Towards Natural Language Interfaces for Data Visualization: A Survey
利用面向可视化的自然语言接口（V-NLI）作为补充输入模态来指导可视化分析的操纵可以提供引人入胜的用户体验。它使用户能够专注于他们的任务，而不必担心如何在界面上操作可视化工具。在过去的二十年里，利用先进的自然语言处理技术，许多V-NLI系统已经在学术研究和商业软件中开发出来，特别是在最近几年。在这篇文章中，我们对现有的V-NLI进行了全面的审查。为了对每篇论文进行分类，我们基于经典的信息可视化管道开发了分类维度，并扩展了V-NLI层。使用以下七个阶段：查询解释，数据转换，可视化映射，视图转换，人机交互，对话管理和表示。最后，我们还阐明了未来在V-NLI社区工作的几个有前途的方向。
2022-02-04 cs.HC
VisAider: AI-Assisted Context-Aware Visualization Support for Data Presentations
VisAider提出一个AI辅助原型，通过持续分析演示情境并生成排序建议，支持实时数据演示中灵活调整可视化，以应对动态讨论需求。
2025-10-16 cs.HC
MuTable: Composable and Reusable Table Transformations for In-Situ Data Exploration
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；National University of Singapore（新加坡国立大学）；Tableau Research（Tableau研究）
MuTable通过将表变换作为可组合、可复用的修饰符，支持原位数据探索，减少上下文切换，增强用户构建可视化的自主权。
2026-09-18 cs.HC
Falx: Synthesis-Powered Visualization Authoring
现代可视化工具旨在让数据分析师轻松创建探索性可视化。当输入数据布局符合可视化设计时，用户可以通过将数据列映射到设计的视觉通道来容易地指定可视化。然而，当数据布局和设计之间存在不匹配时，用户需要在数据转换上花费大量精力。我们提出了Falx，一个合成动力的可视化工具，允许用户以类似简单的方式指定可视化，但无需担心数据布局。在Falx中，用户使用输入中的具体值如何映射到视觉通道的示例来指定可视化，Falx自动推断可视化规范并转换数据以匹配设计。在一项由33名数据分析师参与的关于四个涉及数据转换的可视化任务的研究中，我们发现用户可以有效地采用Falx来创建他们无法实现的可视化。
2021-02-01 cs.HC cs.PL
Data Formulator: AI-powered Concept-driven Visualization Authoring
Microsoft Research（微软研究院）
本文提出概念绑定范式并实现于 Data Formulator 工具，通过 AI 智能体自动完成数据转换，使用户能以自然语言或示例定义数据概念并绑定到视觉通道，从而降低可视化创作门槛。
2023-10-27 cs.AI cs.HC
Visualizing Colonial Regimes: A Multi-View Approach to (Historical) Political Transformation
Hannah Arendt Institute for Totalitarianism Studies（汉娜·阿伦特极权主义研究所）；Image and Signal Processing Group, Leipzig University（莱比锡大学图像与信号处理组）；ScaDS.AI Dresden/Leipzig, Leipzig University（德累斯顿/莱比锡 ScaDS.AI，莱比锡大学）
本文基于批判诠释学与后殖民理论，利用政体类型数据集，通过结合时间流与地理分布的多视角交互可视化，揭示殖民类别的建构性并挑战传统静态表现。
2026-09-09 cs.HC
xPDFsuite: an end-to-end software solution for high throughput pair distribution function transformation, visualization and analysis
描述了xPDFsuite软件程序。用于处理和分析X射线粉末衍射数据的原子对分布函数（PDF）。它为SrXplanr和PDFgetX 3提供了一个方便的GUI，允许用户轻松地从原始2D衍射图像中获得1D衍射图案，然后将其转换为PDF。它还捆绑了PDFgui，允许用户创建结构模型并拟合实验数据。它特别适用于处理大量数据集，例如高吞吐量测量。一些主要功能包括：实时PDF转换和绘图;多个数据集的2D瀑布，假彩色热图和3D轮廓绘图;静态和动态掩膜编辑;粉末衍射图像的几何校准;配置和项目保存和加载;选定数据集的Pearson相关分析;用Python编写并支持多个平台。
2015-02-23 cond-mat.mtrl-sci cs.HC
Design Patterns and Trade-Offs in Responsive Visualization for Communication
