所属方向: 可视化、分析与数据理解

机器学习模型可视分析

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问题/痛点

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2025

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全部研究问题现实痛点

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数据抽象的心理模型的多样性如何影响可视化设计？

CHI '23Data Abstraction Elephants: The Initial Diversity of Data Representations and Mental Models

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用户因数据抽象思路多样，难以统一设计直观的可视化。

CHI '23Data Abstraction Elephants: The Initial Diversity of Data Representations and Mental Models

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用户如何定义和使用基于内容和上下文的通知分类规则以更好地管理通知？

CHI '23DataHalo: A Customizable Notification Visualization System for Personalized and Longitudinal Interactions

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动态调整通知的重要性可以如何提高用户的通知管理效率？

CHI '23DataHalo: A Customizable Notification Visualization System for Personalized and Longitudinal Interactions

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可视化通知呈现方式如何影响用户对信息的重要性和持续性的感知？

CHI '23DataHalo: A Customizable Notification Visualization System for Personalized and Longitudinal Interactions

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用户难以筛选、优先处理海量智能手机通知，导致信息过载。

CHI '23DataHalo: A Customizable Notification Visualization System for Personalized and Longitudinal Interactions

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如何通过代理表示物体或环境扩展既有的情境可视化模型？

CHI '23ProxSituated Visualization: An Extended Model of Situated Visualization using Proxies for Physical Referents

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代理表示如何在情境可视化中支持多维设计空间的生成和评估？

CHI '23ProxSituated Visualization: An Extended Model of Situated Visualization using Proxies for Physical Referents

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代理表示和直接情境可视化在用户体验和功能场景上有哪些差异与互补？

CHI '23ProxSituated Visualization: An Extended Model of Situated Visualization using Proxies for Physical Referents

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用户无法直接接触物理对象时很难做数据可视化分析。

CHI '23ProxSituated Visualization: An Extended Model of Situated Visualization using Proxies for Physical Referents

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如何通过互动可视化对比多个嵌入空间中的点变化和结构差异？

IUI '22Emblaze: Illuminating Machine Learning Representations through Interactive Comparison of Embedding Spaces

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动画和动态聚类建议能否提高用户在大规模嵌入空间分析中的探索效率？

IUI '22Emblaze: Illuminating Machine Learning Representations through Interactive Comparison of Embedding Spaces

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在减少降维失真影响的情况下，如何定量分析高维嵌入的邻域变化？

IUI '22Emblaze: Illuminating Machine Learning Representations through Interactive Comparison of Embedding Spaces

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分析嵌入空间时，难以直观比较多个空间并发现显著变化。

IUI '22Emblaze: Illuminating Machine Learning Representations through Interactive Comparison of Embedding Spaces

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如何量化深度学习模型显著性方法与人类决策之间的一致性？

CHI '22Shared Interest: Measuring Human-AI Alignment to Identify Recurring Patterns in Model Behavior

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基于显著性方法的量化指标，能否揭示模型行为中的重复模式？

CHI '22Shared Interest: Measuring Human-AI Alignment to Identify Recurring Patterns in Model Behavior

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是否可以通过可视化工具支持模型行为的大规模系统分析？

CHI '22Shared Interest: Measuring Human-AI Alignment to Identify Recurring Patterns in Model Behavior

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用户难以高效分析深度学习模型的行为规律，无法信任其决策。

CHI '22Shared Interest: Measuring Human-AI Alignment to Identify Recurring Patterns in Model Behavior

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如何利用电影行业的前可视化（previs）技术快速设计中等保真度的未来HCI系统原型？

CHI '22One Week in the Future: Previs Design Futuring for HCI Research

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这种中等保真度的方法能否在呈现细节的同时降低时间和成本？

CHI '22One Week in the Future: Previs Design Futuring for HCI Research

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一周设计冲刺流程是否可以有效激发未来技术的社会性和创造性讨论？

CHI '22One Week in the Future: Previs Design Futuring for HCI Research

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设计未来技术时，低保真模型细节不足，高保真模型过于昂贵且耗时。

CHI '22One Week in the Future: Previs Design Futuring for HCI Research

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如何通过数学操作处理和分析多个数据可视化？

CHI '22ComputableViz: Mathematical Operators as a Formalism for Visualization Processing and Analysis

