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本·施奈德曼 发表评论(0) 编辑词条

本·施奈德曼(Ben Shneiderman),现任马里兰大学计算机科学系教授,兼任该校人机交互实验室主任。作为用户界面设计的先驱,他的著作和研究闻名于世。

Ben Shneiderman,现任马里兰大学学院公园分校计算机科学系教授,是人机交互实验室(Http://www.cs.umd.edu/hci/)(1983-2000)的创建者,同时也是该校高级计算机研究所(UMIACS)及系统研究所(ISR)成员。他是ACM (美国计算机学会)和AAAS(美国科学促进协会)的特别会员,获得了ACM CHI(美国计算机学会计算机人机交互)的终身成就奖。他的著作、研究论文和频繁的讲座使他成为这一新兴学科的国际领导者。休闲时,他喜欢骑自行车、徒步旅行、滑雪和旅行。

目录

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Ben Shneiderman基本资料编辑本段回目录

Born August 21, 1947 (1947-08-21) (age 62)
New York, NY
Residence Washington, DC
Citizenship USA
Nationality USA
Fields Computer Science, Human-Computer Interaction, Information Visualization
Institutions University of Maryland, College Park
Alma mater State University of New York at Stony Brook
Doctoral advisor Jack Heller
Doctoral students Chris North, Andrew Sears, Eser Kandogan, Adam Perer
Known for Nassi–Shneiderman diagram, treemap
Notable awards ACM Fellow, AAAS Fellow, SIGCHI LifeTime Achievement


N-S 图作者Ben shneiderman传记编辑本段回目录

Biography传记(翻译整理,请多指教)
Ben Shneiderman was born on August 21, 1947 to Samuel and Eileen Shneiderman. His parents were Polish-born journalists who immigrated to New York from Paris in 1940 with their two-year-old daughter, Helen. While growing up on Manhattan's Upper West Side, Shneiderman enjoyed stamp collecting, photography, building electronics projects, and playing baseball. During summers spent in the country on a chicken farm, which the Shneidermans owned jointly with four other families, he became familiar with agricultural chores like gathering eggs and plowing fields.

Ben Shneiderman生于1947年8月21日,他的父母是Samuel 和Eileen Shneiderman,是在波兰出生的新闻工作者,于1940年带着两岁大的女儿Helen从巴黎移居纽约。在Manhattan西北部生活的过程中,Shneiderman喜欢集邮,摄影,搞电子制做和打棒球。夏季则在一个养鸡场度过,在那里Shneiderman一家和其它四个家庭共同生活在一起,因此他对诸如收鸡蛋和耕地之类的农活十分熟悉。

Shneiderman attended neighborhood public schools through junior high school, where his science projects (a solar furnace, a fuel cell, and a thermionic electricity generator) won prizes. Shneiderman attended the prestigious Bronx High School of Science and later the City College of New York (CCNY) from 1964 to 1968. He struggled with physics and math courses, but was enthralled by the new field of computing. Charles Kreitzberg, a fellow student who worked at the computer center, became Shneiderman's life-long collaborator and personal friend.
Shneiderman在家附近的公立学校一直上到初中,在学校里它的科技制做(太阳灶,蓄电池和热离子发电机)为他赢得了不少奖项。Shneiderman进入著名的Bronx High School of Science高中,不久后,也就是1964-1968年在City College of New York (CCNY)学院学习。他主修了物理和数学课程,但最终被新行的学科计算机所吸引。Charles Kreitzberg,他的在计算机中心工作的同学,成了他终生的伙伴和要好的朋友。
Shneiderman's resistance to specialization reflects the influence of Marshall McLuhan 's philosophies on his outlook - the idea that the message is greatly impacted by the delivery system. In addition to studying computer science, Shneiderman took psychology courses and served as the yearbook photo editor at CCNY for three years. His uncle, the world-famous photographer David Seymour ("Chim"), influenced him towards photojournalism. In the end, computing won out over photography as a career, but Shneiderman remains a serious amateur photographer and occasionally publishes and exhibits his work.

