基于新媒体技术的数据可视化分析与模型构建研究

彭进香 宋茸 蒋优美

(湖南应用技术学院,湖南常德 415000)

随着“互联网+”的飞速发展和5G时代的到来,数据收集、整理、传播的局限性被逐一打破。相比任何时代都要庞大的数据遍布各个移动终端、电子商务网站、数据收集中心等。虽然新媒体的兴起打破了传统的只能纸质局部传播、无法大范围统计、总结。但新阶段的大数据信息仍然掌握在少数人手中,数据规模庞大,种类繁多、复杂多变。

1 新媒体技术下的数据可视化描述

数据可视化呈现中数据量大、数据多样化、以及对数据处理的速度要求,导致数据可视化仅用于航空航天、气象预测、金融、IT等国家机关和大型企业。随着新媒体的发展与普及,网速越来越快、计算机性能越来越卓越、存储容量越来越大。数据传播速度变得更快、信息传播有了实时双向交互和“一对一”的特点。在新媒体模式下,受众是媒体内容的选择者,同时也是主动参与者与创造者。

数据可视化[1]是利用视觉感知分析和识别数据中隐藏的模式、特点、关系,将数据以直观形象的二维图像等方式展现出来,帮助用户在数据分析中获取高价值的知识与信息。Smartbi数据可视化工具常用柱形图、条形图、饼状图、K线图、预测分析趋势图等各种图示加以展现,让数据用户了解数据的变换模式与规律。同时以数据为工具,以可视化为手段,利用计算机图形学技术将人眼视觉容易感知的可视图像呈现现,让用户快速理解、接受与信息处理。

2 新媒体技术下的数据可视化研究现状

数据特征[1]的有效展示一般依赖于绘制和分类。三维空间数据映射至二维图像的过程就是绘制,其中直接体绘制方法是当前使用较多数据绘制方法。分类是指分析与提取体数据中隐含的相关特征信息,建立数据空间、颜色、不透明度等光学属性的映射关系,实现体数据内部特征的有效呈现与展示。根据此项要求研究学者们提出了基于绘制结果图像的传输函数设计方法,传输函数设计维度增加,算法复杂程度相应提高,因此,在绘制过程中需要增强感兴趣特征的视觉感知,增强感性特征的视觉感知是为了避免复杂的传输函数设计过程,同时有利于用户快速地分析与处理初始体数据;分类过程中传输函数的自动设计可实现感兴趣特征的有效呈现与展示,避免复杂耗时传输函数交互式定义过程,节省了用户为获取体数据内部结构重复试验时间,从而提高体数据可视化和特征信息获取的效率。

可视化的发展过程到目前为止已经细分为了信息可视化、科学可视化和可视分析[2]三个类别。从当前新媒体技术的发展现状和发展趋势来分析,面向大众普及数据可视化技术的难点和面临的问题急需解决,从以上现状分析,大数据信息数据价值密度低、商业价值高。数据采集与数据可视化技术需要向普通民众转变,就需要一个媒介,因此基于新媒体技术的数据可视化分析与应用研究势在必行。

3 数据可视化模型构建分析

目前大数据信息数据价值密度低、商业价值高[3],新媒体技术的发展和成熟为数据可视化的普及提供了有力支撑。数据可视化模型构建将以大数据信息特征为切入点、以视觉呈现为研究对象、以人的生理、行为评价为检验方法为依据进行研究。以大数据可视化中“人与信息、动静状态、空间时间、虚拟感知”的交互结构模型为研究架构,依次对大数据可视化的信息静态与动态化设计与应用、空间与时间的变化、虚拟技术与现实展现技术的人机交互进行深入探讨,从单页面上的视觉维度与多页面间的交互设计两部分切入,以图元关系、信息维度之间的关系来探讨大数据可视化的视觉呈现设计,同时遵循“数据采集→数据统计/分析→导入/预处理→数据挖掘”的研究思路来构建新媒体技术下的数据可视化模型并应用于实际。

