可视化工具（共9篇）
可视化工具 篇1
思维可视化可以看作是“一种强大的图形技术,这种技术为开发大脑潜能提供了一种通用的工具”。通常它也是一种辅助记笔记，促进人们思维发散的“工具”，是一种能够促进教学设计改进，帮助教学实施以及教学评价的工具。实际上，思维可视化的用途很多，不仅可以用来记笔记、梳理知识、小组协同学习、进行头脑风暴等，还可以进行文学创作、思维决策，分析问题的各种影响因素、对知识进行二次加工、方便呈现以及设计规划等。
总体上说，思维可视化是利用图形化、形象化的形式来表达人们头脑中形成的概念、知识、思想等，把隐性知识显性化、可视化，方便人们思考、表达、理解并能促进交流的一种图形技术。在教学应用方面，主要是在利用思维可视化技术进行各个学科的教学设计，新的教学法的探索，知识管理等。当然，在进行思维可视化的实际开发与应用过程中，最基本的要求是能进行思维导图的绘制。在进行学科教学设计时，受环境的局限，大都是采用手绘思维导图的方式，其效率低下和效果差是可想而知的。为了解决这一状况，各种支持思维可视化导图的绘制软件工具相继出现了，我们也可称之为“工具”之工具。为了便于大家有效了解和使用这些工具，本文重点对这些工具的功能特点进行梳理和分析。
●XMind
XMind是一款易用性很强的国产思维导图（Mind Map）软件（但是官方网站使用的是英文）。其用户界面见图1。Xmind可以绘制各种导图，包括思维导图、鱼骨图、二维图、树形图、逻辑图、组织结构图等。用这款软件将自己制作的思维导图上传到网络中和别人分享，并能浏览、评论、收藏以及下载其他用户上传的思维导图。由于是中文界面，所以我国的初学者学起来比较方便。
●FreeMind
FreeMind是一款基于Java语言的跨平台开源思维导图软件，可以运行在Windows、Linux以及Mac等多种操作系统上，所有功能完全免费使用，并且国内已有针对各个版本的汉化包，用户界面见上页图2。FreeMind最吸引人的特点之一是它定义了大量的快捷键，可以很方便地使用快捷键插入、编辑和浏览平行节点、子节点，这些快捷键在进行头脑风暴、整理思路以及节点众多时给使用者带来了极大的方便。
●MindManager
MindManager是一款由美国Mindjet公司开发，用于创造、管理和交流思想的通用标准的付费商业绘图软件，用户界面见下页图3。该软件功能丰富，简单易用，快速上手，特别适合于进行思维导图的创建和管理。用MindManager可以创作出内容丰富美观的可视化图形，可以将不同节点之间的关系用各种彩色线条连接起来，可以改变背景图像为自己想要的图像，对用户认为重要的信息添加编号和改变颜色，能够用分界线对信息分类，同时还能够添加浮动的节点并能对每一个节点添加注释，方便自己和他人浏览。另外，MindManager很重要的特点之一是提供了大量丰富的模板，用户可以选择从模板创建自己的思维导图。
●iMindMap
iMindMap是思维导图创始人托尼·巴赞（Tony Buzan）领导的团队开发的思维导图软件，基于Java语言开发，支持Windows、Linux和Mac多种操作系统，用户界面见图4。这款软件相对其他软件功能更为专一，被设计只用来制作思维导图，而不是其他诸如概念图或流程图等图形，所以在制作思维导图方面比其他软件显得更为专业。i Mind Map的软件界面十分简洁美观，所有的工具按钮都用形象的大图标来显示，从这个角度说，软件本身就十分符合思维可视化的要求。
●MindMapper
MindMapper是由Buzan Organization公司开发的一款专业的，实现可视化概念图的商业智能工具软件，界面见图5。该软件的功能极其丰富，能够帮助用户发散联想、头脑风暴、罗列属性、整体规划、分析因果以及进行逆向思维，十分适合思维导图的制作。
●Inspiration
Inspiration是一款以制作思维导图为主要功能的思维学习工具软件，用户界面见图6。该软件制作的思维导图十分美观，也非常符合托尼·巴赞所描述的思维导图的特征，中心节点与其子节点之间的连线自动生成不同的颜色，而且任意两个节点连线的颜色都可以修改。Inspiration还提供了丰富的图库资源，为用户在思维发散过程中的想法的可视化提供了很大程度的帮助。