Shneiderman坚持用专业化的分析和Marshall McLuhan哲学观来分析问题—即信息受舆系统影响很大的观点。在学习计算机科学之外,Shneiderman还学习某些心理学课程,并且做三年CCNY年报的图片编辑。他的叔叔,世界著名摄影师David Seymour在摄影理念方面对他影响很大,但最终计算机战胜了摄影的爱好,但Shneiderman仍然是一个严肃的业余摄影师,有时候还出版书籍和举办展览。

At graduation from the City College of New York, Shneiderman received a fellowship for graduate work at Carnegie-Mellon University but was unable to attend. He spent three years at the State University of New York (SUNY) at Farmingdale  (Long Island, New York), teaching Data Processing as a form of national service in lieu of serving in the armed services during the Vietnam War era. In 1969, he was able to travel the world and spend six weeks in an internship at Israel's Weizmann Institute of Science. Four years later, his work on a graph-theoretic model for optimization of database file structures earned him the first Ph.D. in Computer Science at the State University of New York's new Stony Brook campus. At SUNY Stony Brook, Shneiderman collaborated with fellow graduate student Isaac Nassi to create the now widely used structured flowcharts (Nassi-Shneiderman Diagrams).

在从CCNY毕业时,Shneiderman获得了Carnegie-Mellon University大学的研究生奖学金但却未能成行。在其后的三年中他在State University of New York (SUNY)大学Farmingdale  (长岛, 纽约)教授数据处理,以此做为越战期间服兵股的形式。1969年,他才得已周游世界,并且在依色列Weizmann Institute of Science大学实习六周。四年后,他在数据库文什结构最优化图形理论模型方面的研究赢得了他的第一个计算机科学博士学位,学位是the State University of New York's new Stony Brook分校授予的。也正是在这里,他和正在进行研究生学习的Issac Nassi合作,建立了现在应用非常广范的结构化流程图(N—S图)。

In early 1973, Shneiderman married Nancy Helman. That summer, the couple moved to Bloomington, Indiana, where Shneiderman became Assistant Professor in the Indiana University Computer Science Department. Their first daughter, Sara, was born in January 1975.

1973年初,Shneiderman 和Nancy Helman女士结婚。这年夏天,夫妻俩移居到Indiana的Bloomington,在这里Shneiderman成为Indiana University计算机科学系统的助理教授。他们的第一个女儿Sara于1975年1月出生。

By 1976, Shneiderman's work was moving towards experimental psychology, and he accepted a position in the Department of Information Systems Management in the University of Maryland's College of Behavioral and Social Sciences. The program was short-lived, and, in 1979, Shneiderman became a member of the Department of Computer Science. A second daughter, Anna, was born that year.

1976年,Shneiderman的工作方向转移到实验心理学方面,并且得到了the University of Maryland's College of Behavioral and Social Sciences大学信息系统处理系的一个职位。这段工作是比较短暂的,1979年,Shneiderman成为计算机科学系的一员。在这一年,它的二女儿Anna出生了。

Shneiderman founded the Software Psychology Society in 1976 to bring together researchers who shared similar interests. This group developed the 1982 conference on Human Factors in Computing Systems in Gaithersburg, Maryland. The success of this conference contributed to the formation of the Association for Computing Machinery's (ACM) Special Interest Group in Computer Human Interaction (SIGCHI), which remains the main professional organization in this field.

1976年Shneiderman创立了软件心理学学会以共享相关研究人员的研究成果。这一组织在Maryland洲的Gaithersburg发展成为1982计算机系统人为因素会议。会议成功也使其成为ACM在计算机人机交互专业组织(SIGCHI)方面的组成部分,它保留了这一领域主要的专业组织。

Also in 1982, Shneiderman founded the interdisciplinary Human-Computer Interaction Lab (HCIL) at the University of Maryland. He developed the notion of "direct manipulation," which clarified the design principles and benefits of the emerging graphical user interfaces. This idea led directly to the invention of the "embedded menu" or "hot link" that became a key contribution to usability of the web.