对移动设备的访问的增加激发了对设计响应于不同屏幕尺寸的通信可视化的需求。然而，相对较少的设计指导或工具，目前可供作者。我们贡献了一个详细的表征响应可视化策略在面向通信的可视化，确定76个总的战略分析378对大屏幕（LS）和小屏幕（SS）的可视化从在线文章和报告。我们的分析区分了响应式可视化的目标，指的是设计的哪些元素被更改，以及表示目标如何更改的操作。我们确定了与作者需要保持图形密度相关的关键权衡，指的是每像素的信息量，同时也为可视化用户保持“消息”或预期的外卖。我们讨论了我们的研究结果对未来可视化工具设计的影响，以支持可视化设计的响应式转换，包括面向通信的响应式可视化的自动生成器的要求。
2021-04-26 cs.HC
Decoupling Data and Tooling in Interactive Visualization
提出将数据整理与加载功能从可视化组件中解耦的模块化架构，通过Web技术构建原型验证可行性，降低开发开销并提升用户体验。
2025-08-13 cs.HC
UADAPy: An Uncertainty-Aware Visualization and Analysis Toolbox
针对现有可视化框架缺乏不确定数据定制转换技术的问题，研究提出Python端的UADAPy软件包，沿可视化流水线提供不确定数据处理方法，为相关算法集成提供基础并推动成果落地应用。
2024-09-16 cs.HC
NL4DV: A Toolkit for Generating Analytic Specifications for Data Visualization from Natural Language Queries
自然语言接口（NLI）在可视化数据分析方面表现出了巨大的潜力，它允许人们灵活地指定可视化内容并与之交互。然而，开发可视化NLI仍然是一项具有挑战性的任务，需要低层次的自然语言处理（NLP）技术的实现，以及视觉分析任务和可视化设计的知识。我们提出了NL 4DV，自然语言驱动的数据可视化工具包。NL 4DV是一个Python包，它接受表格数据集和关于该数据集的自然语言查询作为输入。作为响应，工具包返回一个分析规范，该规范被建模为一个JSON对象，包含数据属性、分析任务和与输入查询相关的Vega-Lite规范列表。在此过程中，NL 4DV帮助可能没有NLP背景的可视化开发人员，使他们能够创建新的可视化NLI或将自然语言输入纳入其现有系统。我们通过四个例子展示了NL 4DV的用法和功能：1）在一个笔记本电脑中使用自然语言渲染可视化，2）开发一个NLI来指定和编辑Vega-Lite图表，3）从DataTone系统中重新创建数据歧义小部件，以及4）将语音输入结合起来创建一个多模态可视化系统。
2020-11-23 cs.HC
KG4Vis: A Knowledge Graph-Based Approach for Visualization Recommendation
可视化推荐或自动可视化生成可以显著降低一般用户快速创建有效数据可视化的障碍，特别是对于那些没有数据可视化背景的用户。然而，现有的基于规则的方法需要可视化专家繁琐的手动规范的可视化规则。其他基于机器学习的方法通常像黑盒一样工作，并且难以理解为什么推荐特定的可视化，从而限制了这些方法的更广泛采用。本文提出了一种基于知识图谱（KG）的可视化推荐方法KG4Vis，填补了这一空白。它不需要手动规范的可视化规则，也可以保证良好的可解释性。具体来说，我们提出了一个用于构建知识图谱的框架，该框架由三种类型的实体组成（即，数据特征、数据列和可视化设计选择）以及它们之间的关系，以建模数据和有效可视化之间的映射规则。一个基于transE的嵌入技术，学习嵌入的实体和知识图谱的关系，从现有的知识图谱可视化对。这样的嵌入本质上模拟了理想的可视化规则。然后，给定新的数据集，可以从具有语义有意义的规则的知识图谱中推断出有效的可视化。我们进行了广泛的评估，以评估所提出的方法，包括定量比较，案例研究和专家访谈。实验结果证明了该方法的有效性。
2021-12-26 cs.HC
Prototyping Information Visualization in 3D City Models: a Model-based Approach
在创建3D城市模型时，选择相关的可视化技术是一项特别困难的用户界面设计任务。第一个障碍是目前面向地理数据的工具，例如ArcGIS，具有有限的3D能力和有限的可视化技术。另一个重要的障碍是缺乏统一的三维城市模型的信息可视化技术的描述。如果为不同类型的数据或信息（风流量、空气质量场、历史或法律文本等）设计了许多技术，一般都是用文章来描述，没有真正的形式化。在本文中，我们提出了一个基于模型的方法，快速原型的可视化技术（丰富的）三维城市模型的可视化信息的问题。我们建议将可视化技术表示为图形变换的组合。我们表明，这些转换可以指定SPARQL的RDF图的建设操作。然后，这些规范可以在原型生成器中使用，以生成包含使用所需技术表示的数据增强的3D城市模型的3D场景。
2015-05-27 cs.GR cs.HC
Data2Vis: Automatic Generation of Data Visualizations Using Sequence to Sequence Recurrent Neural Networks