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如何设计一个统一的框架来组织跨多视图的可视化操作？

CHI '22ComputableViz: Mathematical Operators as a Formalism for Visualization Processing and Analysis

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基于数学形式化方法，如何用最优方式实现常见的数据可视化任务（如排序、聚类）？

CHI '22ComputableViz: Mathematical Operators as a Formalism for Visualization Processing and Analysis

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用户需要高效分析和操作多视图数据可视化，但缺乏统一工具支持。

CHI '22ComputableViz: Mathematical Operators as a Formalism for Visualization Processing and Analysis

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什么是高质量的机器学习数据，如何通过数据供应链解析其价值？

CHI '22When is ML data good?: Valuing in Public Health Datafication

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公共卫生领域的数据如何从采集到应用过程中发生转化，并影响模型的质量？

CHI '22When is ML data good?: Valuing in Public Health Datafication

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如何解决数据供应链中的透明性和责任归属问题，以改善数据质量？

CHI '22When is ML data good?: Valuing in Public Health Datafication

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机器学习开发者缺乏公共卫生数据的采集背景，数据质量和信任问题突出

CHI '22When is ML data good?: Valuing in Public Health Datafication

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如何利用机器学习技术提升数据可视化交互界面和数据分析能力？

IUI '21Intelligent Visualization Interfaces

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机器学习技术在高维和网络数据可视化中能提供哪些创新性解决方案？

IUI '21Intelligent Visualization Interfaces

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声明式语言（如P6）如何支持机器学习与可视化分析的集成？

IUI '21Intelligent Visualization Interfaces

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用户难以高效分析和解释复杂的大规模或高维数据。

IUI '21Intelligent Visualization Interfaces

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在COVID-19疫情期间，哪些类别的危机可视化信息被用来向公众传达信息？

CHI '21Mapping the Landscape of COVID-19 Crisis Visualizations

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COVID-19危机可视化的设计如何随时间演变？

CHI '21Mapping the Landscape of COVID-19 Crisis Visualizations

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用于设计COVID-19危机可视化的通信和可视化模型能否系统化为一个概念框架？

CHI '21Mapping the Landscape of COVID-19 Crisis Visualizations

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公众在疫情期间被各种缺乏系统性的危机可视化信息误导。

CHI '21Mapping the Landscape of COVID-19 Crisis Visualizations

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沉浸式分析的空间数据可视化如何实现数据的物理环境嵌入并优化语义理解？

CHI '21Grand Challenges in Immersive Analytics

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如何优化沉浸式多模态交互（包括视觉、听觉和触觉反馈），以简化复杂交互系统的使用？

CHI '21Grand Challenges in Immersive Analytics

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如何设计支持多用户远程/现场协作的跨平台沉浸式分析环境？

CHI '21Grand Challenges in Immersive Analytics

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设计师和用户在多维数据分析和协作时易受认知负担等限制。

CHI '21Grand Challenges in Immersive Analytics

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如何系统分类和指导静态交互情景的可视化设计？

CHI '21Interaction Illustration Taxonomy: Classification of Styles and Techniques for Visually Representing Interaction Scenarios

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现有的静态图示的设计元素及其常见策略有哪些？

CHI '21Interaction Illustration Taxonomy: Classification of Styles and Techniques for Visually Representing Interaction Scenarios

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如何建立一个统一的分类法以提升交互场景图示的质量与创新？

CHI '21Interaction Illustration Taxonomy: Classification of Styles and Techniques for Visually Representing Interaction Scenarios

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研究者缺乏标准化的设计指南绘制高质量的交互场景图示。

CHI '21Interaction Illustration Taxonomy: Classification of Styles and Techniques for Visually Representing Interaction Scenarios

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数据驱动的标记方向是否能提高用户在复杂散点图中对趋势的视觉估计准确性？

CHI '21Data-Driven Mark Orientation for Trend Estimation in Scatterplots

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标记形状和方向如何影响用户对数据趋势的感知？

CHI '21Data-Driven Mark Orientation for Trend Estimation in Scatterplots

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在噪声、聚类或非正态分布的数据情境中，数据驱动的标记方向比传统拟合线更有效吗？

CHI '21Data-Driven Mark Orientation for Trend Estimation in Scatterplots

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用户在查看复杂散点图时难以准确估计数据趋势。

CHI '21Data-Driven Mark Orientation for Trend Estimation in Scatterplots

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