数字人文领域事件网络的循环式可视化研究

视觉信息学5（2021）45Gone full circle：A radial approach to visualize events-basednetworks in digital humanitiesVelitchko Filipova， Victor Schetingera，Kathrin Ramingerb，Nathalie Soursosb，Susana Zapkeb，Silvia MikschaaTU Wien，Favoritenstrasse 9-11，1040维也纳，奥地利bMusik und Kunst Privatuniversität，Johannesgasse 4A，1010 Vienna，Austriaar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2020年2021年1月15日收到修订版2021年1月19日接受2021年2月1日在线发布保留字：基于事件的网络信息可视化数字人文a b st ra ct在数字人文的应用领域中，网络可视化的应用越来越广泛进行研究作为领域专家的主要兴趣在于探索和分析实体之间的关系及其随时间的变化。可视化这些数据的动态和不同视角是一项重要的任务，但它使研究人员能够探索不同实体之间的联系，并调查出现的历史叙述。在本文中，我们提出了循环，一个交互式的探索环境，可视化基于事件的网络和支持数字人文研究，通过可视化的历史主题的空间和时间。我们的放射状设计是与领域专家迭代合作的结果，我们讨论了维也纳公共音乐庆祝活动的协作开发和探索过程，作为沉浸式开发方法的一个例子。我们验证我们的方法通过域和可视化专家访谈，并显示这种方法在支持历史学科的视觉探索的潜力。我们讨论我们的设计原理，视觉编码，和互动，以允许这种方法在与数字人文学科的跨学科合作框架内的可重复性。版权所有2021作者。由爱思唯尔公司出版我代表浙江大学和浙江大学出版社有限公司这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍近年来，视觉分析（VA）的学术和应用研究取得了显着进展，有助于推动该领域的发展和社区的发展。VA已经越来越多地应用于许多不同的领域和学科，并建立了自己作为数据，用户和他们的任务之间的直接接口（Miksch和Aigner，2014）。VA利用人类认知的潜力，使大量的数据和信息易于处理。虽然数字化工具和现代计算方法越来越多地被用于大多数领域和研究学科，但在人文学科中，大多数研究仍然很常见，即在档案馆收集材料来源。这主要是因为人文学科的研究问题和方法论与传统技术领域相比来自不同的认识论立场（Hinrichs et al. ，2017年）。新技术正在改变这一领域的格局，使研究材料广泛获取，使学者能够探索他们的数据，找到专利，并提出他们的工作。这一领域的一大挑战*通讯作者。电子邮件地址：velitchko. tuwien.ac.at（V. Filipov）。https://doi.org/10.1016/j.visinf.2021.01.001是为历史研究正确而准确地建模数据。正如Börner et al.（2019）所述，人文学科中的许多人工制品和现象很难作为变量建模，因为需要进行抽象才能使这些可解释。数 字 人 文 领 域 中 的 数 据 可 以 被 视 为 丰 富 的 可 解 释 数 据（Lamqirs et al. ，2018年），表现出相对的，空间的，和时间的特点，随着时间的推移而发展和变化。总的想法是，根据现有的数据，在这些学科中可以观察到的文化和社会现象不是自然发生的，而是由某些行为者的不同影响、利益和权力关系所塑造的，这些影响、利益和权力关系随着时间的推移而变化。这种类型的数据的复杂性可以用网络来表示（Schetinger等人，2019）。网络是最灵活的结构之一对这些现象进行建模，并可以阐明难以概念化的历史事件的维度和规模（Lincoln，2016）。网络可视化支持的核心分析任务是识别和理解参与者之间的关系，找到并突出显示中心或相似对象，观察网络的底层结构，揭示与预期网络行为的异常值或偏差，以及观察网络随时间发生的变化2468- 502 X/©2021作者。由爱思唯尔公司出版代表浙江大学和浙江大学出版社。