课程： 可视化设计、变换与编码
讲师： 石洋
讲师简介： 石洋是同济大学设计创意学院智能大数据可视化实验室助理研究员，毕业于中南大学，获得计算机博士学位。石洋的主要研究方向是人机交互及大数据可视化。
课程简介： 本课程主要对七种交互技术（选择、探索、重配、编码、抽象/具象、过滤、关联）进行了详细的介绍，阐述了它们各自的优缺点以及相应的应用场景。同时也介绍了当前被广泛应用的两种范式，即概览+细节和焦点+上下文。在课程的最后，对动画和硬件中的一些交互技术进行了演示。
1. 七大交互技术
对于交互手段，不同的人对其有不同的划分，Dix 和Ellis[1]在1998年将其分为5种，后来在2012年TVCG上Daniel Keim[2]分为投影、过滤、缩放、形变。到了2007年，Yi等[3]根据交互任务将交互手段分为了其中，本课程参考了这种分类标准。
（1） 选择
选择的实现主要包括弹出信息标签和鼠标选择两种。弹出的标签必须遵循可读性、指引性和相互不遮挡三大标准。但当数据量较大或数据结构比较复杂时，会造成严重的视觉混乱，很难实现精准的选择操作。
（2） 探索
允许用户对自己所关注的数据进行详细探索，类比网站的超链接。可以通过平移、缩放、对象之间的跳转等来实现该目的。
（3） 重配
重配即重新布局，即通过改变数据元素在空间中的排列来帮助用户来观察和探索数据。比如改变表的行列顺序、重新排序、重新放置等。
（4） 编码
视觉编码是可视化的核心要素之一，可以通过改变颜色编码、大小、方向、形状等帮助用户找到数据模式。
（5） 具体化和抽象化
用户通过交互能够使视图展示更多或更少的数据细节，例如展开子类别、树图、旭日图。
（6） 过滤
允许用户对数据进行筛选来显示某些符合条件的数据子集，主要方法有设置限制条件、直方图刷取、动态查询。这种交互方式更加自然，但也存在一些约束。比如必须知道选择条件是什么，同时在面对海量数据时，很难实时地更新。
（7） 关联
关联主要为通过高亮显示数据对象之间的联系。
2 两种交互思想模式
概览+细节
由于屏幕尺寸的限制，使得数据不能得到充分显示，所以在用户兴趣点发生变化时，需要对视图进行改变。可以通过概览、缩放等展示某一层次的具体细节。
焦点+上下文
焦点+上下文致力于显示用户兴趣焦点部分的细节，同时提现焦点和周边的关系关联，最简单的比如MAC电脑下的导航图标。
3 动画
由于用户关注的数据是有限的，当视图进行切换时，如何防止用户关注的东西视觉丢失是一个亟待解决的问题。
4 交互与硬件设备
Muti-touch将多点触摸和可视分析相结合，主要用来展示项目。Microsoft Kinect使用大屏和智能手表来帮助用户进行游戏娱乐。其他的一些作品还有Microsoft HoloLens、Makey makey等。
[1]Ellis G . Starting Simple - adding value to static visualisation through simple interaction. [C]// Working Conference on Advanced Visual Interfaces. DBLP, 1998.
[2]Keim, D.A. Information visualization and visual data mining[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2002, 7(1):1-8.
[3]Ji S Y, Kang Y A, Stasko J, et al. Toward a Deeper Understanding of the Role of Interaction in Information Visualization[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2007, 13(6):1224-1231.