3.1 新媒体的技术基础

新媒体是依靠计算机技术和互联网技术在数字技术基础上发展而来,信息技术的迅速发展,推动了我国的新媒体技术的快速发展。

数字产品的应用普及,智能手机、手表随处可见。网络建设这么多年发展下来,已经走在世界的前端,民众对于上网技术的掌握也已经十分娴熟。新媒体已经具有强大的生长土壤,被人们所接受与青睐,未来在我国新媒体的发展前景非常可观的。

3.2 新媒体技术的传播形式与内容

与传统传媒相比,新媒体传播形式与内容会有极大的差异。新媒体从根本上改变了人与人之间的交流方式、交流通道,我们熟悉的各种应用和传媒软件以极快的速度对信息进行传播与接受这个世界的任何新信息,新媒体消解传统媒体的边界,消解地域边界,消解了传播者与受众的边界。真正做到了人与人的交互式传播。

3.3 数据可视化系统模型构建

数据可视化技术是计算机领域研究的一个重要方向,借助人眼快速的视觉感知与大脑的智能认知能力,辅助数据挖掘和数据分析并清晰有效沟通与传达各类信息。

(1)面向程序开发类技术人员的数据可视化系统模型构建。该类是较为成熟的一种数据可视化系统架构。主要面向具有专业软件开发能力的技术人员。依靠一套复用性强的可视化开发工具,设计并创造可视化呈现现方法与系统框架。

(2)面向专业技术领域的数据可视化系统模型构建。该类数据可视化系统模型架构主要面向信息可视化、科学可视化、数据分析和数据挖掘等专业领域。特点是允许输入的数据格式单一固定,生成的可视化效果用于特定的专业领域。该类可视化系统模型架构能利用可视化效果分析数据中隐藏的信息,但会失去最终可视化效果的灵活多样性,效果单一,缺乏可视化交互性能。

(3)新媒体技术对数据可视化展示的影响。数据可视化过程的概念模型,从原始数据的数据获取、数据清洗、数据分析、数据模型都可以采用可视化[4]。数据的整理、归档主要依靠人机交互。新媒体是一个非常有效的能够把实时数据和静态数据、空间数据和非空间数据结合的技术。特别是在分析过程中,它的一个特点是时空断裂,时间和空间是割裂的,数据的操纵不受任何地域、时间、空间的限制。因此探索使用新媒体技术将传感数据、社交数据、历史数据进行空间融合,关联整合,做一个直观交互的呈现具有重要意义。

(4)疫情数据可视化呈现。疫情发生,产生了大量的数据,全国各地每天都在发布大量数据信息,后来根据相关专家的研究与分析,依据数据可视化呈现的方式让各个层次、各个年龄段的人员都能很快了解新的变化,如疫情确诊数据统计界面设计图、疫情期间治愈和死亡数据统计界面设计图等都比较形象直观[5]。因此在大数据可视化中,人机界面是实现用户对数据的理解和操纵的交互接口,“数据——人——机器”三者之间的交互是数据可视化呈现与展示的有效途径,可视化呈现质量与效率决定了大数据使用效率。基于人的心理认识与生理感知等因素的大数据可视化研究,将可视交互界面作为人与数据间沟通的信息通道,将数据表达与人的感知与认知能力结合,使可视化界面帮助用户完成有效的分析、推理、决策。因此,以大数据可视化中“人与信息、动静状态、空间时间、虚拟感知”的交互结构模型为研究架构[6],依次对大数据可视化的信息静态与动态化设计与应用、空间与时间的变化、虚拟技术与现实展现技术的人机交互进行深入探讨,使用户建立信息感知与信息交互。实现对大数据的搜集、清洗、处理、利用和开发是建设大数据系统模型的关键,技术路线图如图1所示。

图1 数据可视化系统模型构建技术路线图Fig.1 Technical Roadmap of Data Visualization System Model Construction

新媒体技术的数据可视化分析将为各行业提供灵活高效的数据分析模型[7],帮助他们挖掘用户的行为数据价值,及时根据用户需求优化产品性能,同时也能让用户在线体验产品的价值,形成人机界面的交互与对话,大数据时代新媒体技术的不断发展,不仅会改变人们的生活习惯更会促进企业的大数据运营思维发展,总之,信息的传播形式与传播平台较大程度的变化是社会新媒体技术发展的必然趋势。