这是一个在CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表视觉信息学期刊主页：www.elsevier.com/locate/visinf诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4546Fig. 1. 圆形描绘了我们数据中的两个网络（A和B）。持久性实体及其时间发展被编码为沿着圆圈的射线（1），而它们的相关事件由叠加在相应射线上的点表示，并根据它们与不同主题的关联进行颜色编码（2）。在圆的外部，我们编码了用户可以选择的分类属性（3）。(A)描绘人物、相关事件和相关主题与这些事件。射线根据用户选择的标准进行排序，在这种情况下是按出生日期进行排序。在这个数据集中感兴趣的人有大量的与他们有关的事件发生在他们死后。(B)本报告介绍了维也纳的重要地点以及在那里组织的活动和与这些活动有关的主题。在这个数据集中，我们可以观察到某些地点的受欢迎程度随时间的变化以及它们的主题变化。网络可视化已被证明是一种成功的工具，可以为此类任务建模数据和现象，但大多数现代解决方案都没有考虑到数据的动态特性。真实世界的数据很少是静态的，对于大多数应用程序和问题，关键是对网络、其参与者、其关系和运动随时间的演变或变化进行建模和可视化。这种网络的动态可以通过基于事件的网络可视化来表达，我们考虑了将这种类型的数据可视化用于历史研究的挑战。本文介绍了交互式音乐映射维也纳（IMMV1）项目中跨学科合作的结果。该项目的目的是绘制公共节日的历史，第二共和国时期的维也纳（从1945年至今），揭示了有助于城市音乐身份建设的叙事以及与历史事件的联系。它属于音乐学领域，在这个领域中，美学在激发研究问题方面发挥着重要作用，主要由历史学家进行，他们主要对事件及其表现进行批判性分析作为VA研究人员，我们的挑战是为人文主义者提供高效和有效的手段，以所需的严谨和艺术探究水平探索他们的主题。我们提出了一个圆形的可视化，是灵活的和trans-parent的基本主题。它使用基于事件的网络作为输入，考虑空间和时间中存在的一小部分实体这种本体论上的最小模型足够强大，可以表示许多方面主要通过历史学科的时间和空间发展来探索趋势和叙事，为人文主义者提供VA支持。我们的解决方案是通过沉浸式协作的迭代过程开发的（Hall et al. ，2020年），这是通过不断研究材料来源和数据的建设评估是由人文领域的专家与VA研究人员的方法援助。我们在本文中的主要贡献是：描述音乐学和音乐史的问题领域，以及领域专家进行研究的数据和任务1http://www.musicmapping.at/（10月访问，8，2020）。探索放射状可视化的设计空间，Circular的概念化和原型开发-基于事件的网络的放射状可视化。详细阐述我们的用户研究的评估结果以及从领域和可视化专家那里获得的反馈和见解。2. 问题域表征跨学科研究项目IMMV的主要重点是音乐如何在城市背景下作为社会识别工具，以及音乐如何功能化城市象征政治。具体的研究对象是第二共和国时期维也纳公共空间的庆祝活动，从1945年开始至今。我们的方法，循环，是受我们最初试图分析维也纳市如何尊重其流亡音乐家（Filipov et al. ，2019）。这是一个探索性的，开放式的任务，对未经调查的数据，需要可视化多个时间轴，探索人与事件之间的关系，并概述模式的形成。其核心思想是利用时间线之间的相邻性来引发完形效应（Wertheimer，1923）。相同的时间线可以根据不同的标准重新排序和重新分组，例如，出生日期和荣誉事件，为领域专家提供突出有意义的方面的表示。然而，这第一个设计是一个草图，只限于流亡音乐家在这方面的贡献，我们抽象的概念设计是领域独立的，适用于各种对象（实体） 在时间和 空间，如 位置。 我们根据数 据，用 户和任务（Miksch和Aigner，2014）以及Munzner（2009）的嵌套模型来定位我们的设计因此，这种抽象允许利用循环来可视化地探索和分析不同研究领域的类似问题，这些问题服从相同的问题特征。2.1. 数据我们的数据代表了一个将不同实体联系起来并将其嵌入空间和时间的网络。数据是动态的，···诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4547当添加新条目或发现和分析新的源时被成形。主要的困难来自于这样一个事实，即关于这一主题的大多数信息不容易获得，甚至不能作为数字资产获得。因此，数据本身的构建可以被认为是原创性的研究和可视化的覆盖范围为研究工作提供指导是一项至关重要的任务。