 1982年,Shneiderman在Maryland大学创立了做为交叉学科的人机交互实验室。他发展了“直接处理”的理论,这一理论阐述和指出了图形用户界面的规则和优点。这一观点率先发明了“嵌入菜单”或“链接”,这是现在网络技术实用化的最大贡献。

Ben Shneiderman has written over 200 articles and published several books, including Elements of FORTRAN Style: Techniques for Effective Programming (with Charles Kreitzberg, 1972); Software Psychology: Human Factors in Computer and Information Systems (1980); Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction (1987); and Hypertext Hands-On! An Introduction to a New Way of Organizing and Accessing Information (with Greg Kearsley, 1989). He has also edited numerous articles and several books, including Directions in Human/Computer Interaction (1982) and Sparks of Innovation in Human-Computer Interaction (1993)

已经写过200多篇论文,出版过几本书,包括FORTRAN原理方面的:有效编程的技巧(与Charles Kreitzberg合著, 1972);软件心理学;在计算机和信息系统中的人力因素(1980);设计用户界面;有效人机交互对策(1987); and Hypertext Hands-On! An Introduction to a New Way of Organizing and Accessing Information (与 Greg Kearsley合作, 1989).他还参与编辑了众多的文章和书籍,包括人机交互趋势(1982)和Sparks在人机交互方面的创新(1993).

Throughout his career, Shneiderman has participated in research projects in the field of human-computer interaction, focusing primarily on the user interface, or, how information is presented on a computer screen. The "hot link" that forms the basis for today's web browsing was developed for a prototype electronic encyclopedia (TIES) for the U. S. Holocaust Memorial Museum and Education Center, which was eventually opened in Washington, D.C. in 1993. More recently, Shneiderman's research has focused on topics such as "Tree-Maps," compact visualization of directory tree structures, in response to the common problem of a filled hard disk.

在他的科研生涯中, Shneiderman参与了人机交互领域的多项研究工作,并且集中在用户界面方面,或者说信息怎样在屏幕上得到表达。“热点链接”代表了最基本的信息,无论是网页浏览还是放在美国全国博物馆或教育中心里电子版的百科全书都是这种形式的发展。那些电子版的书在华盛顿特区从1993年开始已完全开放。最近,Shneiderman的研究集中于“树形信息管理规化”,象紧凑的可见的树状目录结构用来适应真满了的硬盘出现的各种问题。

Shneiderman is currently a tenured professor at the University of Maryland. His first marriage ended in 1993. In June 2001 he married Jenny Preece, who is Chair of the Department of Information Systems at the University of Maryland, Baltimore County. He continues to work towards making human-computer interaction an accepted part of the computer science field. In recent years, he has received recognition for his work, including an honorary doctorate from the University of Guelph, Canada, a profile in Scientific American, Fellowships in two scientific societies, and the ACM SIGCHI Lifetime Achievement Award. In June 2000, Shneiderman relinquished the directorship of the HCIL, enabling him to pursue other projects.

 Shneiderman现在是Maryland大学的任职教授。他的第一次婚姻于1993年结束。在2001年6月,他和Jenny Preece结婚,她是Maryland大学位于Baltimore的信息系统系主席。他继续在人机交互领域——公认的计算机科学领域进行研究。近年来,他在他的研究领域不断得到赞誉,包括意大利教皇大学的荣誉博士,ACM SIGCHI终身成就奖。2000年6月,Shneiderman放弃了HCIL的管理职位,专心投身他所从事的事业。

主要著作编辑本段回目录

1980. Software Psychology: Human Factors in Computer and Information Systems; Little, Brown and Co. ISBN 0-87626-816-5
1987. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, 1st edition. Addison-Wesley. ISBN 0-321-26978-0.'
1999. Readings in Information Visualization: Using Vision to Think. With Stuart K. Card and Jock D. Mackinlay. Morgan Kaufmann. ISBN 1-55860-533-9.
2002. Leonardo's Laptop: Human Needs and the New Computing Technologies; MIT Press. ISBN 0-262-69299-6.
2009. Designing the User Interface: Strategies for Effective Human-Computer Interaction, 5th edition. With C. Plaisant. Addison-Wesley. ISBN 0-321-26978-0.'

用户界面交互设计的八项黄金法则编辑本段回目录

用户界面交互设计的八项黄金法则是1998年由Ben Shneiderman提出的。Ben Shneiderman,现任马里兰大学学院公园分校计算机科学系教授,是人机交互实验室(Http://www.cs.umd.edu/hci/)(1983-2000)的创建者,同时也是该校高级计算机研究所(UMIACS)及系统研究所(ISR)成员。他是ACM (美国计算机学会)和AAAS(美国科学促进协会)的特别会员,获得了ACM CHI(美国计算机学会计算机人机交互)的终身成就奖。他的著作、研究论文和频繁的讲座使他成为这一新兴学科的国际领导者。

他提出的用户界面交互设计的八个基本准则内容为:
  一、力求一致性
  例如网站首页需要和每一个下级页面保持一致的风格,导航都要放在屏幕的左上角,具有高度一致性的界面能给人清晰整洁的感觉
  二、允许频繁使用快捷键
  快捷键表示产品使用的灵活性和有效性,想想每次我们使用搜索引擎的时候是鼠标点击的搜索还是按的回车?