在思维可视化的具体应用过程中，使用思维导图工具制作导图是最基本的条件，也是人们进行问题思考与解决的过程。在众多的思维导图工具软件中，每一款都有自己的特点和特色。Mindmanager是研究者关注比较多的一款，目前已发表的许多文章都有对它的功能特征、使用技巧等方面的详细介绍，同时在网络教学中，还使用其设计专题网站的导图系统。Inspiration也是在研究论文中出现较多的思维导图软件，大都是先介绍Inspiration的使用方法，优点分析和理论依据，最后根据具体的学科，制作出与学科教学内容结合的思维导图。就目前而言，关于思维导图软件的研究正在从个人制作思维导图向多人协同制作的趋势发展，有关思维导图分享、网络中传播交流、多人共同制作思维导图已成为一个研究的重要方向。
可视化工具 篇2
学习体会
坝子中学 任轶
本人有幸参加2013年12月12日至13日在大方由教育局组织的由深圳市龙岗区教师进修学校汲虹主任及王娜娜老师的《2013初中语文主题培训》。通过汲虹主任的培训，认识了思维可视化工具，认识了思维导图，并学习了思维导图的制作，现结合学习和应用谈谈自己的一些体会。
思维可视化是指运用一系列图示技术把不可视的思维（思考方法和思考途径）呈现出来。思维导图又叫心智图。国外教育界称之为“概念图”（Concept mapping），国内也有译为“概念地图”的，我们一般使用“概念图”的说法。所谓“概念图”，是指利用图示的方法来表达人们头脑中的概念、思想和理论等，是把人脑中隐形知识显性化、可视化，便于思考、交流和表达。可以想到，自有人类社会以来便有概念图的交流传播方式，如远古的象形文字与符号、古代的周易八卦图、人们使用地图表达地形和方位以及儿童自发的用涂鸦来传达自己的想法等。可以认为，人类使用的一切用来表达自己思想的图示方法都是“概念图”。“思维导图”的称呼直接说明这是引导人们思维的图。
思维导图在教学中非常重要，可以在教学活动中帮助师生的认知活动。思维导图是一种表达知识的网络图形化技术，知识图由概念网络构成，网络包括节点和连线，节点代表概念，连线代表概念之间的联系。思维导图将某个主题的概念及其关系用网络状的图形表示，将主题的不同级别的概念置于线条上，逐层分支 成多层线条。
归纳思维导图提炼关键词：“三原则”和“五技巧”，其实，我们广大教师在自己的日常教学实践中早就自然地使用了思维导图的方法，例如，历史老师在黑板上画出历史事件的实践线、生物老师用框图来表示生物分类、语文老师画出作品人物的相互关系和文章的结构等。在数学学科中，思维导图就应用得更多了，如：各种数量关系图，知识框架图，解题的步骤，解题用到的线段图„„只是没有把它们归纳成“思维导图”而已。可见思维导图在学科教学中有很广的应用基础。
思维导图作为一种教学策略和帮助学生认知的工具，可以有多种使用方法，适用于不同的学习情景：
1、作阅读笔记
把文章的内容，化繁为简，以概念图形式扼要地表达出来。
2、作学习的总结
完成某个学习单元或课题后，利用概念图把学习心得或成果显示出来。
3、构思写作的内容
利用概念图，初步构想文章的内容，然后进行选材及组织材料等计划工作。
4、构思专题研究学习内容 利用概念图，初步拟订专题研习的大纲。
5、自我检测
在学习某个单元或课题前或后，分别绘画概念图作比较，以检视有否建构新知识或扩展学习的范畴。
6、协作学习，建构新知
学生比较各自绘画的概念图，讨论修订，然后整理、综合成一个新的概念图。
7、作授课教案
新上一堂课，可以把内容做成思维导图呈现在学生面前，学生可以一目了然，并且训练学生制作思维导图。
思维导图是建构在专家先进的教育理论基础之上的教学平台，因此对我们而言就是一个优秀的专家平台。在这一平台上工作，就象时刻在专家的指导下工作一样，所以无论教师和学生都能够更好地在教与学中体现新课标的理念和要求。每一个教师在自己的教学活动生涯中，还可以利用思维导图表达自己的各种创意，用来研究自己感兴趣的任何问题，从而创造出更加丰富多彩的故事来。
可视化工具 篇3
数据可视化可以使数据变得更有意义，而且可视化也可以使数据变得更容易理解。数据可视化软件正帮助越来越多的企业从浩如烟海的复杂数据中理出头绪，化繁为简，变成看得见的财富，从而实现更有效的决策过程。很多企业在上了ERP之后，面对海量数据，难以分析，难以清晰的呈现，难以从中发现问题，企业管理者也很难从中找到决策之道。 数据可视化工具能够以一种简便易用的方式将复杂的数据呈现出来，用户更容易理解这些数据，也就更容易做出决策。Tableau、Qlik、Microsoft、SAS、IBM等IT厂商纷纷加入数据可视化的阵营，在降低数据分析门槛的同时，为分析结果提供更炫的展现方式。