在撰写本文时，我们的数据库包含大量实体，这些实体通过事件相互关联。我们将这些实体建模为网络中的节点，它们之间的关系构成了我们的链接。我们的数据由六种不同类型的实体（及其各自的计数）组成：事件（1243），历史事件（78），人员/组织（1538），主题(61)、地点（180）和来源（1279），共计15，866他们之间的联系。在我们的用例中，考虑到我们的应用，域网络是一种适合对历史研究进行建模的数据抽象，可以展示这些高度互联的实体的拓扑结构，事件是网络中最中心的节点，将不同类型的节点（人，组织，主题，位置和来源）联系在一起，并将这些嵌入时空参考框架中。在这篇特定的论文中，所描述的数据只是我们整个数据的一个子图，代表一个单一的主题（“拓扑的音乐化”，见图1）。 2-B）。最初，我们的数据是基于描述数字资源的标准模型，并为我们的领域专家建模和进行研究提供了很少的灵活性。此外，最初的模型没有为我们的主要任务之一提供支持，即关联不同的实体。在整个设计和开发过程中，我们都在这个数据模型上迭代，实现关系，并根据需要调整实体及其属性（见图10）。2-A为最终模型）。这一过程总结为六种主要类型的实体，作为节点（每个节点都有自己的一套特定属性和属性），它们可以通过单独的事件相互关联，并在空间和时间的参考框架中将它们联系在一起。这方面的一个例子可以是在特定地点举行的音乐节，由具有不同政治派别的一群人组织，并由特定组织赞助。这个节日还可以与多种媒体来源有关，如照片、视频或音频材料、新闻报纸片段等。数据模型提供了显着的优势，我们做-主要专家以前的建模历史研究的方法，特别是我们的方法提供了灵活性来建模历史叙述的复杂错综复杂（即，通过将突出的实体与这些实体相关联）并实施范围。要理解为什么人们必须认识到，该领域专家的主要任务是分析材料来源，并将其结构化，以揭示历史叙述，并展示他们历史研究的复杂性。从一个单一的材料来源，可以得到许多实体，例如，从一份报纸文章中，人们可以编辑出一组人物、一个事件、一个地点和一个日期。另一方面，从百科全书中可以收集到更详尽的实体及其关系列表在我们的方法之前，数据模型不允许建立和构建现有实体之间的关系，我们的领域专家最终从没有明确执行所需主题的来源中建模了过量的信息：音乐在城市环境中作为社会识别工具的作用，以及音乐如何功能化以构建维也纳城市此外，我们的方法为我们的领域专家提供了灵活性，使他们能够轻松地与数据进行交互数据直接与可视化联系在一起，可以被认为是一种在线方法，因为它允许实时更新。这为我们的领域专家提供了更好的支持，以分析，探索和识别数据的整体形状和范围如何在后续修改（例如添加，删除或更新）之间发生变化通过使用事件作为我们的中心本体论对象，仔细采样维也纳历史上的关键点，我们能够创建时空参考框架，并可视化人，地点，组织和主题之间的历史背景。数据和数据模型的更全面和详细 的 解 释 可 以 在 我 们 以 前 的 工 作 中 找 到 （ Filipov et al. ，2019）。我们的数据可以被描述为一个基于事件的网络。基于事件的网络数据由一段时间内的一组事件组成，每个事件都可以与多个对象 相 关 （ O'Madadhain et al. ， 2005; Simonetto et al. ， 2020年）。 传统的动态网络在大多数情况下将网络聚合到单个快照或多个时间片，通常导致信息丢失，这与使用实时坐标对事件进行建模的基于事件的网络相反（Du et al. ，2017; Monroe et al. ，2013;Monroe等人，2013）。2.2. 用户我们的方法是为专家用户设计的，即，具有领域知识的人文主义者，他们打算对特定的叙述和主题进行数字人文领域的领域专家主要通过从档案中收集材料来源，分析文本材料集合，并以综合的方式构建所有这些信息来进行研究，以建立叙述，展示他们的工作，并揭示他们的想法。在他们的研究方法和活动中，VA解决方案并不常见，这为该领域的新VA解决方案提供了机会我们打算通过创建分析和可视化数据的VA方法来在我们的评估中，我们有两组用户参与：领域专家，具有围绕感兴趣的数据和时间段的特定知识，以及可视化专家，具有信息可视化方法和VA技术的经验。2.3. 任务为了更详细地了解问题领域，并为我们的领域专家、他们的任务和当前的挑战提供最好的支持，我们对数据模型的构建、数据和范围以及他们的研究问题进行了广泛的讨论。专家们提出了许多领域相关的文献，作为向我们介绍他们正在进行的研究和他们面临的挑战的一种方式。