  三、提供明确的反馈
  出现错误时要明确说出错误的含义,而且需要考虑用户能否理解,比如我们基本上都遇到过HTTP404错误,但绝大多数人能看懂么?

  四、设计对话,告诉用户任务已完成
  要在用户完成某项任务或操作后进行提示。如果他们在做了很多操作后却得不到反馈,他们就无法知道自己是否达成目标。
  五、提供错误预防和简单的纠错功能
  例如把某些当前不能点击的按钮设置为灰色,在系统执行时让用户在确认一下

  六、应该方便用户取消某个操作
  大多数的应用软件都有撤销和恢复的功能,如果用户总是惧怕一失足成千古恨,那样的用户体验可想而知

  七、用户应掌握控制权
  一般而言用户希望自己去控制系统交互,在执行任务中,用户应该可以随时中止或退出,而不是无奈的看着系统继续

  八、减轻用户记忆负担
  我们应该尽可能帮助用户避免要求他们记住各种信息,例如各个菜单项之间的逻辑关联,更好的分类就会帮助用户找出哪个功能按钮在什么地方。

信息可视化:畅游网络空间的伴侣编辑本段回目录

在相对短暂的计算机历史上,使用者与数字信息交互的方法很大程度上既不直接,也不直观。虽然人们通过五官来感知外界信息,但电脑用户主要还是通过单色显示的静态文本和数字来感知信息。1993年NCSA开发的Mosaic网络浏览器把文本与图片和声音结合起来,利用点击界面简化了浏览功能,从而方便了用户获取网上数字信息。随后迅猛发展的Web更是表明,结合可视化技术是如何大大方便信息获取的。

说到将来,我们可以看到更多的与数字信息交互的方法,可视化仅仅是其中一个方面。触觉反馈正开始应用于特殊领域,音频的应用也变得日益普遍。不过,人们主要还是通过视觉来感知信息,数字信息显示的设计也可能仍然主要针对视觉感知。

本文综述了利用可视化方便信息获取的诸多方法,其中讨论的应用和技术发展历史大多不到十年。这些技术和应用旨在让众多电脑用户能够更加轻松地遨游信息空间、更清楚地显示检索信息,以及提高理解信息的能力。

为何需要信息可视化

如今的信息量比以往任何时候都要多。除了常年保存在电脑上的数据外,报刊、杂志、目录、手册、表格、实况音频与视频广播等多种信息在数字化处理后提供给电脑用户。有了信息可视化,人们可以利用天生的视觉功能处理所有这些信息。如果加强信息的图形显示功能,大脑在一开始处理信息时有可能更多地利用感知系统,而不是完全依靠认知系统。

譬如说,给出有关日期及相应股价的一张表格,让你确定某公司股价在一段时间内的高价和低价。为此,顺序向下浏览表格,看到高价和低价就默记下来,如果看到更高或更低的价位,就取而代之,直到表格看完为止,然后找到与高低价对应的日期。如果是一周或一个月的数据,那么不是太难。可要是表格比较长,譬如说全年数据,难度就加大了。不过用公司股价线图就容易多了,尤其是对较长时期的数据而言。只要瞅一下,图表上的最高价和最低价就一目了然。

信息可视化应用依赖人的感知系统天生就能迅速理解的基本特征:颜色、大小、形状、运动和邻近度。信息系统的设计人员利用这些特征来提高显示信息的数据密度。因为我们理解这类特征非常容易,加上每种特征可用来表示数据的不同属性,所以优秀的可视化技术不仅使我们更容易感知信息,还可以一次感知更多信息。我们可以马上看出表明趋势的数据模式、识别数据差异、发现数据的异常值或错误、准确找到最小值和最大值以及识别聚类(cluster)。因而,信息可视化应用使我们可以更好地理解复杂系统、提高决策能力,以及发掘原本可能不知道的信息。

