优解决方案

– 决策方案的优劣取决于团队合作的质量• 信息共享是否充分，团队成员对团队活动的认知，团队之间的信任等等

设计思想

• 以地图为中心的分析工具

–个人信息分析

–协同信息分析

• 可视化信息分析工具

–信息的搜索、分类、汇总等

• 信息的标注和勾画工具

• 协同工作中的行为察觉(awareness)

以地图为中心的设计

• 在应急管理中，地理信息占有重要的地位

–个人信息分析

–团队信息分析和综合

• 私有地图和公用地图

–私有地图：用于各自专业信息的筛选和分析

–公用地图：用于信息的共享和协同分析

信息的标注和勾画

• 标注和勾画在团队协作的作用

–可以帮助个人用户把其内部认知显现出来(Tversky, 2000)

协同工作工具

• 支持团队内的沟通

–语音、及时通讯工具(空开的和私下的)

• 支持非沟通类团队活动

–对不同方案的投票

–对团队成员任务角色的认知

–对团队成员任务行为的感知

早期的设计: 一个基于Java的系统

系统评估

• 两方面的工作

–实验室内的评估

• 对照实验来衡量我们的系统的功用和价值

–对系统的实地演示和部署

实验室评估

• 组间实验(between-subjects)– 实验组：使用我们的系统– 控制组：使用传统的面对面讨论方式

• 任务– 一个3人小组来确定一个最佳救援方案

• 96个被试，分成32个组– 每组3个成员，分别扮演3个不同领域的专家

• 实验组成员只通过系统沟通，在决策过程中不见面

• 数据– 组内成员的沟通方式和内容– 决策方案的优劣

EnvironmentalMass Care

Public Works

Public Works

EnvironmentalMass Care

实验结果

• 实验组的决策效果比较好

–时间稍快，正确率稍高

–但统计意义上的差别还不显著

• 实验组在团队内的信息共享量和共享效率方面都有显著的提升

–更多的交换信息行为

–更少的验证信息行为

现场演示和部署

• 为应急管理机构做了演示– 他们非常感兴趣，并要求部署测试系统

• 但系统部署碰到了很多问题– 数据方面：复杂的地图和非地图数据给数据管理造成极大的不便

• GeoTools

– 系统方面：基于Java的系统在政府部门内的实施遇到了一些政策层面的障碍

– 可视化设计方面：可视化工具的复杂度超出了团队成员的技术能力

改进的设计: 基于浏览器的应用

Chatting Tool Sorting Table Aggregation Chart Contribution Timeline

Private Map Public Map

系统架构

• 客户端

– 解决信息展示和交互

• 后台

–协同工具

–数据管理

– 外部服务模块

• 互联网服务

– Google Maps

视频演示

系统评估• 用户实验

– 任务：为一个需要救援的家庭找到合适的避难所• 条件：道路条件、医疗需求等

– 被试：12个大学生(四个三人小组)– 侧重于对系统可用性(usability)的评估

• 基于CSU(the Computer System Usability)的问卷• 开放式问题：用户的意见和建议• 用户访谈

• 系统实施– 交给本地的应急管理团队使用

• 系统自动采集数据

可用性评估结果中数

Median内距

Inter-Quartile Range

总体可用性 5 (out of 7) 2 (4-6)

系统使用 5 2 (4-6)

系统提供的信息 52 (4-6)

用户界面质量 5 1 (5-6)

被试反馈

• 相对比较正面的反馈– 界面设计直观易用

• “pleasing, intuitive interface”, “a great tool for working together”

– 交互可视化工具有效• 地图标注和勾画，信息分类和比较

• 值得改进的部分– 公用地图的控制需要更为灵活的机制

• 尤其是多人同时操作时

– 团队活动的时间动态工具效果缺乏认同– 信息在地图上的多尺度整合

• 语义+位置

系统实施

• 应急管理部门很感兴趣

–喜欢新的设计，计划把我们的系统应用在应急活动训练以及应急方案预案的建立中

• 结果如何：未知

Proximity Explorer: 在移动设备上通过对多种信息的综合来支持对周围环

境的意义构建

Proximity Explorer: Support Place Sensemaking with Multidimensional

Information on Mobile Devices

合作者: 武安娜

对周围环境的感知是我们人类生存的一种本能

现代社会的发展造成新的挑战

• 环境变得越来越复杂

• 非空间特性也越来越丰富

–文化和社会因素

计算机系统帮助了我们还是损害了我们?

