Аналітычныя рабочыя вобласці: падтрымка З'яўленне пераклад на Візуальны канструктар ведаў

Франк М. Шипман III, Haowei Вось, Роберт Airhart

Факультэт камп'ютэрных навук і Цэнтра па вывучэнні электронных бібліятэк
Тэхас & M University
College Station, TX 77843-3112 USA
+1 409 862 3216
shipman@cs.tamu.edu

Абстрактны

Візуальны працоўныя інфармацыі для аналізу дазваляюць карыстальнікам збіраць, сістэматызаваць і інтэрпрэтаваць інфармацыю падчас навукаёмістых задач. Карыстальнікі невербальнае выказваюць фарміруюць інтэрпрэтацый праз візуальныя атрыбуты і прасторавае размяшчэнне. З цягам часу гэтыя візуальныя кадовак ператварыцца ў візуальнай класіфікацыі моў і выказваючы адносіны паміж інфармацыйнымі аб'ектамі. Для таго каб лепш падтрымліваць гэты працэс ўзнікнення, Візуальны канструктар ведаў распасціраецца да працы над візуальнымі працоўныя інфармацыі. Як і да сістэм, карыстачы маніпуляванне візуальнымі сімвалы, якія прадстаўляюць інфармацыйных аб'ектаў у іерархіі двухмерныя рабочыя называюць калекцыях. Ранейшы вопыт прывёў да пашырэння візуальных і семантычных уяўленняў і прызнанне няяўна тыпаў аб'ектаў. Візуальны канструктар ведаў уключае ў сябе ўбудаваны механізм гісторыі для вяртання да стану інфармацыйнай прасторы і прайгравання разгортваецца інтэрпрэтацыі. Візуальны канструктар ведаў была выкарыстаная як для кароткатэрміновых і доўгатэрміновых задач, вызначэнне патэнцыйных паляпшэнняў і ўдасканалення нашага разумення наступстваў візуальных аналітычных працоўных абласцей на практыцы.

Ключавыя словы

Інфармацыя рабочыя вобласці, стварэнне базы ведаў, аналізу, інтэрпрэтацыі, убудаваныя гісторыі, якія ўзнікаюць структуры, візуальныя мовы, канструктыўнай нявызначанасці

Увядзенне

Сутыкнуўшыся з інфармацыяй неабходна, многія людзі цяпер пайсці на іх падлучэнне да Інтэрнэту першае, а не іх тэлебачанне, радыё, газеты ці кнігі. Навігацыя Інтэрнэту і пошуку дазваляюць інтэрактыўныя прагляду і адбору інфармацыі. Гэта інтэрактыўнасць ў спалучэнні з адрозненнямі ў якасці і колькасці інфармацыі, прывяло да зменаў у практыцы інфармацыйных задач.

Адным з наступстваў росту Інтэрнэту ў якасці механізму распаўсюджвання інфармацыі з'яўляецца тое, што людзі маюць свабодны доступ да больш разнастайнай інфармацыі, чым калі-небудзь раней. У цяперашні час часта, каб знайсці заблытанай або супярэчлівай інфармацыі для любой складанае пытанне. У якасці прыкладу, возьмем простую задачу выкарыстання AltaVista для пошуку "Сталіца штата Кентукі." Тры з чатырох лепшых старонак для Berea, а не Франкфурце. Чытаючы бліжэй мы даведаемся Berea альбо "антыкварныя капітал" або "народных промыслаў і рамёстваў капітал" Кентукі ў залежнасці ад крыніцы. Людзі зараз могуць (і часта трэба) збіраць пацвярджаюць доказаў для выканання сваіх задач інфармацыю. Сапраўды, шматлікія інтэрнэт-сайты дзейнічаць толькі ў якасці цэнтра для атрымання на іншыя сайты, якія ўтрымліваюць інфармацыю па пэўнай тэме.

Характар ​​крыніц інфармацыі змяніўся, а таксама - шматлікія крыніцы інфармацыі неотредактированный або некантралюемай, накладанне адказнасці вырашаючы, што верыць і што не верыць на чытача. Вядома, гэта дакладна і ў друку, але традыцыйныя жанры дакумент дапаможа - ўлёткі на дошцы аб'яваў лёгка адрозніць ад газеты, часопіса або таблоід. Акрамя таго, большасць людзей маюць хуткі доступ да меншага колькасці крыніц у друкаванай і тым лягчэй адрозніваць. Дзякуючы Інтэрнэту, людзі могуць пабудаваць прафесійна якія выглядаюць сховішчаў інфармацыі.

Інфармацыя задач моцна адрозніваюцца па складанасці. Пошук бягучай цане акцый, кошт гульні ў мяч, або размяшчэнне канферэнц-гатэль з'яўляюцца кароткатэрміновымі задачамі, у якіх пошук або перайсці на крыніцу інфармацыі дамінуе высілку, кіроўным да завяршэння задачы. З іншага боку, пры ацэнцы стану тэхналогіі або прагназавання доўгатэрміновай кошту кампаніі, пошук крыніц інфармацыі становіцца значна меншую частку інфармацыі аб задачах. У гэтых выпадках намаганні прадугледжвае вырашэнне, якая інфармацыя неабходная, якія крыніцы інфармацыі з'яўляюцца праўдападобнымі, і тое, як розныя часткі інфармацыі спалучаюцца сябар з сябрам. Гэта працэс інтэрпрэтацыі і аналізу.

Усё больш шырокае выкарыстанне Інтэрнэту ў якасці крыніцы інфармацыі і характар ​​інтэрнэт-крыніц інфармацыі прыводзіць да большай патрэбы ў інструментах, якія падтрымліваюць аналіз. Гэты артыкул абмяркоўвае дызайн і вопытам з адным з такіх інструментаў. Наступны раздзел характарызуе аналітычных працоўных прастор. Пасля гэтага мы апісваем Візуальны канструктар ведаў і як ён распрацаваны на аснове вопыту з папярэдніх працоўныя інфармацыі. У заключэнне прывядзем заўвагі па выкарыстанні Візуальны канструктар ведаў для доўгатэрміновых і кароткатэрміновых задач і высновы на аснове гэтага вопыту.

