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保持多个视图一致：可视化创作中的约束、验证和异常

摘要

可视化通常以多个出现，或者以单个显示（例如，小型的多个可视化，仪表盘)，或者跨越时间或空间显示（例如，幻灯片，一组仪表板）。然而，现有的可视化设计指南通常关注单个而不是多个视图。仅仅遵循这些指导方针可能会导致有效但不一致的视图（例如，相同的字段在不同的图表中有不同的轴域)，使得解释缓慢且容易出错。此外，很少有人知道如何将一致性与其他设计相平衡，这使得在可视化创作软件中加入一致性机制是很困难的。我们将呈现一份绿野仙踪式的研究，在这项研究中，我们观察了Tableau用户如何在一个从探索到展示的可视化设计场景中实现和牺牲一致性。我们（从之前的工作中）扩展了一组编码特定约束用来定义跨视图的一致性。在我们的研究中将这些约束作为检查单来使用，我们观察到了参与者自发保持一致编码的案例和忽略一致性的警告性案例。参与者们对于警告，做出的回应要么是修改视图以保持一致性，要么是说明他们为什么认为一致性应该被覆盖。我们将参与者的行为和响应分类为约束验证和异常，描述一致性的相对重要性和在各种情况下对其他设计的考虑（例如，数据基数，可用的编码资源，图表布局)。我们讨论将自动一致性检查作为约束满足问题，并提供向用户传达不一致信息的设计意义。

引入

可视化通常以多个的形式创建和呈现。在分析中，用户用不同的变量或编码组合进行实验来寻找使人感兴趣的模型。对于相同的数量字段，在一个视图中用x刻度编码，在另一个视图中可能用一种颜色编码。或者说，一个字段在两个视图中会被不同地筛选，导致不同的x轴域([min;max])。当单独的可视化结合在一起后在指示板或幻灯片演示时，作者可能会忽略相同变量在视图间被不同地编码和不同变量在视图间看起来完全相同之间的不一致性，导致了观众地困惑或误解。

可视化系统通常让用户手动选择编码细节以一致地显示数据。然而，对于多视图设计者来说，用户可以依赖的大多数现有的可视化设计标准是不能提供有效信息的。相反，聚焦于单独可视化的标准，比如最大化单张图表中中数据与墨水的比例[28]或给定名词或定量数据字段使用最有效的视觉编码[16]。因此，用户经常
不得不设计自己的手动策略来实现编码一致性。例如，一张图显示马力，一张图显示平均马力，作者需要手动调整刻度域以使均值更具有可比性(图2)。这里，决定是否和如何要实现编码一致性需要仔细考虑，因为使刻度具有可比性意味着不仅能充分利用现有空间来描述数据。在理想情况下，可视化工具可以帮助用户
确定并决定何时以及如何保持一致性和与其他设计达成平衡。然而，关于作者在创建多个视图时希望在什么时候和达成什么类型的编码一致性目前所知甚少。

在这项工作中，我们首次密切关注可视化作者在设计多个视图时如何理解并实现视图之间的一致性。我们将展示一项绿野仙踪式受启发的研究的结果，其中，一个“精灵”模拟为一名自动设计助手来评估作者设计过程中作品在不同阶段的一致性。为了使这项研究设计成为可能，我们通过扩展2D多元可视化中不同编码通道的一致性约束集[19]，促进了之前关于可视化的一致性准则[9,19,30]的工作。
我们通过观察作者如何感知可视化间各种形式一致性的重要性提供了对于一致性约束的初步验证。我们的工作首次对作者在某些情况下容忍不一致性的逻辑依据进行了详细的描述。最终，我们将描述在可视化创作工具中集成一致性支持的设计意义，该可视化创作工具则是我们研究的产物。