揭示高维后台：面向可靠可视化分析的降维调查
人机交互
2025-03-04 v2
摘要
降维(DR)技术对于可视化分析高维数据至关重要。然而，使用DR进行的可视化分析常常面临不可靠性问题，源于DR投影中固有的失真等因素。这种不可靠性可能导致对数据背后结构的分析见解产生误导，从而可能导致错误的决策。为了应对这些可靠性挑战，我们审阅了133篇解决DR可视化分析不可靠性问题的论文。通过该审阅，我们贡献了：(1)描述DR可视化分析中分析师与机器相互作用的工作流程模型，和(2)识别工作流程中可靠性问题出现的部位与原因的分类学，以及现有解决方案。我们的审阅揭示了该领域正在面临的挑战，其重要性和紧迫性得到五位专家研究人员的验证。本次审阅还发现，当前的研究格局偏向于发展新的DR技术，而非其解释或评估，我们讨论了HCI社区如何 contribue to 拓宽这一关注焦点。
引用
@article{arxiv.2501.10168,
title = {Unveiling High-dimensional Backstage: A Survey for Reliable Visual Analytics with Dimensionality Reduction},
author = {Hyeon Jeon and Hyunwook Lee and Yun-Hsin Kuo and Taehyun Yang and Daniel Archambault and Sungahn Ko and Takanori Fujiwara and Kwan-Liu Ma and Jinwook Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10168},
year = {2025}
}
备注
In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '25)