IBM Research（IBM研究院）；MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）；Fitnescity Labs（Fitnescity实验室）
对于在统计和数据可视化方面时间有限、技能有限的用户来说，使用表达性语法快速创建有效的可视化是一项挑战。即使是高级的专用可视化工具，也经常需要用户手动选择数据属性，决定要应用哪些转换，并指定可视化编码变量与原始或转换后的属性之间的映射。在本文中，我们介绍了Data 2 Vis，这是一个神经翻译模型，用于从给定的数据集自动生成可视化。我们制定可视化生成作为一个序列到序列的翻译问题，数据规范映射到可视化规范的声明性语言（Vega-Lite）。为此，我们在可视化规范的语料库上训练一个具有长短期记忆（LSTM）单元的多层基于注意力的递归神经网络（RNN）。定性结果表明，我们的模型学习了有效的可视化规范的词汇和语法，适当的转换（计数，箱，平均值）以及如何使用数据可视化中出现的常见数据选择模式。Data 2 Vis可以在很短的时间内生成与手动创建的可视化效果相当的可视化效果，并有可能大规模学习更复杂的可视化策略。
2018-11-02 cs.AI cs.HC cs.LG
Visualizing the Scripts of Data Wrangling with SOMNUS
数据工作者使用各种脚本语言进行数据转换，例如SAS、R和Python。然而，理解复杂的代码片段需要高级的编程技能，这阻碍了数据工作者轻松掌握数据转换的想法。程序可视化有利于调试和教育，并有可能直观地和交互地说明转换。在本文中，我们探讨了可视化设计，以展示数据转换的上下文中的代码段的语义。首先，为了描述单个数据转换，我们通过两个主要维度来构建设计空间，即，要编码的关键参数和要映射的可能的视觉通道。然后，我们得到一个集合的23个字形，可视化的语义转换。接下来，我们设计了一个名为Somnus的管道，它使用起源图提供了数据表的创建和演变的概述。同时，它允许对个别转换进行详细调查。用户对Somnus的反馈是积极的。我们的研究参与者使用Somnus以更少的时间获得了更好的准确性，并且更喜欢它而不是精心制作的文本描述。此外，我们提供了两个示例应用程序来演示Somnus的实用性和多功能性。
2022-09-28 cs.HC
Raiven: LLM-Based Visualization Authoring via Domain-Specific Language Mediation
Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences（哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院）；MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory（麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室）；Laboratory of Systems Pharmacology, Harvard Medical School（哈佛医学院系统药理学实验室）；ORNL（橡树岭国家实验室）
Raiven通过领域特定语言中介，统一科学与信息可视化，实现确定性编译和高正确性可视化作者化。
2026-04-11 cs.HC
Designing for Disclosure in Data Visualizations
本文通过分析425个可视化技术示例，构建披露策略分类体系，以系统刻画可视化如何揭示、扭曲或隐藏底层数据信息。
2025-09-28 cs.HC
Bridging Quantitative and Qualitative Methods for Visualization Research: A Data/Semantics Perspective in Light of Advanced AI
本文在AI发展背景下，针对可视化研究中定量与定性方法的桥接问题，提出含可迭代语义丰富与数据转换的过程模型，为相关领域提供了研究方向参考。
2024-09-11 cs.HC
State of the Art of LLM-Enabled Interaction with Visualization
Linköping University（林雪平大学）；Université Paris-Saclay, CNRS, Inria, LISN（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、法国国家信息与自动化研究所、LISN）；Umeå University（于默奥大学）
本文系统回顾了大语言模型与可视化交互的研究现状，分析了6个维度的48篇论文，突出了新兴设计模式和评估挑战，旨在指导未来LLM增强的可视化研究和系统设计。
2026-02-03 cs.HC
Learning Objectives, Insights, and Assessments: How Specification Formats Impact Design