Рабочыя вобласці падтрымкі аналітычнай практыцы

Аналіз ўключае ў сябе збор, вызначэнне прыярытэтаў, ацэнкі і інтэрпрэтацыі інфармацыі. У гэтым раздзеле мы разгледзім досвед з візуальнымі працоўныя галіне інфармацыі і іх узаемадзеянне з аналізам працэсу.

Аналіз пачынаецца тады, калі чалавек вырашае, што ёсць патрэба ў інфармацыі і пачынае улічваючы, як паспрабаваць задаволіць гэтую патрэбнасць. Раннія віды дзейнасці ўключаюць выяўленне адпаведных крыніц інфармацыі і збору карысных аформленых дакументаў праз некаторы спалучэнне пошуку і прагляду. Для падтрымкі гэтай фазы аналізу, працоўная прастора павінна дазволіць агрэгацыі інфармацыі, атрыманай з розных крыніц і закадаваныя ў розных паказах. У нашай працы гэта асобнік якога візуальныя знакі прадстаўлення інфармацыі памяшканнем у іерархіі двухмернай плоскасці. DLITE [4] была сканцэнтравана на гэтае пытанне за кошт інтэграцыі механізмы прамы запыт маніпуляцыі ў працоўнай вобласці. Вэб здабытчык [3] і дадзеных гары [11] падкрэсліваюць неабходнасць для працы з вялікай колькасцю дакументаў пасродкам візуалізацыі і метафары.

Як толькі пакет дакументаў адноўлена, чалавек праглядае і вызначае прыярытэты дакументаў для далейшага разгляду ў сувязі з часта пераважная колькасць інфармацыі і дэфіцыту часу на аналіз. Гэтая дзейнасць, якая была апісаная як інфармацыя сартавання [9], з'яўляецца грубым працэсам катэгарызацыі, калі дакументы абястлушчанае і аб'яднаны ў віртуальную паль або кантэйнераў першапачатковага колькасці успрыманай каштоўнасці.

Як скимминга адбываецца, на аснове задач катэгорый для дакументаў пачнуць з'яўляцца. Вопыт паказвае, людзі будуць выкарыстоўваць усе механізмы катэгарызацыі даступныя ў працоўны прастора - дзялення дакументаў у спісах або палі, прысваенне візуальных атрыбутаў, напрыклад, колеру або формы, або стварэнне кантэйнераў для дакументаў у залежнасці ад асаблівасцяў працоўнай прасторы [9].

Падчас фарміруе інтэрпрэтацыі, яна з'яўляецца агульнай для некаторых дакументаў падаць у перыяд паміж катэгорыямі або для чалавека, каб разгледзець дакумент, які будзе сябрам катэгорыі, але не як іншыя члены гэтай катэгорыі. Экспрэсія гэтых частковых членства адбываецца шляхам дакументы змяшчаюцца каля паль або дадзена падобнае (але не ідэнтычныя) візуальнымі атрыбутамі. Гэта канструктыўнае выкарыстанне візуальных двухсэнсоўнасці зніжае накладныя выдаткі выказаць цяжка вэрбалізаваць адносін, што робіць яго больш верагодна, людзі будуць прадстаўляць фарміруюць інтэрпрэтацыі ў сістэме і тым самым рэкорд і, магчыма, маюць зносіны гэтыя інтэрпрэтацыі іншым.

З працоўнай прасторы візуальнага, аналізу даходаў, маніпулюючы візуальнага падання дакументаў пры будаўніцтве інтэрпрэтацыя задачы, дамен і зыходных матэрыялаў. Гэта натуральна для пачатковай інтэрпрэтацыі змененымі ў аналізе даходаў. Для гэтага неабходна прадаставіць працоўныя нізкім высілкам механізмы для першапачатковага выразы і наступнага змены.

Мала таго, што асобныя дакументы пераходзіць з адной катэгорыі ў іншую, але самі катэгорыі змен - афарбоўка чырвоная сімвал можа азначаць, што ўтрымоўвае важную інфармацыю, на пачатковым этапе, а пазней на чырвоны паказвае членства ў канкрэтных задач катэгорыі. Пры ўключэнні гнуткага прымянення візуальных атрыбутаў, працоўная прастора дазваляе кадовак развівацца з разуменнем карыстальнікам сваю задачу і дамена. У ходзе аналізу, гэта часта прыводзіць да з'яўлення візуальны мову.

Забяспечваючы свабоду выказвання меркаванняў аналітыкаў, рабочыя вобласці абмежаваныя выразнасць змяняныя атрыбуты візуальнага, лёгкасць маніпуляцыі знакамі і групы знакаў, а таксама ўспрыманне кантэкст для бягучых і мінулых узаемадзеянняў. Гэтыя абмежаванні прывялі да візуальным аналітычнага працоўнай прасторы апісана ў пакінутай часткі артыкула.

Візуальны канструктар ведаў

Візуальны канструктар Веды візуальнага працоўнай прасторы для збору, арганізацыі і абмену інфармацыяй па наступных нашага папярэдняга работы па Вікі [8]. Акрамя ўрокаў з вопыту Вікі, дызайн Візуальны канструктар ведаў увабраў у сябе вопыт распрацоўкі і сумеснага выкарыстання інфармацыі з віртуальнай сістэмы Наўтбукі [12] і вопытам з прадстаўленнем інфармацыі і афармлення з Hyper-Object субстрата [15].

Хоць больш практычны пытанне, а не даследаванне пытання, Візуальны канструктар ведаў напісаная на Java і працуе на Windows 98 і Windows NT. Хоць мы сутыкнуліся з вялікай цікавасцю ў выкарыстанні Вікі, пачатковая хваляванне прывяло да расчаравання, калі апаратныя пытанні абмяркоўваліся з патэнцыйнымі карыстачамі.

Базавая функцыянальнасць

На першы погляд, Візуальны канструктар ведаў падобны на Вікі. Дзве сістэмы сумесна выкарыстоўваць іерархіі двухмерных калекцыях , якія могуць утрымліваць іншыя калекцыі або візуальныя знакі прадстаўлення інфармацыі аб'ектаў . Карыстальнікі змяніць візуальныя атрыбуты для калекцый і сімвалы для абазначэння іх інтэрпрэтацыі інфармацыі. На малюнку 1 паказана працоўную прастору з пяццю бачнымі калекцый, якія змяшчаюць колькасць знакаў ад выкарыстання студэнтаў аб сістэме пры напісанні артыкула. Чатыры зялёных калекцый злева - пазначаныя Фидия, Storyspace, рашэцістым і IRIS - утрымоўваюць інфармацыю аб чатырох праектах, якія маюць дачыненне да задачы студэнта, а пятая калекцыя, жоўтага колеру і надпісам "Stuff", утрымліваў іншых патэнцыйна карыснай інфармацыі.

