复杂网络可视化：实证研究与可读性探索

"复杂网络的可视化: 实证研究综述" 这篇文章是对复杂网络可视化的实证研究进行的一次深入综述，主要关注于理解和评估在实际应用中，各种功能和特性如何影响网络的可读性和可伸缩性。随着信息技术的发展，网络数据变得越来越大、越来越复杂，对这些数据的有效可视化成为了挑战。作者们来自多个国际知名高校，他们探讨了图形可视化领域中的关键问题，尤其是当面对大规模数据集时，如何确保图形的可读性和人类理解的效率。 网络可视化是一个重要的研究领域，旨在通过图形表示来揭示复杂网络的结构和模式，如社交网络、生物网络、互联网等。传统的可视化技术在处理大型数据集时可能面临局限，因为它们可能超出人类的认知和感知能力。因此，文章重点关注了可视化可伸缩性，即工具能否有效地展示大量数据，同时保持易读性。 文章引用了Eick和Karr（2002）的观点，将可视化可伸缩性定义为能够清晰显示大规模数据集的能力。影响这一能力的因素包括人类的感知能力、显示器的分辨率、视觉隐喻、交互性、数据结构、算法以及计算基础设施。Jankun-Kelly等人（2014）进一步区分了感知可扩展性和认知可扩展性，前者涉及视觉呈现的物理限制，而后者关注的是用户理解和解析信息的心理过程。 作者们对过去的人为参与实验进行了调查，这些实验旨在衡量不同布局和表示方法对网络可读性的影响。他们分析了各种网络可视化技术，比如节点链接图、矩阵表示、力导向布局等，探讨了这些技术在处理复杂网络时的优势和不足。 此外，文章还可能涵盖了关于交互性在可视化中的作用，例如，动态调整视图、选择性显示和过滤等方法如何帮助用户更有效地探索复杂网络。同时，可能也讨论了新兴的技术和方法，如多层次可视化、基于上下文的可视化以及利用人工智能和机器学习增强可视化的尝试。 总结起来，这篇综述为理解复杂网络可视化提供了宝贵的见解，不仅概述了现有的研究成果，也指出了未来研究的方向，包括如何进一步提高网络可视化的效率和有效性，以及如何设计出更适应人类认知的可视化工具和技术。对于从事信息可视化、数据科学、网络分析和人机交互研究的人员来说，这是一篇重要的参考文献。