信息可视化应用

信息可视化方面的研究带来了诸多应用。应用的外观和功能取决于下列这些因素:可视化设计用来支持的用户任务的类型、可视化数据的种类,以及应用利用颜色、大小、形状和运动等基本特征来表示数据的方式。虽然综述诸多信息可视化应用有几种方法,但最基本的方法可能是根据应用所要可视化的基本数据类型进行分类。由本·施奈德曼(Ben Shneiderman)概述的按数据类型进行归类的方法把数据分成以下七类:一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。

本文将通过逐一介绍与每种数据类型相关的应用,对信息可视化领域作一综述。

1.一维数据的可视化

一维数据就是简单的线性数据,如文本或数字表格。文本文档、姓名和地址表格以及许多日常处理的程序源代码都基于一维线性数据。将一维数据可视化的效用取决于数据大小和用户想用数据来处理什么任务。

最常见的一维数据恐怕就是文本文档了。大多数情况下,用不着对文本文档进行可视化。因为人们只是将文本从头读到尾,或者在必要时,对有关部分进行参阅。不过在另一些情况下,我们可以充分发挥计算机和数字信息的功能,利用可视化增强一维数据文本文档的效用,以便用户浏览,或者通过链接将同一文档的不同部分联系在一起。

可视化显示一维数据的系统包括:文档透镜(图1),它可以把多页缩小文本映像成三维形体,这样方便用户查阅某一页;乔治亚理工学院的“信息壁画”计划,在紧凑的空间用不同量值的颜色、点和线来表示大量数据,同时提供查看数据详细资料的便利。所有这些系统表明,即便对简单的一维数据而言,可视化照样能够增强信息效用。

2.二维数据的可视化

在信息可视化当中,二维数据是由在空间体现的两种主要属性构成的数据。譬如,宽度和高度表示物体尺寸,而物体在X轴和Y轴上的位置表示空间方位。标明城市位置的地图、建筑物的楼层平面图以及文档库里面的一批相关文档都是二维数据的可视化实例(二维数据集里面的物体可能有两种以上属性,数据是不是二维数据,取决于数据由两种主要属性来描述,而不是属性的总数量,这在“多维数据的可视化”部分会有更全面的介绍)。

最常见的二维数据可视化就是地理信息系统(GIS)。大型的商业化GIS系统历来用于地区规划、交通规划与管理、气象预测及地图绘制。简单的GIS应用在互联网上司空见惯,表现为接到搜索引擎的查询后,定制地图就能显示地址方位。

现在经常用到标绘数据(尤其是医疗和人口调查方面的数据)。乔治亚理工学院的一群研究人员利用“信息壁画”这项技术来准确地自动显示数据,譬如人口密度(图2)。在该例中,美国地图上的一个个点表示人口密集中心,不同颜色表示每个中心的人口密集度。正如上面讨论的一维数据范例那样,这种可视化能够提供复杂数据的全部视图,这样浏览者就能看清模式和关系,而用文本表示法就很难看清。

3.三维数据的可视化

三维数据比二维数据更进了一层,它可以描述立体。科学可视化的许多应用是三维可视化,因为科学可视化的用途主要就是表示实际的三维物体。这种计算机模型为科学家提供了进行操纵及试验以此预测真实物体实际行为的方法。改用实际物体,不是太费钱、太困难、太危险,就是完全不可能。

近年来,三维可视化应用于众多方面,特别是建筑和医学领域。QuickTime-VR、虚拟现实建模语言(VRML)和数字成像等技术用来构建能够逼真显示三维数据的系统。有了这些系统,人们就能分析及研究三维物体和空间,这种方式比使用实际物体来得更实用、更有效。

4.多维数据的可视化

在信息可视化环境中,多维数据是描述有三种以上属性的物体的数据,每一种属性在视图上大体相同。譬如说你有一张表,列出了你所有房子的财产及地址(一维数据),就可以按照价值对房子进行分类及排序。你还可以根据表示房子的点的大小来创建缩放比例,以表明房子的相对价值;然后把一个个点放在地图上,表明位置(二维数据)。虽然有些信息可能与房子的其他属性(如卧室数量、房子年限和面积)相关,而在前文所述部分,这些属性都是次要属性,数据不是多维数据。