此外，这成为我们参与其领域的一种方式，更好地了解他们的数据和需求，并探索新的领域启发的可视化设计空间，这些空间也从VA的角度提出了有趣的研究挑战，但也有在问题领域的贡献。这些都是必要的步骤，以使我们自己沉浸在问题域和熟悉他们的 研究（霍尔等人。，2020年）。我们的 领域专家 有兴趣实现 从高级到 低级的各 种任务， 如Baglimer和Munzner的抽象可视化任务的多层次类型中所概述的那样（Baglimer和Munzner，2013）。从高层次的任务开始，重点放在展示结果，发现见解，并从数据中产生叙述。其中一些例子是我们的领域专家提出的问题，这些问题涉及举办活动的地点的主题和主题如何随着时间的推移而发生变化，以及城市如何维也纳的音乐家们被流放回国。中级任务包括支持专家诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4548图二. 概述了我们的基于事件的网络是如何用真实的例子建模的。事件是最核心的对象，可以将人，组织，地点，来源，主题和历史事件联系起来。在（A）中，我们展示了网络的拓扑结构，在（B）中，表示与特定网络相关的数据的子图主题在数据的自由形式浏览中，以及具有搜索特定实体或浏览元素的功能对可视化感兴趣。我们的专家感兴趣的是能够查找特定的人，事件和地点，以找到哪些更重要，更有影响力或联系更紧密，以及能够探索和找到指向有趣的时间段的可视化元素，例如与许多其他事件或人相关的事件，或者在他们的一生中具有不规则事件模式的人和地点。最后，对于低级任务，其目的是使我们的专家能够查询可视化元素，以获得有关其特定特征或与其他实体的关系的更多细节我们的领域专家提出的属于这一类别的问题包括，识别特定的事件、人员或位置，发现有关它们的详细信息以及它们与数据集中其他实体的关系（完整的问题集见表1）。我们专家的这些任务和数据成为我们领域问题表征的基础。在建立用于可视化和图形设计和分析的任务税收方面已经有了大量的工作（Tory和Moller，2004; Andrienko和Andrienko，2006; Lee 等 人 ， 2008 ） 。 ， 2006; Schulz et al. ， 2013;Munzner，2014; Ahn等人，2014年），然而，我们发现多层次的任务类型由Besummer和Munzner（2013年）更适合我们的特定问题域。作者概述了这种类型学允许将复杂的任务表达为一系列相互依赖的简单任务，这一概念为我们进行研究和开发方法提供了灵活的方法。遵循Munzner（2009）的嵌套模型方法，我们将这些特定的问题，问题和数据从他们的领域抽象成一个更抽象和通用的描述，这导致了一个说明性的任务列表，符合Bjummer和Munzner（2013）的多层次任务类型：T1：呈现--我们的方法应该支持一个简单、美观和吸引人的界面，以呈现和获得基于事件的网络的概述。此外，它应该使我们的领域专家能够通过讲述数据的故事来传达他们的研究结果。 此任务的核心目标是让用户使用可视化来交流信息，用数据讲述故事，或通过数据和可视化表示引导受众。从本质上讲，我们的方法应该使用户能够传达数据的一般形状，但也提供不同的交互来切片，重塑，重新排序和查看网络的不同模式。历史研究的呈现和传播是主要的领域专家的目标我们的领域专家提出的属于这一类别的问题示例包括，例如，“1924年5月1日的庆祝活动在哪些地方举行？”或者“ 你 能 说 出 三 个 被 流 放 的 音 乐 家 ， 他 们 在 城 市 里 没 有 一 条街道以他们的名字命名吗？”.T2：比较-我们的领域专家表达了他们对比较具有相似特征的实体或实体组的兴趣，以观察它们随时间的发展该任务类别的意图是支持它们基于实体的特定属性来发现网络的不同分组，例如，按地区分组，或按职业分组，并支持他们观察其相似性或差异性。我们的专家特别提出的一些问题是，例如，“1918年至2018年期间，哪一个地点最常被用来庆祝五月一日，哪一个被使用得最少？”、或者“在当前的网络中，男性还是女性更多？”. T3：探索-除了展示研究结果和交互，使专家能够对网络的各个部分进行切片和组合之外，我们的领域专家还发现进行交互，使他们能够更详细地导航和探索网络也很此任务类别涉及搜索具有特定特征的数据点并深入研究其属性和关系的能力。