Science fiction often features characters or objects that undergo radical changes in form while still being recognizable as the same entity. For example, a vehicle might unfold into a robot, or one body might flow or shape-shift into another. We use such transformations as a reflective lens to study similar shape-shifting in visualization, where one visual representation transforms into a completely different one. For example, a node-link diagram might transform into a parallel coordinates plot as a user's task changes from understanding relationships to identifying correlations. Based on four instances of science-fiction transformation, our paper highlights two key questions: First, why is a transformation into a target form needed, or what is the purpose? Second, what remains recognizable across the transformation from source to target, or what is the correspondence? Through four hypothetical transitions between visual representations of a multifaceted dataset, we demonstrate that purpose is also essential to visualization transformations. Furthermore, we show that the question of correspondence results in different levels of complexity in terms of designing and understanding transitions. Depending on whether correspondence is 1:1, 1:N, or N:1, visualization transformations may be direct and easy to understand, or they may require more elaborate transition constructs, implying increased cognitive effort for interpretation. Particularly, cases of 1:N and N:1 correspondence pose challenges for designing visualization transformations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2024】揭示Graph Transformers 中的过全局化问题
专知会员服务
21+阅读 · 2024年5月27日
用于识别任务的视觉 Transformer 综述
专知会员服务
77+阅读 · 2023年2月25日
【Google】高效Transformer综述,Efficient Transformers: A Survey
专知会员服务
66+阅读 · 2022年3月17日
【Tutorial】计算机视觉中的Transformer,98页ppt
专知会员服务
157+阅读 · 2021年10月25日
Transformer模型-深度学习自然语言处理,17页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2020年8月30日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
【Tutorial】计算机视觉中的Transformer,98页ppt
专知
21+阅读 · 2021年10月25日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
19+阅读 · 2020年12月23日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
23+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
11+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关资讯
【Tutorial】计算机视觉中的Transformer,98页ppt
专知
21+阅读 · 2021年10月25日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
从头开始了解Transformer
AI科技评论
25+阅读 · 2019年8月28日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员