不过,如果你有一个数据库,列有房子的诸多属性,而应用目的是让用户可以用其中任何一种属性对房子信息进行排序,那么这些数据就是多维数据。马里兰大学人机交互实验室的研究人员开发出了一种名为动态查询的框架,使用者就可以对这种多维数据进行可视化。譬如说,HomeFinder应用提供了有关房子的多维数据的可视化功能。

HomeFinder可以显示查询华盛顿特区售房数据库的结果。使用者只要移动与数据库里面的属性(如价格、卧室数量、面积及离中心区距离)相对应的滑块(图3)。使用者移动滑块时,查询结果会在显示的地图上动态更新。使用者从地图上选一个点,所选房子的详细介绍就会一览无遗。

HomeFinder等应用提供了数据库的可视化,这样用户更容易看到数据的变化趋势,准确找出异常数据。马里兰大学的研究表明,与通过填写表格来查询数据库相比,用户使用可视化动态查询界面可以大大加快搜索。随后开发出来的许多应用采用了对多维数据进行可视化的这种框架,譬如影片和医疗统计数字。现在有一种名为Spotfire的商业产品为用户在处理自己的多维数据时赋予了更多的特性和更大的灵活性。

5.时态数据的可视化

以图形方式显示随着时间不断产生的数据是可视化信息最常见、最有用的方法之一,并且在过去200年不断得到应用。近年来,时间线(timeline)作为排列数据的基础已普遍出现在诸多商业软件当中。Microsoft Project等计划管理工具就是使用时间线,使用户一眼就能够看出事件前后发生时的持续情况,以及哪些事件与其他事件相关。

在多媒体创作软件如Macromedia的Director和Flash(图4)中,时间线为用户将一事件与另一事件实现同步提供了一种途径。譬如说,歌名一出现在屏幕中间,音乐就开放播放。基于文本的界面不是不可能实现这种任务,不过时间线所带来的可视化为用户提供了更为直观的效果,并且提供了事件的全部视图,而单单借助文本难以实现这一功能。

6.层次数据的可视化

层次数据即树形数据就是有这样一种内在结构的数据:每个项目或节点都有一个父节点(最上面的节点即根节点除外)。节点分兄弟节点(拥有同一个父节点的节点)和子节点(从属某个父节点的节点)。层次结构相当常见,商业组织、计算机数据存储系统和家谱图都是按树形结构排列的层次数据。

层次结构的基本可视化也很常见。譬如,Windows 95和Windows NT文件系统的Windows Explorer界面能够可视化显示计算机的目录结构,这样与使用基于文本的命令行界面相比,用户就能更快地了解结构,浏览到某个节点。不过对许多层次数据实例来讲,这些简单的视图有着严重局限。

对大型层次结构而言,Windows Explorer及其他应用采用的树形视图格式无法用一个视图表示整个结构。如果子节点缩在父节点里面,以便一个视图就能显示整个结构,你就看不到子节点。你也不知道有多少子节点、所在位置以及它们的名字。虽然可以展开庞大层次结构显示子节点,但用户要想浏览所有信息,就要滚动不止一个屏幕。

层次数据的三维视图也会遇到这样一个问题:每个节点的大小和内容都是隐藏的。尽管你可能知道某个节点在结构中的位置,但所有节点似乎都一样。利用树形图(treemap)来显示层次数据可以解决这个问题。树形图用嵌套矩形来表示数据层次。所有矩形都放在一个很大的边界矩形里面,里面的每个矩形表示一个节点。如果是父节点,里面还会有子节点。这种设计使树形图用一个视图就能够显示数据层次里面的所有节点。实际上,树形图显示的节点数量要比传统树形视图多出一个数量级。

除了一个视图就能表示层次里面的所有节点,树形图还能在同一视图显示单个节点的信息。树形图中矩形的大小表示了它在整个层次中的相对大小,其他属性由颜色和内容敏感的属性显示区加以表示。譬如说,用树形图来表示按杜威图书分类法排列的一堆书籍。矩形的排列表示了层次结构,单个矩形的大小表示层次中该级别的书籍的数量,而矩形里面的颜色表示该级别书籍的翻阅频率。