• 全球定位系统变得越来越普及，但我们的空间能力是增强了么？

– GPS的好处：你可以不费力地到达目的地

– GPS的坏处：你可能都不知道是如何到达目的地的

– GPS的危害：你可能到了你不该去的地方

当身处一个新的环境的时候，我们需要的往往不只是到达一个目的地，也需要对这个环境在各方面有深入的了

解

如何利用已有的技术和信息来帮助人们这种对环境的深入了解的需求呢？

Place sensemaking

这个课题的研究方法

• 三个阶段

–第一阶段：建立place sensemaking的概念和理论框架

–第二阶段：基于这个概念和理论框架来设计和开发一个基于移动设备的系统原型

–第三阶段：对系统进行评估

第一阶段• 方法：用户需求搜集和分析

– 通过对20个在校大学生的访谈，了解他们在熟悉一个陌生环境时的策略和方法

• 概念– Place sensemaking

– 对周围环境的意义构建是一个把周边空间信息和非空间信息进行搜集和综合，并形成一个对周围环境新的理解的过程

• 依赖已有的空间环境知识和新的信息

• 理论框架– 建立在已有的意义构建模型和空间认知理论上

支持Place Sensemaking的设计目标

第二阶段: 设计和开发移动应用原型

• 侧重于三方面的信息

–空间(spatial)

–社会/社交(social)

–时间(temporal)

• 融合当前最新的技术和服务

–各种社会媒体

–基于位置的服务

–导航行为的支持

Proximity Explorer (周边探索器)

Knowing a place

Spatial features : landmarks, route, survey knowledge

Social influence: friends’

recommendation, public reviews

Temporal development: static,

now, historically

Google MapsFacebookFoursquareWikipediaPanoramio

系统架构

视频演示

第三阶段: 系统评估

• 现场实地评估– 召集了18个志愿者，在他们的手机上安装了我们的应用程序

– 要求他们在冬季假期时，使用我们的程序

• 在访问一个新的地方时使用

• 数据搜集– 程序使用日志(系统自动搜集)

– 用户访谈

– 用户问卷评估

程序的使用情况

• 312有效进程 (平均使用时间159秒）– 快速查看: 74.3% 短时间使用 (<3分钟)

– 使用动机: 74.8% 是在安装之后的头三个星期

0

3

6

9

12

15

18

21

24

0 7 14 21 28 35

Ho

ur

of

the d

ay

Days since the first usage

0

40

80

120

160

Sessio

n c

ou

nt

Session length (minute)

• 状态转换图(State transition diagram)– 圆圈：一个交互界面部件

– 连线：从一个部件到另一个部件的转移

– 连线的宽度：转移的频率

• 用户确实是在利用系统所提供的各类信息

Transition diagram of aggregated activities on the Home View

各种工具的使用

几个应用实例

• Knowing a place driven by social interaction“We were college mates. … I know she studies in NYC, but do not know where exactly.Her check-in at a coffee shop, near our hotel, 3 months ago makes me think she might not be far away. … I called her and confirmed she was nearby!...I even took her advice of a great local restaurant for lunch that day, which I would never found, otherwise. …We did not meet in person, because I had other companies during the trip. Otherwise, we would.”

• Enriching the journey“My friend was visiting the town and I gave her a treat at the Creamery. … Everybody knows Creamery on campus, but I just knew it has been moved from an old place to the current food science building from the wiki page of the app.. I also showed her the old place on the map, which has a marker on the app, like I already knew that, (laugh), very interesting…”

• Supporting on-spot exploration“… last Wednesday, I was with several friends. We were talking about where to go for food. Find out Jersey Mikes’ Sub seems to be a recently-opened restaurant, really hot at that point…I’ve never been there before, but from the pictures, it seems nice…From the tips, we also found they have daily specials. We decided to give it a try and now it is on my list.”

用户评估: 比较我们的系统和Google Maps

• 可用性: 和Google Maps基本持平

– 多种信息的探索和综合方面我们的系统略胜一筹

– 易学性和易用性方面我们的系统稍差

总结

• 基于地图的可视化应用越来越广泛

– 电子地图的普及

– 基于位置的服务的深入

– 与位置相关的分析任务的需求

• 相关研究课题依然很多

– 个人层面：空间认知和社会媒体的结合

– 社会层面：基于空间的个人行为，团体行为，团队协作和决策等还需要深入的研究

– 需要具有跨学科的团队• 地理数据的管理，以及与非地理数据的整合

• 用户行为的分析和相关交互工具的设计

• 系统设计

• .

开发地图类应用的一些体会

• 选择适合你的服务– Google，Yahoo，Baidu，高德，…

• 地图以及地图之外的服务和数据– 社交媒体、可视化组件的融合等

– 前期的时间投入是必要的

• 选择一个类似的范例入手– 帮助你建立系统框架、熟悉主要的工具

• 选择一个好的调试工具• 在项目初期就区别对待面向移动用户和面向PC用户的服务

• 随时测试不同浏览器下的显示效果• 系统架构方面的考虑

– 浏览器、服务器的各自优势