尽管沟通可视化无处不在，但在设计过程中指定沟通意图是特别的。无论我们是从一组可视化中进行选择，委托他人制作它们，还是自己创建它们，指定意图的有效方法都可以帮助指导这个过程。理想情况下，我们应该有一个简洁的和共享的规约语言。在以前的工作中，我们认为交际意图可以被视为一个学习/评估问题（即，读者应该学习什么，他们应该在什么测试中做得很好）。基于学习的规范格式被链接（例如，评估是从目标中得出的），但有些评估可能更有效地说明沟通意图。通过一个大规模的实验，我们研究了三种规格类型：学习目标，见解和评估。参与者，这些规范之一的指导下，评价他们的偏好的一组可视化设计。然后，我们评估了一组可视化设计，以评估哪些规范导致参与者更喜欢最有效的可视化。我们发现，虽然所有的规范类型都有好处，没有规范，每种格式都有自己的优势。我们的研究结果表明，学习基于目标的规范帮助参与者在可视化选择。我们还确定了规格可能不足和评估至关重要的情况。
2021-08-06 cs.HC
May (A)I Beautify Your Visualization? Expert Judgments of Acceptable Aesthetic Alterations
University of Utah（犹他大学）；University of Arizona（亚利桑那大学）
通过专家调查（N=95），研究自然现象3D可视化中美学改动的可接受性，发现改动意义比层级（呈现/数据）更关键，且AI生成的改动被认为不如人工改动可接受。
2026-07-02 cs.GR cs.HC
VizLinter: A Linter and Fixer Framework for Data Visualization
尽管自动化可视化工具日益流行，但现有系统倾向于提供不总是适合输入数据或满足可视化要求的直接结果。因此，在实际用例中仍然需要进行额外的规范调整。然而，手动调整是困难的，因为大多数用户不一定拥有足够的技能或可视化知识。即使是有经验的用户也可能创建不完美的可视化，涉及图表构造错误。我们提出了一个框架，VizLinter，以帮助用户检测缺陷和纠正已经建成，但有缺陷的可视化。该框架由两个组件组成，（1）可视化linter，它应用公认的原则来检查渲染的可视化的合法性，以及（2）可视化fixer，它根据linter自动纠正检测到的违规。我们实现的框架到一个在线编辑器原型的基础上Vega-Lite规范。为了进一步评估该系统，我们进行了实验室用户研究。结果证明了它在识别和修复数据可视化错误方面的有效性和效率。
2021-08-23 cs.HC
Data Formulator 2: Iterative Creation of Data Visualizations, with AI Transforming Data Along the Way
Microsoft Research（微软研究院）；Yonsei University（延世大学）
针对现有AI可视化系统不支持迭代创作、需单轮完整描述需求的问题，研究推出融合GUI与自然语言、支持历史复用的AI可视化系统Data Formulator 2，用户研究验证其可助力用户完成复杂数据探索。
2025-02-21 cs.AI cs.HC
Generating Analytic Specifications for Data Visualization from Natural Language Queries using Large Language Models
本文提出一种综合文本提示词，利用LLM从自然语言查询生成包含数据属性、分析任务和可视化推荐的分析规范，提升可解释性与可调试性，并支持对话交互与歧义检测，已集成至NL4DV工具包。
2024-08-27 cs.HC
Grid Labeling: Crowdsourcing Task-Specific Importance from Visualizations
本文提出Grid Labeling标注方法，通过自适应网格动态分割可视化以高效收集任务特定重要性数据，实验表明其相比ImportAnnots和BubbleView噪声更低、一致性更高且负担更小。
2025-04-28 cs.HC
Fixation and Creativity in Data Visualization Design: Experiences and Perspectives of Practitioners
数据可视化设计往往需要创造力，需要研究来了解其性质和促进它的手段。目前关于创造力的可视化文献还没有很好地发展，特别是关于专业数据可视化设计师的经验。我们对15位数据可视化从业者进行了半结构化访谈，重点关注创造力的一个特定方面，即设计固定。当设计师盲目或过早地坚持一套限制创造性成果的想法时，就会出现固定。我们提出了从业者的经验和观点，从自己的设计实践，特别是集中在他们的意见（一）固定的性质，（二）鼓励固定的因素，（三）阻碍固定的因素。我们为未来的研究确定了与图表建议，灵感和数据可视化设计中的视角转变相关的机会。
2021-08-14 cs.HC
Finite-State Automaton To/From Regular Expression Visualization
针对形式语言与自动机理论课程中转换规则难理解的问题，开发了支持有限状态自动机与正则表达式互转的可视化工具，可分步操作且认知负荷低，教学效果良好。
2024-07-10 cs.FL cs.GR cs.HC
VizCommender: Computing Text-Based Similarity in Visualization Repositories for Content-Based Recommendations
