創新使用者互動介面研究 (UIUI)

 
visualcomplexity 這個優秀的 Blog 蒐集了許多 Information Visualization 的 Work，光是門面看起來就很有說服力。
熱門程度: 17%

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FAS.research 這個獨立的顧問公司，其實是來自奧地利的 University of Vienna。他們所專注的領域是在於如何用視覺化的方式來表現一個社交網路，而這個視覺化的方式還要能夠輔助管理階層來做決策。對於目前過多且氾濫的社交網路領域來說，這或許是一項新興事業。
熱門程度: 24%

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由 UC Berkeley Visualization Lab 所開發出來的 Visualization Toolkits: Flare，對於慣用 Flash 來開發的人來說，算是一件好事，因為這個 Toolkits 就是用 ActionScript 所開發的。

via: FlowingData
熱門程度: 22%

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在 Mr. Wednesday 的社交網站收集與研究上看到的，正如 Mr. Wednesday 所說的，這個最大的問題在於圖片的上的意義，對於一張圖片，每個人的意義可能不太一樣，因此，在用文字搜尋時，反而效率是比較低的。
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今天發現一個好玩的新服務，應該是由國人自行開發的部落格搜尋引擎，叫做fhkkta。

fhkkta分成白天版與夜晚版，夜晚版的介面比較有趣。輸入一個查詢關鍵字後，畫面中間就會列出搜尋結果，但是這個搜尋結果與傳統的列表式的結果 不一樣，它是利用每篇文章中的圖片作為代表並橫向排列，而且當滑鼠在各張圖片上移動時就會看到圖片放大的效果。對於內含精采圖片的部落格文章來說（食記， 遊記等），這個介面的設計還滿有用的，可以利用精采的圖片吸引讀者的目光，不過對於需要查找文字訊息的需求就比較用不上了。
熱門程度: 40%

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在 Mr. Wednesday 的社交網站收集與研究上面所看到的報導:
人立方是微軟亞洲研究院（MSRA）發表的關係搜尋引擎，可以以視覺化的方式呈現被搜尋對象在網路上的關係圖。

這裡引述官方網頁上的說明：
微軟人立方關係搜索是由微軟亞洲研究院網絡搜索與挖掘組研發的對象級別（object-level）互聯網搜索引擎。
人立方關係搜索從超過十億的中文網頁中自動的抽取出人名、地名、機構名以及中文短語，並且通過算法自動的計算出它們之間存在關係的可能性；同時，人立方關 係搜索還索引了支持它們之間關係的網頁文字。此外，人立方關係搜索還自動的找出人名之間最可能的關係描述詞、與人名最可能相關的稱呼、作品等詞條等。人立 方關係搜索從這些中文網頁中自動的辨別出人名所對應的人物簡介文字，並且按照這些文字是人物簡介的可能性進行排序。
當用戶給定任意搜索關鍵詞，它能夠找出與關鍵詞最可能相關的人名、地名和機構名，並且根據它們與關鍵詞之間的相關度排序。除此之外，人立方關係搜索還提供基於人名的新聞瀏覽功能，可視化關係搜索功能等。

人立方藉由網路上的資訊計算出被搜尋對象與其他人的關係，並根據此關係程度強弱決定每個人名大小與距離。圖中的連線代表關係，而每個不同顏色的圓圈 代表人名，關係緊密的人會被放置在比較近的距離，連線上會有關鍵字描述此關係（有些關係還有提供相關網頁連結與網頁內容摘要），而點擊圓圈內人名會提供更 詳細的關係搜尋結果。

看到這個研究想起台灣的WARM也有類似的服務，不過WARM只專注在台灣幾個大的BSP上，而人立方則是放眼了整個網際網路，直接從網路中自動抽取關係並判斷，其中牽涉到的問題更廣，網頁爬蟲（Web Crawler），資訊擷取（Information Extraction），自然語言處理（Natural Language Processing），命名實體辨認（Named Entity Recognition），社交網路分析（Social Network Analysis）等，困難度更高。
從MSRA的網頁上瞭解，MSRA在這個題目上已經有一段時間的研究，也有發表論文，有興趣的讀者可以參考一下：

WWW2007 - Web Object Retrieval
CIDR2007 - Object-level Vertical Search

熱門程度: 37%

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在癮科技上面看到的，很有意思:
根據 MIT Tech Review 報導，一位在 MIT 及哈佛醫學院研究的 Gil Alterovitz 博士，最近利用數學方法（某某圈圈叉叉轉換式吧？），將 DNA 資訊轉換成音符，同時這樣的資料，據說可以被用來區別癌細胞與正常細胞的差異；他拿了大腸癌相關的 3000 多種蛋白質，依據各個蛋白質以及對應基因的不同，分成四大組，並將四組基因分別給予一個音符作為代號，隨後就能奏出一首相當和諧的曲目。
而在跟正常細胞比較之後，確實有發現大腸癌細胞的音樂，出現了明顯不太和諧的現象。
熱門程度: 16%