Малюнак 1: Калекцыі і знакаў у Візуальны канструктар ведаў.

Выраз адносін і катэгорый адбываецца шляхам размяшчэння знакаў побач сябар з сябрам або размяшчэння знакаў у калекцыі. Тры з чатырох зялёных калекцыі праекта тоўстай аблямоўкай аранжавы сімвал на вяршыні з URL, які паказвае на дадатковую інфармацыю аб праекце. Усе гэтыя чатыры калекцыі ўтрымоўваюць карычневыя сімвалы з тэкстам кавалкі абагульнення ці напрамую з вэб-старонак, аб праектах. Гэты прыклад ілюструе выкарыстанне візуальныя сігналы, такія як колер і памер, каб паказаць ролю інфармацыі.

Карыстальнікі могуць перамяшчацца ў і з калекцый, двойчы пстрыкнуўшы на мяжы калекцыі. Як і Баксёр [5] і Вікі, навігацыі ў калекцыі прычыны гэтай калекцыі, каб запоўніць працоўную вобласць акна. Гэта падвяргае больш нізкага ўзроўню рабочай вобласці. На малюнку 2 паказана ўплыў навігацыі ў "Stuff" калекцыя знаходзіцца на правай на малюнку 1.

Малюнак 2: Вынікі навігацыі ў калекцыі.

Большасць знакаў у "Stuff" калекцыі маюць тоўстыя сінія мяжы з белым фонам. Змест гэтых знакаў ўключае ў сябе як тэкст і URL-адрасоў, якія паказваюць на іншыя крыніцы. Ёсць таксама прыклады і тоўстымі мяжуе аранжавы знак, які змяшчае URL і карычневыя сімвалы тэксту бачылі ў іншых калекцыях на малюнку 1.

Знакі на малюнках 1 і 2 з'яўляюцца візуальным паданнем асноўных інфармацыйных аб'ектаў у Візуальны канструктар ведаў. Больш за аднаго візуальны знак можа ўяўляць той жа аб'ект інфармацыі - інфармацыйны аб'ект можа быць прадстаўлены ў выглядзе невялікага памяранцава знак у адным месцы і, як вялікі сіні знак у іншы. Такім чынам, карыстач можа выказаць мноства інтэрпрэтацый аднаго кавалка кантэнту.

Інфармацыя аб'екты складаюцца з набору атрыбутаў і значэнняў. Атрыбуты і значэння для аб'екта можа змяніцца ў любы час у ходзе аналізу, каб дадатковыя фармалізацыі зместу [15]. Ёсць некалькі спецыяльных атрыбутаў, якія выкарыстоўваюцца ў сістэме: агульныя тэкставыя фармалізацыі зместу ўтрымання атрыбут захоўвае кантэнт для свабоднай формы аб'ектаў і іншай спецыяльны атрыбут вызначае інфармацыю з іншых прыкладанняў. Аб'екты могуць аб'яднаць набор атрыбутаў і значэнняў, прадстаўленых у Візуальны канструктар ведаў з паказальнікам на знешнюю інфармацыю, як MS Word ці Excel файлы, дакументы ў Сеткі, ці любы іншы тып дадзеных з зарэгістраванымі прыкладанні для прагляду Windows.

Калі агульны набор атрыбутаў з'яўляецца агульным для шэрагу аб'ектаў, карыстач можа стварыць аб'ект тыпу . Тыпы аб'яднаць семантычную інфармацыю аб аб'екце (у выглядзе набору чаканых атрыбутаў і іх значэнняў па змаўчанні) і візуальную інфармацыю аб сімвалах (па змаўчанні візуальныя характарыстыкі). Інфармацыя ў вызначэнні тыпу можа быць зменены на аб'ект або сімвал узроўні, што не ўсе аб'екты пэўнага тыпу маюць аднолькавы набор атрыбутаў, а не ўсе сімвалы для аб'ектаў пэўнага тыпу маюць тыя ж візуальныя характарыстыкі.

Дыялогавае вызначэнне тыпу, як паказана на малюнку 3, выкарыстоўваецца для вызначэння візуальных і семантычных атрыбутаў для тыпу. Гэта таксама дазваляе карыстачу абраць, якія атрыбуты і значэння прыведзены ў візуальных сімвалаў і парадак, у якім яны адлюстроўваюцца. Напрыклад, у кантэксце гледзячы на ​​дакументы пры напісанні паперы карыстальнік можа спачатку цяперашні дата і выдавец дакументаў у мэтах выяўлення найбольш нядаўніх артыкулаў з аўтарытэтных крыніц. Пазней карыстальнік можа адлюстроўваць больш унікальныя назвы і аўтара інфармацыі.

Малюнак 3: Атрыбуты, значэнні па змаўчанні, а таксама парадак адлюстравання можна маніпуляваць ў тыпе рэдактара.

Семантычны ўяўленне Візуальны канструктар ведаў з'яўляецца аналагічная Hyper-Object субстрата [15]. Гэта прадстаўленне ўключае ў сябе адносіны паміж аб'ектамі, атрыманне ў спадчыну прыкмет паміж аб'ектамі і значэнні па змаўчанні для атрыбутаў. Гэта дазваляе на аснове атрыбутаў пошуку і магчымасцю актыўна падтрымліваць фармалізацыі адносін маецца на ўвазе ў размяшчэнне знакаў ці ў тэкставае ўтрыманне аб'ектаў. Пазней мы распавядзем, як веды прадстаўлены ў Візуальны канструктар Веды могуць быць экспартаваныя ў XML для выкарыстання ў іншых прыкладаннях.