基于云的可视化服务使可视化分析比以往任何时候都更广泛。Tableau等系统已经开始以交互式可视化工作簿的形式积累越来越大的分析知识库。当共享时，这些集合可以形成视觉分析知识库。然而，随着收集的数量增加，查找相关信息的难度也随之增加。基于内容的推荐（CBR）系统可以帮助分析人员发现和管理与他们的兴趣相关的工作簿。为了实现这一目标，我们专注于基于文本的内容，它代表了可视化的主题，而不是视觉编码和风格。我们将讨论与基于可视化规范创建CBR相关的挑战，并更具体地探讨如何使用Tableau工作簿规范作为内容数据源来实施所需的相关性度量。我们还演示了什么样的信息可以从这些可视化规范中提取，以及如何使用各种自然语言处理技术来计算工作簿之间的相似性作为一种方法来衡量相关性。我们报告了一项众包用户研究，以确定我们的相似性度量是否模仿了人类的判断。最后，我们选择潜在狄利克雷分配（LDA）作为一个特定的模型，并在一个概念验证推荐工具中实例化，以展示我们的相似性度量的基本功能。
2020-08-18 cs.HC
ReVis: Towards Reusable Image-Based Visualizations with MLLMs
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Sichuan University（四川大学）；Singapore Management University（新加坡管理大学）；Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）
ReVis通过引入领域特定语言和MLLM管道，实现复杂可视化的灵活重用，支持分解与再现，并通过交互界面实现数据更新与编码定制。
2026-04-17 cs.HC
Characterizing Visualization Insights through Entity-Based Interaction: An Exploratory Study
可视化的主要目的之一是帮助用户发现见解。虽然已经有很多针对复杂的数据转换和新颖的呈现技术的信息可视化研究，但相对较少的是了解用户如何通过交互式数据可视化获得见解。本文提出了一个众包的研究与158名参与者调查之间的关系基于实体的互动（一个动作+其目标实体）和由此产生的洞察力。为此，我们将与现有CO2 Explorer的交互概括为基于实体的交互，并使用户能够输入注释并参考相关实体以帮助他们的叙述。我们记录了用户自由探索可视化的交互，并描述了他们对数据的外部见解。使用基于实体的互动和参考来推断洞察力特征（类别，概述与细节和先验知识），我们发现证据表明，与互动相比，实体参考改善了洞察力表征，从轻微/公平到公平/中等协议。为了解释预测结果，特征重要性和相关性分析表明，详细的见解往往有更多的鼠标悬停在图表区域，并引用垂直参考线在折线图作为证据。我们讨论了知识辅助可视化的研究限制和影响，例如，基于用户探索的洞察力建议。
2022-04-27 cs.HC
The Visualization JUDGE : Can Multimodal Foundation Models Guide Visualization Design Through Visual Perception?
该立场论文探讨多模态基础模型（MFMs）能否通过视觉感知指导可视化设计，提出可将MFMs定位为可视化设计的“评判者”，梳理了两类多模态模型的特性与应用方式，为可视化设计研究提供新方向。
2024-10-05 cs.HC
InsigHTable: Insight-driven Hierarchical Table Visualization with Reinforcement Learning
InsigHTable提出混合主动的洞察驱动层次化表格可视化系统，利用深度强化学习与辅助奖励机制优化构建过程，通过案例与实验验证其有效性和可用性。
2024-05-27 cs.HC
Manipulable Semantic Components: a Computational Representation of Data Visualization Scenes
针对现有可视化场景抽象适用范围有限的问题，本文提出MSC计算表示，以统一对象模型和组件操作支持场景理解、创作、解构复用及动画规约。
2024-08-09 cs.HC
DIVI: Dynamically Interactive Visualization
本研究提出动态交互式可视化方法DIVI，通过运行时解构SVG图表、推断内容并解耦交互与规范逻辑，实现跨工具、图表类型的自由交互，经13人可用性研究验证其可助力快速数据探索分析。
2023-11-05 cs.HC
Measuring Effects of Spatial Visualization and Domain on Visualization Task Performance: A Comparative Study