该任务从可视化的概述级别开始，探索大量数据点（即，人或事件），并且包括，例如，及时搜索异常值和异常或周期性模式导航、缩放和平移方法支持此任务激发这一任务类别的问题的例子是，例如，在自由广场发生了什么事？那里演奏的是什么音乐？ 是谁组织了这些活动？他们指的是哪些历史事件？” 或者“你能找到2016年Regenbogenparade的位置吗？”. T4：识别-由于我们的领域专家关心的是手动输入数据，塑造和范围，因此能够识别维也纳市历史发展中主题的连续性和不连续性成为一个有趣的话题。专家们非常注重细节，他们的主要研究挑战之一是确定和总结人口水平的趋势和模式，随着时间的推移而出现和下降。这种模式是数据固有的，并且在不同的粒度上变得识别这些模式和趋势成为问题领域（即，根据他们的性别、职业或被流放的人与没有被流放的人来划分人群）。此任务与T3：Explore的不同之处在于，诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4549表1问题表及其相应的任务类别。这些问题有不同程度的难度，参与者在整个过程中进行了测试。用户研究需要注意的是，问题可以出现在多个任务类别中。问题任务类别Q1：1924年5月1日在哪些地方庆祝T1Q2：第一次与“城市品牌”相关的活动是什么时候T3Q3：哪些主题与在“Stadthalle”举行的活动有关T1、T2、T3问题4：Erich Wolfgang Korngold何时出生/Erich Wolfgang Korngold何时去世？T5Q5：哪些事件与Alban Berg有关T3、T5Q6：你能在时间轴或圈子里找到一个有趣的事件或人物检查它更详细。T1、T3问题7：在第二共和国期间，哪个地点最常被用于“T2、T4Q8：在“Befreiungsdenkmal”举办了哪些活动？那里演奏的是什么音乐？是谁组织了这些活动？哪些历史事件他们指的是？T1、T3、T5Q9：在1918年至2018年期间，哪一个地点被用来庆祝五月一日，哪一个被使用得最少？T2，T3，T4 Q10：你能找到归属于'' Regenbogenparade '' 2016的位置T3，T5Q11：在哪一年（S）的开幕式''维也纳节日''没有发生在''市政厅广场'使用了哪些位置？问12：哪一区举办的活动最少？T1、T2、T4Q13：哪些被放逐的音乐家再也没有回来？举两个例子T2、T3、T5问14：你能说出三个没有以他们名字命名街道的流亡音乐家T1、T3、T5问题15：在可视化中有更多的男性或女性T1和T2Q16：你能根据每个小组的人数按角色对小组进行T2问17：你能说出每个组中最先出生的音乐家T1、T2、T4Q18：你能找到这两个会议吗？它们发生在什么时候，与哪些音乐家有关？T2、T3、T5可以进一步调查已经通过探索找到或发现的点，并且用户可以向下钻取到它们的属性和关系。在这种情况下，目标是确定特定数据点的重要特征和Andrienko andAndrienko（2006）。属于这一任务类别的一些问题“第二共和国时期，哪个地方最常用于政治舞台？”或“在哪个地区发生的事件最少？”.T5：验证-最后，一个不存在于多层次的类型学由Becommer和Munzner（2013），但被证明是必不可少的领域专家的能力，来验证数据确保所描述的数据是正确的至关重要，因为所有数据都是手动输入的，任何错误的数据点，条目或违规行为都可能指向需要纠正的条目，或者提供有趣的线索来打开历史研究的问题。属于此任务类别的问题有，例如，“Erich Wolfgang Korngold是什么时候出生的？Erich Wolfgang Korngold是什么时候去世的？””这是什么样的事件与阿尔班·伯格？”或者“哪些被流放的音乐家再也没有回来？”.3. 相关工作3.1. 径向可视化基于圆形形状的数据的视觉表示被称为径向可视化（Burch和Weiskopf，2014）。从历史上看，它们可以追溯到19世纪，最著名的例子是弗洛伦斯·南丁格尔（Florence Nightingale，1987）引入的玫瑰图和普莱费尔（Playfair，1801）在1801年引入的饼图。然而，圆形设计在不同文化的人类历史中一直被使用，从曼荼罗到航海图，通常与循环和周期现象有关。最近，放射状表示法又重新流行起来（Shi et al. ，2018; Maçés and Machado，2018;Castermans et al. ，2019），大概是由于它们的自然形状，美学外观和记忆力（Borkin et al. ，2013）。