Візуальны выразаў і маніпуляцыя

Як апісана вышэй, асноўным спосабам ўзаемадзеяння з інфармацыяй у Візуальны канструктар Веды візуальнага маніпуляцыі знакамі і калекцый ў працоўнай вобласці. Для знакаў і калекцый, становішча, памер, шырыню мяжы, стыль шрыфта, празрыстасці і фону, шрыфт і колер мяжы змяняюцца прамой маніпуляцыі або з дапамогай кнопак на панэлі інструментаў.

Каляровая сістэма ў Візуальны канструктар ведаў ўключае ў сябе набор мадыфікавальных фону і пар колер мяжы. Наш вопыт паказвае, што пар колераў часта лепшага, але, што карыстачы часам хочуць прыцягнуць увагу да пэўнай інфармацыі агульнага тыпу, надаўшы яму падобнае, але не ідэнтычныя, каляровай гаме. Гэта магчыма ў сілу "узлому" парамі сувязь паміж фону і межы кветак.

Частка выразы з дапамогай Візуальны канструктар Веды будаўніцтва прасторавых структур паказвае адносіны паміж знакамі. Агляд працоўнай вобласці выкарыстання ў Aquanet [6] і іншых вылічальных і не-вылічальных налады знайсці людзей, якія ствараюць паль, спісы і паўтаральныя мадэлі візуальныя знакі для абазначэння адносін паміж дакументамі або кавалкаў інфармацыі [7]. Візуальны канструктар ведаў уключае ў сябе і паляпшае ў выніку прасторавага аналізатара дазваляюць распазнаваць гэтыя структуры і іерархічнай клік-механізм адбору для ітэрацыі па ўзроўнях выснову структуры [13].

Прасторавага аналізатара, як гэта першапачаткова распрацаваныя для Aquanet і інтэграваны ў Вікі, прызнае тры асноўных тыпу структур: стэкі, спісы і кампазітаў. Стэкі накладваюцца адзін на аднаго знакамі таго ж тыпу. Спісы вертыкальна або гарызантальна выраўнаваны сімвалы аднаго і таго ж тыпу. Кампазіты паўтараюць візуальных вобразаў знакаў пэўных тыпаў, такіх як "спіс цэтлік" вышэй "спіс элементаў". Усе аб'екты ў Aquanet было вызначаецца карыстальнікам тыпу і прызнанне Вікі складовых структур, неабходных відавочных тыпаў аб'ектаў. Паколькі шматлікія аб'екты застаюцца нетипизированные падчас аналізу (гэта асабліва дакладна ў пачатку аналізу працэсу), мы дадалі препроцессор, які выводзіць няяўных тыпаў нетипизированных аб'ектаў, заснаваных на знешні выгляд знака.

Малюнак 4 паказвае прыклад 11 нетипизированных аб'ектаў, якія ўтвараюць два вертыкальных спісаў пазначаных спісаў. Структура прызнаецца ў Візуальны канструктар ведаў паказваецца паслядоўнасць пашыраецца выбар на працягу пяці падзей мышы на "Object3". Без няяўных препроцессора тыпу, гэта будуць прызнаныя два спісу знакаў.

Малюнак 4: Пяць крокаў у іерархічнай выбар прызнаў візуальную структуру. Адрозненні ў колер фону прычынай аб'ектаў, якія падлягаюць разгляду, каб быць двух тыпаў, якія затым выкарыстоўвае парсер прызнаць адзначаным спісе структуры.

Каб вызначыць, калі нетипизированные знакамі лічацца аднаго і таго ж тыпу, аналізатар выкарыстоўвае глядзельную функцыю розніца, якая параўноўвае мяжы і колер фону, межы шырыня, вышыня, шырыня і з двух знакаў. Калі значэнне гэтай рознасці функцыі больш зададзенага значэння, два сімвала лічацца візуальна розныя. Каб тыпу асацыятыўнасць, сімвал толькі павінен быць візуальна падобны на аднаго члена няяўна тыпу, які будзе лічыцца чальцом гэтага тыпу. Хоць гэта мае патэнцыял, каб разгледзець вельмі візуальна разнастайныя сімвалы павінны быць таго ж тыпу, калі Ёсць прамежкавых станаў сярод іншых знакаў, гэта не было пытаннем на практыцы.

Візуальных магчымасцяў, даступных для інтэрпрэтацыі карыстачом і прызнанне сістэмы візуальнай структуры цесна пераплеценыя. Прыкладам можа служыць рашэнне аддзяліць фон і колер мяжы. Колер мае тэндэнцыю дамінаваць людзей візуальнай класіфікацыі знакаў і такім чынам, гуляе вялікую ролю ў прызначэнні няяўных тыпаў. Робячы мяжу колеру і колеру фону незалежнай, препроцессор павінны разгледзець две зменныя колеру разгледзець замест аднаго. У выніку мы павінны вырашыць, адносны вага адрозненні абодвух кветак зменных. Вопыт паказвае, што колер фону па-ранейшаму дамінуючым фактарам для тыпу аб'екта з колерам мяжы выкарыстоўваецца ў якасці мадыфікатара. Такім чынам няяўнай алгарытм ўводу важыць адрозненні ў колер фону больш важным, чым адрозненні ў колер мяжы пры выдзяленні тыпаў. На малюнку 5 паказаны прыклад аднаго з такіх зменаў мяжы. У гэтым выпадку аранжавыя сімвалы разглядаюцца як жа тыпу, хоць існуюць адрозненні ў шырыню мяжы і колер.

Малюнак 5: Спісы класіфікацыі гіпертэкставых праектаў.

Убудаваныя Гісторыя

Як згадвалася раней, візуальныя мовы, якія выкарыстоўваюцца для выражэння якія ўзнікаюць інтэрпрэтацый з часам мяняюцца. З-за гэтага знака можа быць нададзена асаблівая візуальных пачатку задачы, а пазней сэнс гэтых функцый не змянілася.

Так як людзі рэдка вярнуцца, каб зрабіць інфармацыйную прастору цалкам супадаюць, гэта можа прывесці да немагчымасці інтэрпрэтаваць або няправільнае тлумачэнне пазней у задачы. Акрамя таго, хаця людзі звычайна памятаюць сваіх схем кадавання для апошніх задач, калі больш чым адзін чалавек працуе на рабочай вобласці або пры працяглых перыядаў часу праходзіць паміж відамі выкарыстання працоўнай прасторы, памяці, што асабліва візуальныя сродкі асаблівасць знікне.