了解您的受众是创建高影响力可视化设计的基础。然而，个体差异和认知能力也会影响与信息可视化的交互。不同的用户需求和能力表明，一个人的背景可能会影响认知性能和互动的视觉系统的方式。本研究建立在当前特定领域的可视化和认知研究的基础上，以解决领域和空间可视化能力是否会影响信息可视化任务的表现。我们测量了那些受过高等教育的人和商业，法律和政治科学，数学和计算机科学专业人士之间的空间可视化和视觉任务表现。我们进行了一项在线研究，90名参与者使用一个既定的心理测试，以评估空间可视化能力，并沿笛卡尔和极坐标旋转的条形图布局，以评估性能的空间旋转数据。准确性和响应时间随图表类型和任务难度的不同而变化。研究发现，空间视觉化水平与准确度和时间相关，数学和计算机科学的教育程度可以指示较高的空间视觉化水平。此外，我们发现不同的动机会影响绩效，因为更高的动机可能有助于提高准确性水平。我们的研究结果表明，纪律不仅影响用户需求和与数据可视化的交互，而且还影响认知特征。我们的研究结果可以推进可视化设计中的包容性实践，并增加特定领域视觉研究的知识，使跨学科的设计师能够创建有效的可视化。
2022-09-11 cs.HC
On-Body Visualization of Patient Data for Cooperative Tasks
电子健康记录（EHR）以数字形式系统地表示患者数据。然而，基于文本和可视化的EHR系统由于其复杂且相当不直观的访问结构而在医院工作流程中集成得很差。这在需要有效的、任务特定的信息传递的临床协作情况下尤其不利。在本文中，我们介绍了一种新的概念，解剖学集成的就地可视化，旨在从事合作任务的神经外科病房。基于我们的实地研究的结果和派生的设计目标，我们提出了一种方法，遵循医学中的视觉传统，这是密切相关的解剖，通过使用虚拟病人的身体作为空间表示的视觉编码的抽象医疗数据。更具体地说，我们提供了一个通用的一套正式的要求，这些种类的就地可视化，我们应用这些要求，以实现一个特定的可视化神经系统症状相关的鉴别诊断的椎间盘突出症，我们提出了一个原型实现的可视化概念的移动终端。此外，我们讨论了各种挑战相关的视觉编码和可见性的身体模型组件。最后，由10名神经外科医生对原型进行评估，他们评估了所提出的方法的有效性和进一步的潜力。
2020-02-27 cs.HC
VMC: A Grammar for Visualizing Statistical Model Checks
VMC提出了一种用于统计模型检查的可视化语法，通过四个组件定义可视化，实现为R包，验证显示其能减少可视化编辑距离，专家访谈揭示了探索有效模型检查可视化的挑战与机遇。
2024-08-29 cs.HC
A visualization tool to explore alphabet orderings for the Burrows-Wheeler Transform
针对完整 BWT 矩阵占用 $O(n^2)$ 空间、难以检查的问题，本文提出 GUI 工具，支持前缀搜索、区段跳转和多种字母表排序探索，以辅助最小化 BWT 游程数。
2024-02-26 cs.HC
Data Changes Everything: Challenges and Opportunities in Data Visualization Design Handoff
复杂的数据可视化设计项目通常需要具有不同可视化相关技能的人员之间的协作。例如，许多团队既包括创建新的可视化设计的设计师，也包括实现最终可视化软件的开发人员。我们确定了数据特征化工具、可视化设计工具和开发平台之间的差距，这些差距给致力于创建新数据可视化的设计师-开发人员团队带来了挑战。虽然商业交互设计工具通常支持设计人员和开发人员之间的协作，但创建数据可视化带来了当前工具不支持的几个独特挑战。特别是，可视化设计人员必须描述和建立对底层数据的理解，然后指定布局，数据编码和其他数据驱动的参数，这些参数在许多不同的数据值中都是健壮的。在较大的团队中，设计人员还必须将这些映射及其依赖关系清楚地传达给开发人员、客户和其他合作者。我们报告了五个大型多学科可视化设计项目的观察和思考，并强调了设计规范和移交的六个数据特定的可视化挑战。这些挑战包括适应不断变化的数据，预测数据中的边缘情况，理解技术挑战，阐明依赖于数据的交互，传达数据映射，以及在迭代过程中保持数据映射的完整性。基于这些观察，我们确定了未来的原型设计，测试和交流数据驱动的设计，这可能有助于更成功的和协作的数据可视化设计的工具的机会。
2019-08-01 cs.HC
AdaVis: Adaptive and Explainable Visualization Recommendation for Tabular Data
针对现有ML可视化推荐方法假设单一结果且缺乏可解释性的问题，提出AdaVis，利用基于盒嵌入的知识图谱建模一对多映射并结合注意力机制，实现自适应且可解释的多可视化推荐。
2023-10-18 cs.HC
Surfacing Visualization Mirages
肮脏的数据和欺骗性的设计实践可能会破坏、颠倒或使图表和图形的预期信息无效。这些失败可能会悄悄地出现：从特定可视化中得出的结论可能看起来似乎是合理的，除非分析师仔细观察并发现支持数据、可视化规范或他们自己的假设存在问题。我们将这种无声但重大的失败称为“视觉幻象”。我们描述了海市蜃楼的概念模型，并展示了它们如何在可视化分析过程的每个阶段生成。我们采用了一种方法，从软件测试，“变形测试”，作为一种自动表面的潜在的海市蜃楼在视觉编码阶段的分析，通过修改底层数据和图表规范。我们表明，变形测试可以可靠地识别海市蜃楼在各种图表类型的数据或域的先验知识相对较少。
2020-01-08 cs.HC
Requirements-Driven Visualizations for Big Data Analytics: a Model-Driven approach
