用户辅助的可视化分析模型：集成入职与指导

本文探讨了"用户辅助的可视化分析模型的设计和应用"，针对可视化分析（VA）领域中普遍存在的问题，即用户作为专家而非VA系统的熟悉度。VA中的专家往往缺乏对视觉表示的理解和操作经验，这导致他们在使用这类工具时面临困难。为了解决这个问题，文章提出将用户辅助融入VA系统，以提升用户体验和扩大VA的适用范围。 作者们重点介绍了两种主要的用户辅助方法：可视化入职指导和可视化指导。可视化入职指导旨在帮助新用户理解和适应VA工具，通过清晰的教程和逐步引导，使得非专家也能有效地进行分析。而可视化指导则是为已有经验的用户设计的，旨在填补他们在特定任务上的知识空白，通过实时反馈和交互式辅助，提高他们的分析效率。 文章构建了一个知识辅助可视化分析模型，将这两种方法整合起来，形成一个连贯的框架。在这个模型中，作者澄清了可视化入职指导与可视化指导之间的共性和差异，强调了知识提取和探索在两者中的融合作用。通过具体的描述性模型，作者展示了如何将这些辅助功能融入VA工具的不同阶段，确保用户在分析流程中获得最佳体验。 研究背景指出，随着VA技术的发展，实际应用需求的增长，用户辅助的重要性日益凸显。然而，缺乏对有效和高效设计和集成用户辅助策略的研究。本文通过对现有方法的深入分析，填补了这一空白，为VA领域的实践者提供了有价值的指导原则。 此外，文章强调了版权信息，表明该研究是开放获取的，遵循CCBY-NC-ND许可证，这意味着读者可以在授权范围内自由分享和使用研究结果。最后，文章的作者Christina Stoibera等来自多个学术机构，他们的贡献不仅限于理论探讨，还通过实例展示了用户辅助可视化分析模型的实际应用可能性。 这篇文章为解决VA中的用户接纳问题提供了一个创新的框架，对于改进VA工具的易用性和有效性具有重要的理论价值和实践意义。