Для абедзвюх гэтых прычын, Візуальны канструктар ведаў уключае ў сябе ўбудаваны механізм гісторыі падобныя на Рыўза на INDY [10]. Гэты механізм дазваляе карыстачам перамотка, прайграванне ці пакрокавага інтэрпрэтацыі працэсу, які вядзе да бягучай працоўнай вобласці.

Малюнак 5 паказвае гісторыя кампанентаў на панэлі інструментаў. Кнопкі на левай дзейнічаць, як відэамагнітафон для прайгравання праз гісторыю. Паўзунок ў сярэдзіне паказвае, дзе адлюстроўваецца стан знаходзіцца ў спісе падзей і дазваляе карыстачу хутка перайсці да канкрэтных дзяржавам у гісторыі. Справа знаходзіцца пазнака для мадыфікацыі падзеі, якія пакінулі працоўнае прастору, як паказана.

Вярнуўшыся ў папярэдняе стан і прайграванне развіццё працоўная прастора забяспечвае кароткі агляд папярэдніх намаганняў і дзе спыніліся. Як група, мы прайгравання праекта месцах, служачых у пасяджэннях нагадваць сабе папярэдняга абмеркавання і задачы.

Акрамя магчымасці прагорткі гісторыі, карыстальнікі могуць задаваць знак, каб вярнуцца да пэўнага падзеі. Рыўз выявіў вяртання ў стан першапачатковага падзеі спрыялі disambiguating дейктических спасылкі ў анатацыі на праектаванне камп'ютэрных сетак (напрыклад, "гэта" і "што" са спасылкай на бліжэйшыя аб'екты). Падобны эфект эвалюцыі візуальнай схемы кадавання ў працоўным прасторы, дызайнеры Рыва сеткі выявілі, што вынікі наступных намаганнях дызайн зрабілі разуменне вынікаў і каментары раней задачы складаней [10].

У Візуальны канструктар ведаў, першаснага інтэрпрэтацыі падзей тых, хто стварае сімвал і аб'ект, які рухаецца знак, змяняючы знешні выгляд знакаў і рэдагавання зместу аб'екта. На малюнку 6 паказана ўсплывальнае меню прыкладаецца да кожнага сімвалу і калекцыі, якая дазваляе карыстачам хутка вярнуцца ў кантэксце канкрэтнай інтэрпрэтацыі падзей. Каб ісці далей назад у гісторыі знакам, карыстач можа абраць пэўны варыянт некалькі разоў.

Малюнак 6: Карыстачы могуць вярнуцца ў кантэксце канкрэтных падзей на знакі і калекцый.

Экспарт ведаў для выкарыстання ў прыкладаннях

Першапачатковае выкарыстанне Візуальны Knowledge Builder ўключаны нататак на семінарах і збору інфармацыі для розных даследчых праектаў. Гэтыя задачы паказаў на два цяжкасці, звязаныя з абменам дадзенымі. Па-першае, цяжка было падзяліць змесціва працоўнай прасторы з людзьмі, не выкарыстоўваючы Візуальны канструктар ведаў. Па-другое, гэта было цяжка зрабіць выкарыстанне ўтрымання, створаных у Візуальны канструктар ведаў у іншых прыкладаннях.

Хоць гэта збольшага праблема фармат абмену, няяўнай характар ​​выразы ў Візуальны канструктар Веды дае цікавыя даследчыя пытанні адносна таго, што аспекты інтэрпрэтацыі карыстальнікам прадстаўляць. Як змесціва працоўнай прасторы, у тым ліку прасторавай інтэрпрэтацыі, тэкставую інфармацыю, і больш фармалізаваных ведаў, быць экспартаваныя для людзей, якія выкарыстоўваюць іншыя сродкі інфармацыі?

Неабходна абменьвацца інфармацыяй з іншымі прывялі да экспартаваць інфармацыю ў выглядзе тэксту, HTML, XML і і пры ўмове, магчымасць пачаць расследаванне больш шырокі пытанне аб тым, што для кадавання ў гэтых паданнях. У цяперашні час, Візуальны канструктар ведаў экспарту яго ўтрыманне ў іерархічнай арганізацыі з указаннем, якая інфармацыя аб'екта ў тым, што калекцыі. Тэкст аб'екта, атрыбуты, каштоўнасці і адносіны, уключаюцца ў выхадны. Хоць візуальнай інфармацыі (напрыклад, колер, становішча, памер і г.д.) могуць быць уключаны, няяўнай характар ​​мадэлі, якая змяшчаецца ў працоўную прастору абмяжоўвае выкарыстанне гэтых дадзеных для большасці іншых прыкладанняў. Замест гэтага, Візуальны канструктар ведаў выкарыстоўвае няяўныя структуры прызнана прасторавага аналізатара замовіць аб'ектаў у кожнай калекцыі. Напрыклад, прызнаныя структуры на малюнку 5 будзе экспартаваць як XML паказана на малюнку 7. Парадак аб'ектаў экспартавала захоўвае адзначаным спісе структуру арыгінальнага макета.

Малюнак 7: XML экспарт для вёрсткі на малюнку 5 захаваннем парадку аб'ектаў, прызнаных прасторавага аналізатара.

Гэты прыклад паказвае на неабходнасць далейшай працы па вывядзенні семантычныя адносіны на аснове візуальнага макета. Аўтар візуальнай структуры на малюнку 5 катэгарызацыі праектаў і, што класіфікацыя ў цяперашні час левая маецца на ўвазе ў парадак аб'ектаў у XML. Адзін з варыянтаў для відавочна прадстаўляюць гэтую інфармацыю, каб дадаць новы атрыбут з тэкстам этыкеткі для ўсіх элементаў спісу. Іншы альтэрнатывай з'яўляецца стварэнне відавочная сувязь паміж XML-аб'ектаў для спісу элементаў і XML-аб'ект для лэйбла. Такое семантычны высновы на аснове візуальнай разметкі пастаянна знаходзіцца ў цэнтры нашага даследавання.