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由多倫多大學的 Christopher Collins, Sheelagh Carpendale, 以及 Gerald Penn所做的研究。主要是利用 WordNet 已經建立好的 IS-A 關係來把任意一個文字檔給視覺化。也就是說，給一個 Word 作為 WordNet 被視覺化的中心點，再將整個文章內有的字視覺化在如上面的圓形圖型上面。如此可以一目暸然這個文章根據這個給的 Word 在 WordNet 中是如何被呈現。
這篇研究可以在 EEE Information Visualization Symposium 2006 上看到，Paper 原名叫做: “DocuBurst: Visualizing Document Content using Language Structure“。這個研究所用到的 Library Prefuse 是他們 Lab 自己所開發出來的 Visualization Library.
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tKaap, 一家法國的 video 搜尋以及瀏覽網站, 提供了不一樣的視覺排列方式以及觀看影片的各項數據。

Lancement de Galaxy au WIF 2008by tkaap
via: information aesthetics
熱門程度: 29%

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視覺化之於介面是有完全的直接關係的，不過在國內沒什麼這類的 Blog，而在國外的 Blog 的文章又是落落長。對我來說，看中文的速度，大概是看英文的兩倍到三倍，因此，每次看到很長的英文文章，總是要看得特別久。( Norman 的書 Design of Future Things 英文版我還沒看完，中文版就出來了…)。對岸的 Chars Lee 最近翻譯了 “Visualizing: tracing an aesthetics of data” 這篇文章，翻的還不錯，真是感謝。(我看簡體的速度跟繁體的沒差多少)。
翻譯文章:
視覺化: 追尋數據美學 (一)
視覺化: 追尋數據美學 (二)
視覺化對於學習設計觀察的人也是很有幫助，好的視覺化可以幫助決策判斷，也可以找出潛在問題，畢竟，人對於圖像的東西是比較敏感的 (相較於文字以及數據描述)。不過視覺化需要來自於有用的數據，或是大量紀錄的數據，也才能彰顯它的價值。asker 在他的 blog 中所描述的故事，如果經由視覺化來表示，應該也能一目暸然:
人類總是對地球上的種種事物感到好奇。客修室裡明明有電視，有一整架的雜誌，今天的報紙，還有一些銷售用的汽車資料。為何他們對這一切都不感興趣呢？
他們到底對什麼感興趣呢？看來好像沒有，他們起身，看看汽車修理的狀況，然後又做回座位上。等等，也許這就是他們真正感興趣的東西：他們的車！此時此地他們只對自己的車輛維修進度感興趣，其他像電視、雜誌都無法攫取他們的目光，更別說銷售廣告資料了。他們只想知道他們的車發生了什麼事情，這就是他們所感興趣的全部，真是太明顯不過了是嗎？
這個修車的故事是真實的，我曾經花了一週的時間看著人們在等待汽車修理時打盹。我就像是珍古德，而他們則如同黑猩猩。隨著時間的流逝，我一天比一天恐慌，因為我發現幾乎沒什麼事情「發生」。於是我開始思考我所看到最明顯的事物究竟為何？
客休室當中有個位置可以清楚地看見修車地點，而旁邊的兩三個位置視野稍差，但也還看得見。剩下的位置就都看不見正在維修中的車子了。幸運地，我之前有做詳細的筆記，我知道人們曾坐在哪些位置，又各坐了多久。
我由筆記中重建之前的情景時，真相大白。我發現人們喜歡坐在那個(看著自己維修中的車子時)視野最好的位置，當那個位置有人坐時，他們就會退而求其次做旁邊兩三個視野稍差但仍看得見的位置。即便整個客休室裡有一堆空位，他們仍偏好那幾個特定的位置。接著我開始注意地毯以及椅子皮革的磨損狀況，結果與前述的觀察吻合，那些視野良好的位置磨損狀況較嚴重，顯然大家真的偏好坐在這幾個位置。
當初這個研究案是為了進行客休室的設計，而前述的發現正是一個重要的資訊：一個好的設計要能讓車主在等待時能看著他們的車。
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 在 Hardworking Strawberry 上面所看的視覺化研究，非常有意思，直接轉錄描述如下:

http://services.alphaworks.ibm.com/manyeyes/app
Manyeyes 提供了不同的 visualization views, 讓使用者可以上傳檔案(檔案格式)，建立自己的 Visualizations。雖然現在網路上有很多類似的 visualization tools，但是目前 survey到的很少有整合這麼多 visualizations。
這個網站是 IBM 實驗室的產物，所以他們也根據使用者上傳的資料型態，選擇的 visualization tools…等做了個分析，投稿在 2007 IEEE Infovis上[Many Eyes: A Site for Visualization at Internet Scale]。
熱門程度: 18%

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