Draper等人（2009年）提供了一个关于径向表示的全面调查，并基于七种设计模式提出了税收制度在他们的工作中，作者调查了放射状可视化应用的问题域，典型的使用域包括：层次结构，不同实体之间的关系，搜索结果的排名，和串行周期性数据。因此，应用于这些域和不同数据类型的径向表示的一些示例包括集合类型数据（Alsallakh etal. ，2013年），多变量数据（Bale et al. ，2007）、分层数据（Burch和Diehl，2008）和面 向 时 间 的 数 据 （ Keim et al. ， 2004 ） 。 Krzywinski 等 人（2009）已经探索了径向表示在基因组学领域中的有趣且广泛采用的应用，其中作者提出了他们的方法Circos，这是一种利用圆形表意文字布局来可视化和比较基因组关系的复杂性的技术。径向可视化的评估主要集中在比较周期性时间取向数据的径向和线性表示（Walkman et al. ，2019），评估径向可视化与笛卡尔表示相比的优势和劣势（Diehl et al. ，2010年），并概述了优点和缺点，以及提供指导方针时，径向可视化更适合给定的任务和数据集（伯奇和Weiskopf，2014年）。尽管径向可视化存在所有缺点，但以径向方式直观地呈现数据也有优势，这在Borkin等人的工作中得到了证实。（2013），他们将径向可视化描述为更美观，自然和令人难忘。Hohman等人的工作进一步支持了这一观点。（2020），其中作者阐述了发现以美学上令人愉悦的方式呈现的内容的观众更有可能对其持积极态度，参与其中并从中学习美学对我们和我们的应用领域也起着重要作用，因为主要目标包括促进参与、激发好奇心、探索和解释数据中的历史叙述和联系。3.2. 事件可视化由于我们的数据的主要主题是事件，它们的动力学和它们的关系，我们还研究了基于事件的分析和时间轴可视化的相关领域Monroe等人 （2013）探索如何聚合和转换整个基于事件的数据集，以便研究人员和分析人员可以观察人口水平的模式和趋势。Plaisant等人 （1996）提出了一种通用技术，用于可视化个人历史和其他类型的传记数据的摘要。作者在他们的工作中提到，数据的多个方面可以反映在一个单一的概述中，使用多个时间线，图标指示离散的事件，线条颜色和厚度说明事件之间的关系。Cappers和van Wijk（2017）认为，目前的方法只关注单一属性的时间分析或多变量属性的结构分析作者提出诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4550一种使用多变量正则表达式交互式定义一组规则并使用字形对事件序列进行编码的方法。Bhummer等人（2017）回顾了相关工作和文献，分析了200多个时间轴可视化，并提出了一个基于三个主要维度的设计框架：表示，规模和布局。这项工作代表了最先进的时间轴可视化和设计框架，可以应用到传记和人学数据可视化。最近，DiBartolomeo et al. （2020年）评估了影响以及不同时间轴形状（径向和线性）对时间事件序列的任务性能3.3. 动态网络可视化在数字人文学科中，将现象建模为网络变得越来越普遍，因为这是一种将具有不同属性的实体联系起来的灵活结构。不同的实体可以被表示为网络中的节点，例如，彼此相关并嵌入时空参考框架中的演员和事件。网络分析可以帮助人文学科的研究人员探索难以概念化的数据的维度和尺度（Lincoln，2016; Schich etal. ，2014年）。为此，我们还提出了相关的工作，从网络和图形可视化领域。关于动态网络可视化的最新技术水平的全面调查，我们参考了Beck等人的工作。（2014）。在他们的分析中，作者概述了动态网络可视化的开放研究挑战在最近的工作（Simonetto et al. ，2020; Liu et al. ，2015年），我们可以看到网络中时间建模方式的范式转变：从时间切片和聚合时间维度到将其表示为基于事件的网络，其中节点和链接可以具有实值时间坐标。随着时间作为动态图中的一个重要维度，网络中的模式和趋势的识别问题Dang等人（2016）提出了一种名为TimeArcs的新型可视化技术，使用户能够随着时间的推移探索网络中的模式。通过他们的方法，作者的目标是显示实体随时间变化的演变，通过将它们彼此靠近来突出相关实体，并减少导致遮挡和视觉混乱的埃尔岑等人MassiveSequence Views（2014）提出了一种用于分析网络的时间和结构方面的技术，以及节点重新排序策略，以找到数据中的模式和趋势。