Выкарыстанне Візуальны канструктар ведаў

Версіі Візуальны канструктар ведаў былі ў эксплуатацыі на працягу шасці месяцаў, уключаючы кароткатэрміновыя задачы, наведванне сярэдняй школы настаўнік збірае Інтэрнэт матэрыялаў для свайго класа і доўгатэрміновых задач, студэнт з дапамогай сістэмы для збору інфармацыі з Інтэрнэту ў той час як напісанне справаздач.

Кароткатэрміновыя Выкарыстоўвайце на школьны настаўнік

Настаўнік хіміі з мясцовай сярэдняй школы выкарыстоўвалі Візуальны канструктар ведаў падчас свайго двухтыднёвага візіту ў нашу кампуса. Яе выкарыстанне сістэмы быў збор хіміі інфармацыі для сваіх вучняў, што будзе зроблены на школьнікаў у якасці рэсурсаў для хіміі праектаў.

Гэтыя намаганні зрабілі інтэнсіўнага выкарыстання здольнасці знакаў, каб паказаць на інфармацыі, даступнай у Інтэрнэце. Адзін погляд на яе выкарыстанне было стварэнне агульнага візуальнага спіс закладак для сваіх вучняў, падобныя на выкарыстанне вэб-Вавёрка Истгейта [2], але з некаторымі дадатковымі анатацыі.

Адной з цяжкасцяў для настаўніка, калі яна хацела частка вэб-старонкі, але не ўсё. Замест таго, каб спасылка на старонку ў працоўным прасторы, яна хапала кавалкі тэксту на старонцы і скапіюйце яго ў сістэме. Першапачаткова яна павінна была знайсці інфармацыю, стварыць знак, вылучаць і капіяваць інфармацыю і устаўце яго ў знак. Для палягчэння ўключэння інфармацыі з іншых прыкладанняў, Візуальны канструктар ведаў дададзеная магчымасць стварэння сімвалаў з бягучым змесцівам капіяваць / выразаць буфера. Карыстальнікі могуць пазначыць, ці з'яўляюцца яны заўсёды, ніколі або толькі адзін раз трэба ўставіць змесціва з буфера на наступны аб'ект створаны.

Працяглым ужыванні на студэнта універсітэта

Найбольш шырокае выкарыстанне Візуальны канструктар ведаў быў шляхам студэнт з раздзелу матэматыкі які расследуе розныя тэхналогіі і іх патэнцыйнае выкарыстанне. Яго праекты былі пісаць справаздачы аб "вэб-рабочыя" і "вымання інфармацыі".

Яму далі дэманстрацыя Візуальны канструктар ведаў і сказаў, для збору інфармацыі ў сістэме пры напісанні сваіх дакладах. Кожны з двух задач ўзяў месяц ці даўжэй. На гэты раз быў выкарыстаны, каб даведацца асновы па дадзенай тэме, збору і чытання інфармацыі (амаль выключна з Інтэрнэту), і напісаць справаздачу. Пасля прагляду інфармацыі рабочыя вобласці, мы ўзялі інтэрв'ю ў студэнта, каб лепш зразумець, што было ў працоўным прасторы, як яна была арганізавана, і чаму.

Як версія сістэмы, якая выкарыстоўваецца студэнт не ўтрымоўваюць ўбудаваны механізм гісторыі, мы сабралі 17 і 10 прамежкавых станаў працоўная прастора для "вэб-рабочыя" і "вымання інфармацыі" задач адпаведна. На малюнках 1 і 2 інфармацыі працоўную прастору з пачатку ў працэсе збору інфармацыі для першай задачы (трэцяя з 17 дзяржаў). У гэты момант студэнт стварыў калекцыі для атрымання інфармацыі аб чатырох праектах, якую палічыць дарэчнай (Фидия, Storyspace, IRIS , а рашэцістым), а іншая калекцыя для "Stuff", які ён апісаў у інтэрв'ю ў якасці інфармацыі, якую ён "не дабраліся да" або што "не змяшчаецца на левую".

У канцы пісьмовай задачы, сістэма і праектна-арыентаванай калекцыі ўсе былі перамешчаныя ў іншай калекцыі (завецца «гипермедиа прыкладанні") і інфармацыя бачная на вышэйшым узроўні прасторы ўтрыманне напісанай студэнтам або вельмі агульная інфармацыя як вызначэння. На малюнку 8 паказана фінальнае стан працоўнага месца. Гэта змяненне ў характары задач ад збору да напісання была адлюстраванне ў інтэрв'ю, калі ён сказаў, што да таго часу ён "зразумеў больш" аб дамене і на вышэйшым узроўні ў цяперашні час калекцыя змяшчае інфармацыю для сваёй асноўнай задачай якой было "напісана даклад ".

Малюнак 8: канчатковае стан верхняга ўзроўню інфармацыйнай прасторы для першай задачы пісьмовай форме.

Гэта частковае падзел зыходнага змесціва з згенераваных карт змест некаторых пісьменнасць, як Напісанне навакольнага асяроддзя Сміта [16] або GMD ў сэпія [17]. Гэтыя сістэмы былі асобныя месцы для розных фаз пісьмова задачы. Хоць гэта падзел мела месца ў першай задачы, гэтага не адбывалася ў секунду.

Развіццё візуальнага тыпы, характэрныя для пісьмовай задач таксама адбываецца бліжэй да канца першай задачы. Малюнак 9 паказвае інфармацыю аб праекце, які не быў выкарыстаны ў дакладзе студэнта. Тут студэнт аранжавыя сімвалы якія змяшчаюць URL паказальнікі на інфармацыю ў Інтэрнэце і карычневыя сімвалы з кавалкамі тэксту з тых сайтаў, якія бачныя на малюнку 1. Акрамя таго, Ёсць чырвоныя знакі, якія паказваюць рашэнне студэнта аб значнасці матэрыялу для бягучай задачы пісьмовай форме. Развіццё гэтых візуальных відаў і заканамернасці іх размяшчэння ў працоўным прасторы дзейнічае як ўзнікаюць візуальны мову, што студэнт выкарыстоўвае для выражэння бягучы стан сваёй задачы.

Малюнак 9: па канкрэтных праектах інфармацыю, выяўленую ў візуальны мову, які сфармаваўся ў ходзе выканання першай задачы.

