专家可能会连续遇到不同类别的光谱,因此不得不频繁地切换认知焦点,导致完成分类所需的时间和认知资源大大增加。另一方面,在检查单条光谱时,专家需要根据光谱的整体形状识别相关谱线。
专家一方面可以在光谱中刷选几个显著的特征,系统会自动识别其中的谱线和对应的红移。另一方面,系统展示不同红移下所有谱线的整体重要性。整体重要性较高的红移可能对应真实红移。
我们还设计了用户实验,以比较SpectrumVA和当前检查工具性能上的优劣并评估系统各部分设计是否有效。参与者使用SpectrumVA和当前工具分别检查300条光谱并填写问卷。
而可视化通过将数据转化为可交互的图形,可以为领域学者提供强大的分析工具。
袁晓如团队近年来与包括天文、健康、历史、中文在内的多个科学与人文领域学者合作,为一些具有挑战性的领域问题提供可视化解决方案和工具。