如现有技术中概述的（Beck et al. ，2014）视觉可扩展性和混合方法提出了开放的研究挑战，这个主题也已经由Vehlow等人进行了探索。（2015）在图形中可视化组结构的背景下。在我们的工作中，我们的目标是探索新的隐喻，在网络中表示时间。我们研究如何利用径向可视化的设计空间，并将其应用于基于事件的网络可视化。在下文中，我们介绍了我们的方法，循环，我们的设计原理和决策，我们的方法的视觉编码，并将功能和交互与它们支持的任务联系起来。4. 圆形Circular是我们在数字人文应用领域中可视化基于事件的网络的方法我们讨论了最终设计的设计原理，整个原型中使用的视觉编码，以及使用户能够与网络及其组件进行交互的交互。Circular是一个开放源代码的Web应用程序，该方法的实现和现场演示可以在以下URL中找到：https://immv-app.cvast.tuwien.ac.at/biographical。4.1. 设计依据4.1.1. 音乐学研究设计在我们的方法的设计和概念化阶段，我们与我们的合作者举行了研讨会和会议，在那里我们探索了表现出类似属性的数据集的视觉表示，并讨论了每种方法的优点和缺点我们鼓励我们的领域专家找到并选择一些他们认为美观、吸引人和信息丰富的方法。我们发现的大多数这些方法还考虑到参与和学习，因为它们美观，包含交互式和引人入胜的数据视觉表示。我们继续研究每种方法的视觉编码、布局和交互性，并确定了领域专家支持的任务和需求。我们需要回答的一个重要问题是如何直观地表示这些数据。由于我们有大量的基于事件的关系数据（见2.1节），我们需要考虑哪些方面和属性对于我们的领域专家的任务是重要的。我们还考虑如何在视觉上呈现这些信息在一个美观，但也功能，和互动的方法。交互性和美学是指导我们设计和开发的重要因素，因为以美观的方式呈现内容会增加用户对内容持积极态度、参与其中并从中学习的机会（Hohman et al. ，2020年）。考虑到我们的网络的密度，传统的节点链接方法似乎不适合这里，因为有大量的遮挡，视觉混乱和边缘交叉出现（见图2）。2-B），并且在这样的方法中进一步编码时间维度存在额外的困难。因此，我们考虑了用于可视化网络的替代表示和新隐喻，例如，Mashima等人（2012），其中地图上的相邻区域象征网络中的相关实体。此外，所提出的解决方案需要提供一组功能，以根据用户的兴趣和任务对数据进行整形、切片、过滤和探索（参见第2.2节和第2.3节）。我们的目标是创建一个交互式可视化原型，为用户提供重新配置可视化状态的选项，以匹配他们当前的兴趣，需求或任务，但也以一种引人入胜和令人难忘的方式呈现数据。在与我们的领域专家的研讨会中，我们发现，为数字人文学科开发的大多数可视化中的一个共同主题是圆形表意文字，描绘某些数据集并结合不同的时间维度编码方式这一概念得到了历史上径向可视化的例子的进一步支持，这些例子被用来吸引更广泛的观众，因为它们的形状和结构与笛卡尔的对应物相比更美观，自然和紧凑（Nightingale，1987;Playfair，1801）。我们最终的设计原理是由我们合作的领域专家激发的，并提供了一个有趣的机会来探索新的领域灵感的研究和设计空间。4.1.2. 设计考虑为此，我们探索了径向布局的设计空间我们的主要重点是代表数据的时间导向性质，以支持和展示维也纳历史上不同时期的模式和趋势形成考虑到这些因素，我们调查了诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4551图三. 在径向可视化中编码时间的三种主要表示法（Draper et al. ，2009年）。(A)基于环的时间-时间被表示为沿着圆周前进;（B）空间填充时间被表示为从中心开始并向外生长的曲线;（C）极时间-时间被表示为以射线状的方式从中心向外径向可视化的相关工作，其中有三种主要方式来编码动态数据在圆形布局（见图）。 3）：（A）基于环的时间;（B）空间填充时间;和（C）极时间（对于径向可视化技术的设计空间的全面调查，我们请读者参考Draper等人的工作。（2009））。每个选项都有一定的优势和劣势，在下文中，我们将讨论这些并提出我们的首选解决方案。我们遵循Draper等人介绍的径向设计空间的分类。 （2009年）。(A) 基于环的时间：这种方法以循环的方式编码时间，时间的演化被呈现为从任意起点沿着圆周进行（见图1）。3-A）。