7.网络数据的可视化

网络数据指与任意数量的其他项目有着关系的项目(有时又叫节点)。因为网络数据集里面的节点不受与它有关系的数量有限的其他节点的约束(不像层次节点,它们都有惟一的父节点),网络数据没有固有的层次结构,两个节点之间可以有多条路径。项目与项目之间的关系其属性数量都是可变的。

因为属性和项目之间的关系可能非常复杂,如果不用某种可视化方法,网络数据很难显示。比方说,因特网上面有成千上万台服务器,服务器之间又可能存在众多路径。尽管对特定的任务而言,通过观查表格和统计数字,有可能了解网络流量模式、使用量高峰和低峰以及节点之间的备用路径,但使用视觉表示法却可以大大简化这项复杂工作。

例如,图5显示了1991年9月NSFNET T1主干网上的流量。流量由紫色(表示零字节)到白色(1000亿字节)的不同颜色表示。研究人员只要比较不同时间段的视图,就很容易知道流量增长趋势和模式,查出网络中表明流量变化异常的环节。

信息可视化的未来

本文所讨论的一些内容表明,信息可视化能够以多种方式帮助人们更有效地获取信息。可视化系统使人们能够浏览大量的复杂数据,迅速找到所需信息,更加轻松地浏览数据及与之互动、识别的模式及趋势,以及更好地理解信息。

不过,这并不意味着所有这些可视化系统很快就会得到广泛应用。有些可视化计划旨在探究某一种设想,经过优化后才能处理特定的数据。要让它们适用更加一般化的数据,还需要投入大量的开发工作。另一些系统使用极为复杂、详细的数据库,这些数据库筹建起来既费时又费钱。虽然有些计划的可用性研究表明,用户使用可视化界面时效率更高,但可用性测试对象有时需要一段时日来适应可视范例,这可能是面向普通大众的系统所共同面临的一个问题。

不过,集成信息可视化的系统有其潜在市场。计算机业界的下列诸多趋势不仅会促进信息可视化应用的发展,还会使这些应用更可能为计算机用户所接受:

● 多媒体功能的PC机不断降价;

● PC机的处理功能不断增强;

● 计算机网络在带宽和速度方面的功能增强;

● 能够显示更复杂、更高分辨率图像的计算机屏幕问世;

● 操作系统和Java等基本软件的性能和功能增强。

与技术趋势同样重要的是,信息设计人员越来越意识到:对多种形式的信息而言,图形比基于文本的传统表示法“更加准确、更具表现力”。考虑到人们需要处理数量日益庞大的信息,设计人员已开始把图形功能更强的信息集成到所设计的应用里面。这些应用的成功,加上创建图形信息的工具越来越广泛,势必会促成信息可视化的应用更为广泛。  

博士论文札记:分别从微观和宏观两个角度解析博客传播

Ben Shneiderman

要架构博客传播的理论体系,首选要深度、系统地透视博客传播的内在。要理解博客传播这一全新的模式,如同盲人摸象一样,不同的层面、不同的角度、不同的阶段都可以得出不同的结论和观点。这些内容如果交叉混合在一起,必然会有极大的差异,极大的混乱,甚至极大的矛盾。因此,我们必须首先抓住要点,能够相对系统地为博客传播划出一个轮廓和简单初步的框架。

理解博客传播,可以从两个角度切入。一个是微观的角度,一个是宏观的角度。微观的角度就是从人出发,从一个个人的最基本需求出发,理解人为什么要博客?博客对个人意味着什么?博客究竟对每个人改变了什么?

宏观的角度就是从社会出发。从宏观的整体社会角度,考察为什么社会需要博客传播?博客传播对于社会各方面将带来什么?改变什么?影响了什么?

微观和宏观两个视角,互相联系,也互相有区别。毕竟,个人是处于社会中的个人,社会是由无数个人组成的社会。但是,两者也不是简单的对应和综合。会有很多不同的现象和结论。我们尽可能不去简单混合,也不去牵强地对应。

这两个角度可以粗略保证我们理解博客传播的基本面貌。而目前人们对于博客和博客传播的研究和讨论,基本上是介于这两端之间:比如从知识管理的角度,从个人媒体的角度,从交流沟通的角度,从媒体变革的角度等等,可以延伸出无数富有启发性的成果。都在局部和片断方面,回答了博客传播的内涵。本文中,我们先就两端分别做一些概略的分析,以此形成博客传播的总体理论框架。