Другая задача, пісаць даклад на тэму «выманні інфармацыі", у выніку інфармацыйнай прасторы вельмі адрозніваецца ад першай задачы. На малюнку 10 паказана верхнюю палову верхняга ўзроўню калекцыі ў сярэдзіне другога задачы. Ніжняя палова ўтрымоўвала больш знакаў і калекцый, раўнамерна афарбаваныя і часта дублююць адзін аднаго. У гэтай задачы, першасных дакументаў і сачыненні студэнта доля верхняга ўзроўню прасторы.

Малюнак 10: Інфармацыйная прастора для другой задачы пісьмовай форме.

Адказваючы на ​​пытанне аб памерах і выкарыстанні верхняга ўзроўню прасторы ў другой задачы, вучань сказаў топ інфармацыі былі адсартаваныя у той час як ніжняя вобласць будзе альбо ісці ў "Stuff", або яшчэ не адсартаваныя. Нягледзячы на ​​візуальны беспарадак, студэнт мог растлумачыць выкарыстанне колеру для групоўкі інфармацыі ў агульную канцэпцыю калекцыі (у золаце), праект і сістэма калекцый (зялёнага колеру), з белымі сімваламі часцей за ўсё, якія змяшчаюць тэкст студэнт напісаў і сінія сімвалы быўшы спасылкі на вэб-інфармацыі.

Іншыя відавочнае адрозненне ў двух інфармацыйных прастор з'яўляецца колькасць рэгулярную структуру. Нават у пачатку Першай задачай, з'явілася мноства візуальнага падання інфармацыі аб праектах і студэнцкіх нататкі (паказана на малюнках 1 і 2.) Рэгулярнасць структуры ўжо ў другой задачы. Ёсць цэлы шэраг магчымых прычын гэтай розніцы.

Пасля двух задач былі поўнымі, але перад інтэрв'ю, студэнт сцвярджаў, што больш цікавіць другая задача, задаючы больш аб раёне і ці можа ён дапамагчы ў распрацоўцы такой сістэмы. Ці можа гэта захапленне задачы / дамен забраць акцэнт на стварэнні візуальных вобразаў?

Азіраючыся на папярэдні вопыт паказвае яшчэ адну магчымасць. У даследаванні параўноўвалі прымяненне Вікі на выкарыстанне папяровых тэхналогій для кароткатэрміновага аналізу задачы [9], было адзначана, што карыстальнікі сістэмы былі менш зацікаўлены ў чытанне дакументаў і былі больш зацікаўленыя ў зразумеласці іх вынікаў ( паляпшэння візуальнай структуры.) Можа навізна візуальнага працоўнай прасторы прычынай новых карыстальнікаў, каб падкрэсліць візуальную рэгулярнасці у той час як у далейшым гэты эфект субсідыі?

На пытанне непасрэдна аб рэгулярнасці первого прасторы і адсутнасць рэгулярнасці у секунду, студэнт сказаў, што "шмат розных падыходаў" да арганізацыі інфармацыі ў другой задачы і катэгорыі па-ранейшаму ў руху. Прызнанне студэнта альтэрнатыўных структур прывялі яго адкласці структураванне прасторы, пакуль ён не разумеў больш. Ён разглядаў першая задача, як «больш просты", і што, у другой задачы, ён сышоў "больш глыбокі" і "перайшлі да тэорыі." Гэтыя каментары паказваюць, энтузіязм, магчыма, адыграў ролю ў адрозненнях у два прастор, калі толькі вядучыя яго да думкі аб альтэрнатыўных структур. Далейшы вопыт, каб вызначыць ролю запалу і навізны ў з'яўленне візуальных моў.

Доўгатэрміновага выкарыстання студэнта выклікала шэраг прапаноў па магчымасці. Многія з іх былі прапановы для функцый, даступных у сістэмах студэнт быў выкарыстаны для - напрыклад, даданне кнопак кіравання для рэдагавання тэксту. Адным з цікавых просьба была для магчымасцю пракруткі калекцый "захоп" на фоне збору і перамяшчэння мышы. З-за абмежаванняў на прастору экрана і вялікая колькасць калекцый, студэнт трымаў паласы пракруткі ў большасці калекцый схаваныя выключэннем выпадкаў, калі гэта неабходна. Захопіце аснове пракруткі зроблена аб'ектаў, якія рухаюцца паміж калекцыямі значна больш эфектыўным. Яшчэ адна цікавая просьба была для «аб'екта выбуху", у выніку чаго аб'ект павінен быць разбіты на больш дробныя аб'екты, якія ўтрымліваюцца ў Storyspace [1]. Так як вэб-старонак і артыкулаў студэнтаў часта сустракаюцца змяшчаецца шэраг розных ідэй і канцэпцый, ламаючы аб'ект на больш дробныя кавалкі, якія можна было кіраваць па асобнасці стала звычайнай практыкай. Самыя апошнія абнаўлення да Візуальны канструктар ведаў змяшчае абедзве гэтыя функцыі.

Высновы

Усё больш шырокае выкарыстанне неапублікаваных крыніц інфармацыі павялічваецца запатрабаванне ў людзях, каб стаць інфармацыі аналітыкаў, у пошуках пацвярджаюць сведчанняў, вырашаючы, якія крыніцы з'яўляюцца праўдападобнымі і якія развіваюцца інтэрпрэтацыі, заснаваныя на інфармацыі з шматлікіх крыніц. Аналітычныя працоўныя галіне інфармацыі забяспечыць месца для гэтай дзейнасці, каб адбыцца.

Візуальны канструктар ведаў распрацаваны на аснове вопыту з папярэдніх аналітычных працоўных прастор. Карыстальнікі ствараюць іерархію двухмернага прасторы для збору і арганізацыі візуальных сімвалаў, якія змяшчаюць інфармацыю. Візуальны канструктар ведаў:

• паляпшае прасторавае ўяўленне, засяродзіўшы ўвагу на візуальныя характарыстыкі найбольш карыснымі ў папярэднія працы,
• пашырае структур прызнаныя прасторавага аналізатара шляхам вызначэння тыпаў аб'ектаў, на аснове візуальных магчымасцяў,
• дае магчымасць экспарту структур, створаных у працоўную прастору для выкарыстання ў іншых прыкладаннях,
• павялічвае разнастайнасць вонкавых дадзеных, якія могуць быць сабраны ў працоўнай вобласці, а
• падтрымлівае разумення візуальнай інтэрпрэтацыі з убудаваным механізм гісторыі дазваляючы карыстачам праглядаць з'яўленне візуальнага мовы ў працоўны ці вярнуцца ў прыватнасці інтэрпрэтацыі падзей.