针对非专业决策者在大数据分析中选择可视化技术的困难，提出基于模型驱动架构的方法，通过需求、数据表示和可视化三个模型及转换规则半自动生成实现，使用户专注于信息需求并获得最佳可视化。
2024-01-30 cs.HC
Characterizing Visualization Perception with Psychological Phenomena: Uncovering the Role of Subitizing in Data Visualization
University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）；University of Oklahoma（俄克拉荷马大学）
本文通过心理学理论研究子itizing现象在数据可视化中的作用，揭示类别数量对可视化任务表现的影响。
2025-08-24 cs.HC
A Problem Space for Designing Visualizations
可视化研究人员和可视化专业人员寻求适当的可视化要求的抽象，允许考虑可视化解决方案独立于特定的问题。抽象可以帮助我们设计、分析、组织和评估我们所创造的东西。文献中有许多任务结构（分类法、类型学等），设计空间，以及相关的“框架”，这些框架提供了可视化所要解决的问题的抽象。在这个观点中，我们引入了一个不同的问题空间，它通过关注可视化要解决的需求来补充现有的框架。我们相信它为设计和讨论可视化提供了一个有价值的概念工具。
2023-03-14 cs.HC
ComputableViz: Mathematical Operators as a Formalism for Visualization Processing and Analysis
数据可视化以前所未有的速度在网络上创建和共享，这对生成和数字化后的可视化处理和分析提出了新的需求和问题。然而，现有的形式主义专注于对单个可视化而不是多个可视化进行操作，这使得执行诸如排序和聚类可视化之类的分析任务具有挑战性。通过对前人工作的系统分析，将可视化相关任务抽象为并等数学运算，提出了可视化运算的设计空间。我们通过开发ComputableViz，一个支持多种可视化规范操作的库来实现设计。为了证明它的有用性和可扩展性，我们提出了多个使用场景处理和分析可视化，如生成可视化嵌入和自动可视化访问。最后，我们讨论了管理和利用网络上的大量可视化的研究机会和挑战。
2022-04-02 cs.HC
Representing Real-Time Multi-User Collaboration in Visualizations
在参与者之间建立共同点并保持共享意识是协作可视化的关键挑战。对于实时的【形】协作，现有的工作主要集中在同步组成可视化-一种使用户难以独立工作或选择性地关注其协作者的活动的方法。为了解决这一差距，我们引入了一个设计空间，用于表示同步多用户协作的可视化定义的两个正交轴：situatedness，或合作者的交互是否覆盖或显示在用户的视图之外，和特异性，或合作者是否被描绘通过抽象的，通用的表示或通过特定的手段定制给定的可视化。我们用各种各样的例子填充这个设计空间，包括通用和自定义同步光标，以及将这些光标收集在一起或将协作者的视图复制为缩略图的用户图例。为了建立共同点，用户可以通过窥视来快速查看协作者的视图，跟踪以实时的【形】跟随协作者，以及分叉以基于协作者的工作独立地探索可视化来与这些表示进行交互。我们提出了一个参考实现的包装库，将交互式Vega-Lite图表转换为协作可视化。我们发现，我们的方法提供了一个富有表现力的视觉设计和交互技术范围内的同步协作。
2020-09-05 cs.HC
Process Visualization of Manufacturing Execution System (MES) Data
来自制造执行系统（MES）的数据的过程可视化提供了生成有价值的见解以改进决策的能力。工业4.0正在唤醒数字化转型，其中高级分析和可视化至关重要。利用数据驱动战略开发MES可以对业务成果产生重大影响。采用过程可视化的优点是通过应用程序来展示真实世界的数据。可视化，如仪表板，使用户能够检查生产线的性能在一个高的水平。此外，交互性的增加便于用户定制他们想要观察的数据。为了优化生产，可以调查轮班和一周中的几天之间的工艺可变性的证据。
2022-01-17 cs.HC stat.AP
No Grammar to Rule Them All: A Survey of JSON-style DSLs for Visualization
在使用基于JSON的语法以及其他标准数据序列化语言来创建可视化方面，已经有了实质性的增长。这些语法中的每一个都有一个目的：一些专注于特定的计算任务（如动画），一些涉及某些图表类型（如地图），而一些则针对特定的数据域（如ML）。尽管这种界面形式很突出，但很少有详细分析这些语言的特征。在这项研究中，我们调查和分析了57个JSON风格的DSL可视化的设计和实现。我们分析了这些语言的支持下收集语料库的例子，每个DSL（包括4395个实例）在各种轴组织成关注领域，概念模型，语言关系，启示，和一般的实用性。我们确定在这些领域的紧张关系，如正式和口语规范之间，用户类型之间，以及语言的组成。通过这项工作，我们试图通过阐明可视化DSL设计中的选择，机会和权衡来支持语言实现者。