从宏观角度分析,相对比较简单,可以充分参考和借鉴传统的传播学理论。人类社会传播类型主要分为几种:自身传播、人际传播、群体传播、组织传播和大众传播等五大类型。考察博客传播,也可以分别从这几个类型入手。将传统的传播类型与基于博客的传播类型进行比较,是比较清晰的。我们可以从传播的范围和传播的性质出发大致比较。(以简单明了的图表方式作为示意)

而微观方面,如何从个人的角度来系统阐述博客传播?传统的传播理论基本上是基于大众传播模式,大众传播占据了理论的绝对主导。个人在传统大众传播理论中,主要作为被动的受众出现。而作为主体地位的个人基本上是一个空白。因此,要通过借鉴传统传播理论来微观分析博客传播,基本上不可行。我们可以在科技专家、心理学家、社会学家和未来学家等一些论著中得到一些启发。

马里兰大学人机互动实验室创始人、著名人机互动专家本·施奈德曼(Ben Shneiderman)在《达芬奇的手提电脑》(Leonardo's Laptop : Human Needs and the New Computing Technologies)一书中,有一些很有价值的创见。施奈德曼从人类最基本的需求出发,来考察人为什么要使用电脑?我们同样可以借鉴和调整他的分析方法,来分析博客传播。对于个人的需求,不同的人有不同的结论。Jefferson总结为三个方面(Life, Liberty & the Pursuit of Happiness),罗斯福(Roosevelt)总结为四个方面( Freedom of speech & expression, religion,
     from want, from fear
),最被广泛引用的就是马斯洛(Maslow:)他总结为五个层次的需求PhysiologicalSafetyLoveEsteemSelf-Actualization)。科维(Covey)总结为四个(Living, Loving, Learning & Leaving a legacy)。而施奈德曼综合前人的结论,而从关系和关系圈的角度阐述了个人的需求,认为个人对于不同关系的需求是最根本的。这个方法对于分析博客传播是非常合适的。施奈德曼认为个人主要的关系圈包括:自我关系(Self),家庭和朋友(Family & Friends)、同事和邻居(Colleagues & Neighbors)以及作为国家和市场中一员的公民和市场关系(Citizens & Markets)。属于强纽带的家庭和朋友关系圈大约有250人,介于强纽带和弱纽带之间的同事和邻居关系圈大约有505000人的规模,而属于公民和市场层面的关系圈大约有5000人以上。这些关系构成了一个人的基本生活。

我们认为博客核心特点就是以个人为中心,是虚拟世界的个人代表。因此博客本身的内核就是人与人之间的关系,甚至可以概括为“博客即关系” 。我们借鉴施奈德曼的关系理论来考察博客对于每个人的意义。为了与宏观分析有一定的对应,我们将施奈德曼的四大关系圈分解为五大关系圈:一个是个人的自我关系;一个是家庭、亲戚和密友这层最重要的人际关系;一个是较为松散的朋友圈子、兴趣圈子、邻居等群体关系;一个是在学期间的同学、工作中的同事以及所属机构的组织关系;还有就是作为国家和市场中一员的公民和市场关系。特别需要指出的是,这五大关系与五大传播类型有一些核心特点的对应,但不是绝对的、简单的、机械的对应关系。毕竟,这是两种不同纬度的考察方法,有互为重叠和交叉的部分,但是更多有着自己的特点。

在个人没有博客之前,这五大关系是基于现实社会的,是基于现实个体为中心的。但是,有了博客之后,一个人有了双重身份:现实的自己和虚拟的自己(博客)。因此,博客将对五大关系产生不同程度的改变。尤其是作为一个公民和市场人的关系圈,将会因为博客而发生根本性的变革。(以简单明了的图表方式作为示意)

无论从微观的个人角度,还是从宏观的社会传播类型角度出发。基于现实社会和基于现实个体的大教堂传播模式,和基于虚拟社会和基于虚拟个体(博客)的大集市模式,由此交叉和综合在一起,形成了新的传播现象和传播效果。

相关链接编辑本段回目录

参考文献编辑本段回目录

http://en.wikipedia.org/wiki/Ben_Shneiderman
http://home.donews.com/donews/article/6/60183.html
http://www2.ccw.com.cn/04/0411/b/0411b85_2.asp
http://fxd.bokee.com/4831238.html

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