- 流动的边界
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- 深圳市疫情可视化分析系统
流动的边界
该作品是今年ChinaVis今年的邀请作品,运用可视化方式记录此次新冠重大疫情的不同维度数据,并用互动叙事的网页形式和隐喻修辞的视觉语言对“流动的边界”进行探讨,包含“尘埃”、“灯火”、“泪雨”、“春华”四个版块。作品尝试用艺术语言对疫情数据进行处理,打破大众对数据冷静、中立、准确的刻板印象,展开对沉浸式数据叙事体验的可视化探索。
第一章:尘埃
统计了1月10日到4月8日每天全国的的确诊人数
第二章 灯火
第三章 泪雨
第四章 春华 统计了各省的治愈情况
每朵花代表一个省,每个花瓣代表一个城市
by @缨缨(yingying-58bma)
美国大选数据可视化
四年一次的美国大选正在如火如荼进行中。今年由于疫情关系,堆积了大量的邮寄选票,也导致了各个州选票的扑朔迷离。据官方数据统计,今年是自1900年以来,参与投票选民比例最高的一年。
从人种上来看,白人是特朗普的坚实票仓,因为今年种族矛盾加剧,有色人种倾向于支持拜登。从年龄上来看,29岁以下的青年更倾向于支持拜登。可以很明确的看出两位候选人的票仓都有明显的特征。
by @明多牧(mingduomu)
Annotation Graph: A Graph-Based Visualization for Meta-Analysis of Data based on User-Authored Annotaions
日常生活中,当我们阅读报纸、书籍等作品时,对于其中的某些内容,我们可以通过注释发表评价,记录想法。当我们回顾这些注释的时候,一方面可以回顾所注释的内容,另一方面可以产生新的想法。同样,在一个可视化系统中,我们是否可以对于一些发现加上注释,进一步发现数据特征呢?
这篇论文的工作就是在一个可视化系统中加入注释的功能,当用户使用可视化系统探索数据时,可以通过对数据添加标签、评价两种注释方式记录数据的特征,系统会以数据、标签、评价为节点构建一个注释图来帮助用户整理自己的发现,进一步促进对数据特征的挖掘。
在设计可视化系统时,作者按照 ESDA 准则,通过不断与专家交流,让专家分别试用系统探索自己关心的数据来不断改进和完善系统。
专家可以在 a、b、c 视图中通过筛选、高亮、链接等方式对数据进行探索,如果专家在探索过程有所发现,可以在 d 视图中通过标签、评价的方式对当前探索的数据进行注释,这样一次注释包含标签、评价、数据三个基本元素,系统会将数据、标签、评价分别作为节点,并在它们之间两两加入边到注释图中。在视图 e 中,红色节点代表评价,蓝色节点代表标签,绿色节点代表所选择的数据,边表示标签、评价、数据同时出现在一次注释中。
在视图 e 中,节点越接近,代表节点之间越相似,为了得到这样的图布局,作者定义了两类相似性,包括类间相似性,类内相似性,基于相似性评估方法,注释图的布局分为以下三步:
- 基于所有节点的相似性确定未被固定节点的位置;
- 根据节点与固定节点的相似性调整其位置;
- 通过斥力防止节点重合。
总之,这项工作基于注释数据,帮助用户对数据分析,选取的角度具有新颖性,注释图具有很大的可扩展性,通过嵌入到多个可视化系统中,帮助这些系统提高有效性。
by @聚则(moyee-bzn)
Histography:横跨140亿年的历史时间轴
作者:Matan Stauber
Histography 是由交互设计师 Matan Stauber 设计的一个交互式的时间轴。该轴横跨140亿年,包括了从宇宙大爆炸到2015年人类历史上发生的绝大多数里程碑式的事件,内容涵盖战争、文学、艺术、新发现等等。数据抓取自维基百科「历史事件」一栏,并每日自动更新。你可以选择按时序随机浏览某一时期的历史发展,也可选定主题后去研究某一时间段内该领域发生的大事件。
http://chinavisap.net/
by [@新茗(kasmine)](/kasmine)
Important legislation in the United States affecting women and children
Holman在1918年绘制的关于美国各州对妇女和儿童权利保护的可视化图形,图中径向每个切换代表一个州,外层每一个圆环为一种妇女儿童权利,如第一层圆环为有妇女儿童权利工会、第二层圆环的童工14岁年龄限制等,图中共10层圆环表示了妇女儿童相关的十项权益;在每一项上白色表示有权利保护,黑色表示没有保护或者很差。
by @翎刀(zqlu)
No More Movie Theaters
电影院能挺过疫情吗?在 2020 年的疫情中,电影院及其相关产业经历了有史以来的最大危机。美国有大量的电影院票房利润大幅下降,还有无数家电影院已经倒闭。何时才能让这一切恢复正常似乎成为了一个谜题。除此以外,电影院的市场还一直在被流媒体服务抢占。作者提到,我们可能会见证电影院时代的终结。
by @珂甫(pddpd)
深圳市疫情可视化分析系统
来自 ChinaVis 2020 第二日的报告:
http://vis.pku.edu.cn/blog/chinavis2020-day-2/
其中放出了本届挑战赛的作品下载。
本次挑战赛的主题以新冠疫情或其它重大公共卫生事件的相关数据为基础,利用可视分析相关技术和方法,探索并发现疫情大数据背后隐藏的模式和规律。
其中一个作品来自北京数字观星科技有限公司的王庆红团队,深圳市疫情可视化分析系统。
病例特征分析模块是一个类似显微镜的布局,隐喻为“显微镜下的病毒生长情况”;中间区域以力导向图 展示病例传播情况,时间越早的病例被放在更靠近中心的位置,传染源传播出的病例数越多,其所代表的结点的半径将更大,寓意着“病毒的生长”;在外围的两个圆环,类比于“显微镜的旋钮”,在这里可以对病例进行筛选;同时该视图提供鱼眼放大工具,类似于显微镜更换高倍镜从而细致观察,可以对特定病例进行细节分析。
by @沧东(cangdong)