与其他方法相比，这种方法存在一些缺点。首先，这种布局在很大程度上依赖于使用角度和弧长来编码信息，与其他感知任务相比，这不能被很好地感知（Cleveland和McGill，1984）。其次，当试图可视化多个轨迹时，每个轨迹都需要表示为同心圆，其中与更靠近边界绘制的元素相比，更靠近圆心绘制的元素将获得更少的绘制区域，以更这对于大多数径向可视化技术都是正确的，因为绘图区域随着半径而增加，并且更靠近中心的元素将获得更少的绘图区域，但是对于它们的笛卡尔表示也是正确的，因为绘图区域是有限的。(B) 空间填充时间：这种编码数据的方式主要用于可视化串行周期性面向时间的数据。这种编码中的数据被可视化为一条从一个点（中心）发出的曲线，随着它越来越远地移动，围绕它的原点旋转（见图11）。3-B）。类似于基于环的时间，该方法也具有某些缺点，诸如在靠近圆的中心和边界的绘制区域中的不平等例如，我们可以有多个螺旋相互叠加，每个螺旋描绘单个对象的属性和行为，但当涉及到同时可以可视化多少对象的上限时，这有其局限性(C) 极性时间：对于极性时间编码，中心通常具有某些特殊意义，并且中心与节点之间的距离意味着某些意义。在这种方法中，时间被表示为从圆心到边界向外增长在这种方法中，时间信息是沿着一条线编码的，这是对沿着圆编码时间的其他两种选择的改进，因为这里我们处理的是线的长度，这是一个比较容易判断的感知任务（Cleveland和McGill，1984）。此外，以这种方式对数据的时间方面进行编码为我们提供了自由，以探索我们可以在圆的其他部分中对数据的哪些附加维度进行编码。例如，通过这种设计，我们可以将多个对象表示为相邻线，并在外部或内部编码更多属性（这是其他两个选项不可能实现的）。如前所述，这种方法的一个缺点是靠近圆心的绘图区域有限，这是我们打算通过交互来解决的问题，但我们认为这仍然是最平衡的方法。我们决定的最终编码是选项（C）极地时间。我们相信这种方法最适合我们的任务（见2.3节），并且在比较其优点和缺点时是最平衡的我们的设计选择得到了最近一项用户研究结果的进一步支 持 ， 该 研 究 评 估 了时 间 事 件 序 列 的 时 间 轴 形 状 （ DiBartolomeoet al. ，2020年）。作者得出结论，线性时间线是他们研究中大多数参与者的首选，并且支持比非线性形状更快地阅读时间线和数据的时间序列。这些主张也支持我们选择（C）极地时间的决定，在接下来的部分中，我们将更深入地讨论如何可视化地表示和嵌入2.1节中描述的数据。4.2. 方法正如我们在数据一节中提到的（见2.1节），我们有多个不同对象（人/组织、事件、地点、主题、来源和历史事件）形式的历史数据，这些对象彼此相关，并嵌入时空参考框架中。我们将数据建模为基于事件的网络（Simonetto et al. ，2020; Liu et al. ，2015），其中网络的节点表现出空间和时间特性。不同类型的实体与特定的含义和重要性相关联，在可视化编码和表示数据时也应该考虑到这一点。完整原型的概述可以在图中看到。 四、在下文中，我们将更详细地讨论视觉编码和交互，并从我们的数据集中展示一些有趣的例子。4.3. 可视编码当我们观察人、组织和地点的特定特征时，我们注意到这些实体会随着时间的推移而持续存在，并定义自己的寿命。这些特征被考虑在内，并且这些对象被编码为沿着具有突出显示的特征（例如寿命和重要日期）的圆的射线。我们如何想象一个人或一个地点的生命线的说明可以在图11和图12中看到。 5分别为6此外，相关事件作为点叠加在相应的持久实体的生命线上，这些事件具有它们自己的时间跨度，由它们的以及结束日期和附加属性，例如与主题、来源和历史事件的关系。如果一个事件与诉菲利波夫Schetinger，K.Raminger等人视觉信息学5（2021）4552见图4。 我们的原型及其组件的概述。(A)主要的径向视图，其中人物，位置，他们的事件和主题变化可视化;（B）时间轴，用于可视化历史事件并简化用户对时间段的选择;（C）具有设置和控件的面板，用于修改视觉化图五. 阿诺德·勋伯格的生命线，以及相关的事件和主题。在这种情况下，根据领域专家提供的分类对事件进行颜色编码。(A)在这里，我们可以看到默认的时间粒度，并且可以在（B）中看到更大比例的视图。在这个例子中，我们注意到Arnold Schönberg在他生命结束时被流放（深绿色条），大部分纪念这个人的事件（橙色圆圈）发生在他死后。见图6。 维也纳市政厅广场“Ra