2022-07-16 cs.HC
Beyond Literacy: Predicting Interpretation Correctness of Visualizations with User Traits, Item Difficulty, and Rasch Scores
Università degli Studi di Roma Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学）；Università degli Studi di Brescia（布雷西亚大学）
本文提出基于用户特征、项目难度和Rasch分数预测数据可视化解释正确性的方法，通过特征选择的逻辑回归模型实现高准确率的预判，提升评估效率和培训针对性。
2026-01-28 cs.HC
Small Data and Process in Data Visualization: The Radical Translations Case Study
本文使用合作项目激进的翻译作为案例研究，检查一些理论的角度，通知采用和批评的数据可视化在数字人文与应用的例子在上下文中。它展示了如何在King's Digital Lab项目生命周期中使用数据可视化来促进项目跨学科团队内的协作数据探索-支持数据整理和清理和/或指导设计过程-以及团队外部用户的数据分析。围绕弥合小规模和/或大规模数据集所采用的方法之间的差距的理论问题，从功能的角度来解决，参考不断发展的数据建模和软件开发生命周期的方法和工作流程。虽然锚定的具体背景下的项目正在审查，一些确定的权衡有认识论的价值超出了具体的案例研究迭代及其设计解决方案。
2021-10-18 cs.HC
How Visualization Designers Perceive and Use Inspiration
本研究通过半结构化访谈探究专业可视化设计师对灵感的感知与运用方式，明确了其多元灵感来源与主动被动结合的实践模式，为可视化设计理论拓展、工具开发及人才培养提供参考。
2025-02-21 cs.HC
Towards data-driven filters in Paraview
Jacobs University Bremen gGmbH（不来梅雅各布大学）
科学可视化的最新进展已经将可视化的范围从仅仅是一种表示方式扩展到分析和发现工具。给定的可视化结果通常是通过对底层数据应用一系列转换或过滤器来生成的。如今，这种过滤器使用确定性算法来处理数据。在这项工作中，我们的目标是将这种方法扩展到数据驱动的过滤器，从而将预训练的机器学习模型的能力暴露给可视化系统。这种数据驱动过滤器的使用在像分割、分类等领域中特别感兴趣，其中，机器学习模型通常优于现有的算法方法。为了展示这个想法，我们将Paraview（著名的流可视化工具）与PyTorch（一个深度学习框架）结合起来。Paraview通过插件进行扩展，允许用户以新开发的过滤器的形式加载他们选择的预训练模型。过滤器通过将输入数据馈送到模型中来转换输入数据，然后将模型的输出作为输入提供给其余的可视化管道。介绍了一系列用于图像和流体数据分割和分类的简单用例，以展示Paraview中此类数据驱动转换在未来复杂分析任务中的技术适用性。
2021-08-12 cs.GR cs.HC cs.LG
The Public Life of Data: Investigating Reactions to Visualizations on Reddit
这项研究调查了人们在社交平台Reddit上发表评论时如何参与数据可视化。有相当多的研究与可视化和个人关系的人与数据的协作意义。然而，对于没有特定专业知识和共享激励的公众如何公开表达他们的想法，感受和见解以响应数据可视化，我们知之甚少。在网络社区中围绕可视化的广泛社会交流的激励下，本研究探讨了人们对可视化帖子的反应的特征和动机。根据扎根理论的方法，我们研究了/r/dataisbeautiful社区的475个反应，确定了10种可区分的反应类型，并考虑了它们对话语的贡献。一项针对168名Reddit用户的后续调查澄清了他们的反应意图。我们的研究结果有助于理解个人观点对数据的作用，并为未来的界面提供信息，这些界面将观众的反应整合到可视化中，以促进关于数据的公共话语。
2021-03-17 cs.HC
Communicating Visualizations without Visuals: Investigation of Visualization Alternative Text for People with Visual Impairments
替代文本在向盲人或视力低下的人传达图形方面至关重要。特别是对于包含丰富信息的图形，如可视化，书写不当或缺乏替代文本可能会加剧视觉障碍者的信息获取不平等。在这项工作中，我们整合了现有的指导方针，并调查了当前的实践，以检查当前的实践和建议在多大程度上是一致的。然后，为了更深入地了解人们在可视化替代文本中想要什么，我们采访了22名视觉障碍者，了解他们在可视化方面的经验以及他们在替代文本中的信息需求。研究结果表明，参与者在听替代文本时积极尝试在脑海中构建可视化图像，并希望执行可视化任务（例如，检索特定值）。该研究还为需要参考基础数据而不是视觉元素以减轻用户的认知负担提供了充分的支持。根据这项研究，我们提供了一套建议，组成一个信息丰富的替代文本。
2021-08-08 cs.HC