Выкарыстанне Візуальны канструктар ведаў прывяла да паляпшэння ў набыцці і маніпулявання інфармацыяй. Першапачатковыя досведы з доўгатэрміновым выкарыстаннем ствараць пытанні пра ўплыў тэхналогіі на аналітычнай практыцы. Хоць раннія даследаванні кароткатэрміновых задач аналізу паказалі, змена акцэнтаў ад чытання і інтэрпрэтацыі для прадстаўлення вынікаў, вынікі доўгатэрміновага выкарыстання паказаць гэта можа быць эфект навізны і знікаюць з цягам часу ці можа быць функцыяй цікавасць задачы.

Гэта даследаванне падкрэслівае, чалавека-інтэрпрэтацыі інфармацыі праз якія ўзнікаюць візуальныя мовы. Іншыя праекты расследавання інфармацыю працоўныя засяродзіцца на збор інфармацыі і візуалізацыі. Разам узятыя, гэтыя вынікі паказваюць на патэнцыял для аналітычных працоўных прастор ўсе этапы аналітычнага працэсу.

Падзякі

Гэтая праца была часткова падтрымана грантам IIS 9734167 ад Нацыянальнага навуковага фонду. Мы дзякуем Кэці Маршал за яе карысныя заўвагі па гэтай рабоце.

Спасылкі

[1] Бернштэйн, М., Болтер, JD, Джойс, М., Милонас, E. 1991. Архітэктуры для лятучых гіпертэксту. У кн. АСМ гіпертэкставыя '91 , ACM, Нью-Ёрк, 243-260.

[2] Бернштэйн, М. 1996. Вэб Вавёрка . Истгейт Systems, Уотертаун, штат Масачусэтс.

[3] Карты, С. Робертсан, Г., і Ёрк, В. 1996. Webbook і вэб-здабытчык: інфармацыя працоўная прастора для World-Wide Web. У Працы канферэнцыі ACM па чалавечым фактару ў вылічальных сістэм (CHI-96) . ACM, Нью-Ёрк, 111-118.

[4] Казинс, SB, тэчцы А., Вінаграда, Т., Бир, Е., і П'ер, К. 1997 года. Лічбавая бібліятэка комплексных мэтавых навакольнага асяроддзя (DLITE). У працах ACM Электронныя бібліятэкі '97 канферэнцыі . ACM, Нью-Ёрк, 142-151.

[5] diSessa А., Абельсон, H. 1986. Баксёр. Аднаўляецца вылічальнай Сярэдні камунікацый ACM , 29, 9, 859-868.

[6] Маршал, CC, Халаш, Ф. Роджэрс, Р. і Янссен, В. 1991. Aquanet: інструмент гіпертэкставых правесці свае веды на месцы. У Працы 91 канферэнцыі ACM гіпертэкставыя ` . ACM, Нью-Ёрк, 261-275.

[7] Маршал, CC, і Шипман, FM. 1993 год. Пошук Адсутную звяно: падарожжа да няяўнай структуры ў прасторавай гіпертэксту. У працах ACM гіпертэкставыя '93. ACM, Нью-Ёрк, 217-230.

[8] Маршал CC, і Шипман, FM-1995. Прасторавае гіпертэкставыя. Распрацоўка пераменаў камунікацый ACM , 38, 8 (жнівень 1995), 88-97.

[9] Маршал CC, і Шипман, FM-1997. Уздзеянне гіпертэкставай тэхналогіі па практыцы інфармацыя Сартаванне. У Працы 97 канферэнцыі ACM гіпертэкставыя ` , ACM, Нью-Ёрк, 167-176.

[10] Рыўз, Б. 1993 года. Падтрымка сумеснага праектавання ў САПР на Embedded сувязі і гісторыі ў рэжыме канструктара артэфактаў. Доктар філасофіі Дысертацыя, Факультэт камп'ютэрных навук Універсітэта Каларада.

[11] Робертсан, Г., Чарвінскі, М., Ларсан, К. Роббінс Д., Тыль, Д., і ван Dantzich, М. 1998. Дадзеныя гара: Выкарыстанне прасторавай памяці для кіравання дакументамі, у кн. АСМ Уист `98 , ACM, Нью-Ёрк, 153-162.

[12] Шипман, FM, Чэйні, RJ, і Горри, Г. А. 1989. Размеркаваныя гіпертэкставыя для сумесных навуковых даследаванняў: Virtual System наўтбукаў. У працах ACM гіпертэкставыя '89 канферэнцыі , ACM, Нью-Ёрк, 129-135.

[13] Шипман, FM, Маршал, CC, і Моран, TP 1995 года. Пошук і выкарыстанне няяўнай структуры ў чалавека-арганізаванай Прасторавае Макеты інфармацыі. У кн. Канферэнцыі ACM па чалавечым фактару ў вылічальных сістэм (CHI '95) , ACM, Нью-Ёрк, 346-353.

[14] Шипман, FM, Маршал, CC і LeMere, М. 1999. Акрамя Адкуль: Hypertext працоўных абласцей і нелінейны думкі, у Працы 99 канферэнцыі ACM гіпертэкставыя ` , ACM, Нью-Ёрк, 121-130

[15] Шипман, FM, і Макколл, Р. 1999 года. Падтрымка інкрыментны фармалізацыі ў Hyper-Object субстрата, ACM Угоды па інфармацыйных сістэмах , 17, 2, 199-227.

[16] Сміт, JB, Вайс, SF, і Фергюсан, Гдж 1987 годзе. Навакольнае асяроддзе гіпертэкставыя пісьменства і яе кагнітыўнай аснове. У працах ACM гіпертэкставыя '87 канферэнцыі , ACM, Нью-Ёрк, 41-50.

[17] Streitz, Н. Наппетапп Дж., Thuring, М. 1989. Ад ідэі і аргументы, каб Hyperdocuments: Падарожжы праз актыўнасць прасторы, у працах ACM гіпертэкставыя '89 канферэнцыі , ACM, Нью-Ёрк, 343-364.