VIS2016 4日目 前編

本会議二日目に見たセッションの簡単なまとめ。まずは前半戦。

＃聞いた内容だけから書いているので勘違いしてる部分もかなりあると思うので、適時修正していきます。あまりにも分からなかったりつまらなかったのはカットしています。

VAST：Textual Data

＝NameClarifier: A Visual Analytics System for Author Name Disambiguation

 論文とかで同じ名前の人がたくさんいるので区別がつかない。それを共著者情報、トピック、所属、登校時間情報などを使って視覚的に探索する。すべて自動でやるとブラックボックスなのをの分かりやすくしたいと。正直なんでそんなことしたいのかも結果もよくわからなかっ（具体的なところがよく分からなかった）た。

＝TopicLens: Efficient Multi-Level Visual Topic Exploration of Large-Scale Document Collections

クラスタリング結果の散布図で選択範囲に関して更に動的にクラスタリングして高速にレイアウトしなおして選択範囲の詳細情報を探索できるようにした。マジックレンズの発展形。まず、Hirerarchical NMFをベースに動的クラスタリングを行うようにしたDynamic H-NMF（DH-NMF）という手法を提案。さらに、選択範囲の元々のレイアウトを生かしてずれが少なくなるようにした、t-SNEベースのGuided Approximate t-SNEというレイアウト手法を提案。

＝TextTile: An Interactive Visualization Tool for Seamless Exploratory Analysis of Structured Data and Unstructured Text

 構造化されたデータ（例えばレビューのレーティングとか）と非構造化データであるテキストデータ（例えばレビューの文章）を両方使って情報比較を行う可視化システムを提案。例えば、医者に低い点を与える時にどんな不満をいっているのか、とかそんなのを調べたい。らしい。

＝DocuCompass: Effective Exploration of Document Landscapes

 散布図とかで選択範囲のラベル情報を周辺にレイアウトするというマジックレンズ＋ラベルレイアウトのシステムは昔からずいぶんあるのだけど、このシステムでは複数選択して比較できる、他の可視化手法をひっつけられる、さらに各ラベルの横にヒストグラムとかを追加でSmall multipleっぽく表示できる（Small multipleって言ってたけどどちらかというとSparklineだよな）。

＝Online Visual Analytics of Text Streams

テキストストリームから新たに流れてくるテキスト（たぶんニュース記事かな？）をその場でクラスタリングしながらトピックの進化を可視化していく。表現手法としてはThemaRiver+Sedimentation。 Shixia Liuさんのグループらしい研究。

CG&A：Visualization Systems & Applications

IEEE Computer Graphics and Applications という論文誌からセレクトされた論文の発表セッション。CG&Aは年に6冊出ていて、そのうち2回が可視化の特集号になるらしい。TVCGに比べるとだいぶん採録はされやすいのでねらい目という話し。

＝Key-Node-Separated Graph Clustering and Layouts for Human Relationship Graph Visualization

お茶大伊藤先生の発表。グラフ可視化するときにオーソリティノードに注目したくてもそういうノードは大抵その他大勢のなかに埋もれている。そこでオーソリティだけのクラスタを作って、その他大勢は別途クラスタリングする。そうするとオーソリティがどのクラスタとつながっているのか（その逆も）よくわかる。

ネクスト　プレゼンテーター　イズ　タク・イト

— Masahiko ITOH (@i_mash) 2016年10月26日

座長さん10回くらい僕に発音を尋ねて「タカユキ」とか「タコヤキ」とか練習してたのに https://t.co/Ayk9vX8dq9

— 1T0T akay uki (@1T0T) 2016年10月26日

＝Visualizing Rank Time Series of Wikipedia Top Viewed Pages

 Wikipediaでよく見られているページのランキング変遷を可視化するWikiTopReader。表現手法として３つ提案している。１．普通のノードで表現するGeneral Timeline、２．前後5日の変遷を表すSparklineをノードに埋め込む、３．前後のランク情報をノードに表現するBadge。

＝A Decision Support System for Planning Sustainable Water Distribution Systems

 水道施設の状態とその変化を可視化。

おまけ：

昼飯：ステーキ＠KONA GRILL