俗话说的好：工欲善其事，必先利其器！一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性；我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员；我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘大数据呢？此时就需要倚仗大数据可视化（BDV）工具，因此，笔者收集了适合各个平台各种行业的多个图表和报表工具，这些工具中不乏有适用于.NET、Java、Flash、HTML5、Flex等平台的，也不乏有适用于常规图表报表、甘特图、流程图、金融图表、工控图表、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧！
传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：
（1）实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新；
（2）简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点；
（3）更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求；
（4）多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
数据可视化技术在现今是一个新兴领域，有越来越多的发展、研究等数据可视化分析，在诸如美国这些国家不断被需求。企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing.js，它是为艺术家提供的编程语言；从统计和数据处理的角度，R语言是一款典型的工具，它本身既可以做数据分析，又可以做图形处理；介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js是一个不错的选择，像D3.js这种基于Javascript的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。
网络安全数据可视化工具研究 篇4
安全可视化是一个比较新的术语, 它的主要目的是使用常见的可视化技术展示安全相关的数据信息, 以便安全分析师能够从中挖掘深层内容。 目前, 该领域有为数不少的研究文献发表出来, 但是很少有人对正在兴起的安全可视化工具做一个梳理。 文中详细讨论了几类安全可视化工具及其侧重展示的数据, 以期能够为之后开发的安全可视化系统提供一些借鉴。
2 分类方法
许多可视化系统在设计过程中采用的都是数据驱动的方法。 可视化系统的设计应该按照实际用例来驱动。 在这种方法中, 系统可能包含一个或多个数据源。 基于这种方法, 文中将近期的网络安全可视化系统分为4 大类型, 并将详细描述每个类型的相关可视化工具, 指出每个工具结合可视化技术在现代网络方面挑战了何种适用性。
3 安全数据可视化工具
3.1 客户机/服务器安全数据可视化
该类可视化工具主要是致力于主机服务器安全数据可视化。 此类工具设计目的是为了显示当前的网络用户数量、 系统负载状态以及客户机或者服务器的异常活动。 这类工具还能够将正在运行的进程与单个客户机或服务器的网络流量相关联。 这个特性可以提高分析师识别恶意软件的能力, 因为恶意软件经常会运行匿名的系统进程。
Portall深入监控客户机, 倾向于将TCP连接与生成它们的客户机的进程相关联。 它允许端到端的可视化分布式进程之间的通信。 该系统主要是包含两个平行的轴, 左边代表客户机, 右侧代表服务器和各自的流程。 线条用来表示从客户端到服务器一个TCP连接。 Portall是描述主机进程之间网络流量的最早的系统之一, 该系统能够探测间谍软件, 商品广告等。 如图1 所示。
3.2 内部/外部监控安全数据可视化
相对于外部IP主机, 这类可视化相关工具关注的是内部的相互作用。 类似上述的类, 这类可视化还集成了一个显示主机内部与外界沟通的IP地址集。 由于以一个非阻塞和有深度的方式显示内部主机的进程本身是一个微妙的行为, 加上显示成千上万外部IP地址集的沉重负担, 这两个问题对于这类工具来说是应该重点解决的。
VISUAL是展示这方面数据最早的可视化工具之一。 该系统能够帮助安全分析师看到有关外部来源的内部网络之间的通信模式。 如图2 所示, 内部网络是由一个网格来表示每个小区的一个内部主机, 外部源以方块大小来表示活动水平的, 多个过滤机制可以用来过滤掉内部或外部主机以形成一个不太杂乱的显示方式。 关于主机的各种详细信息, 也可以显示在用户请求上。
3.3 端口活动安全数据可视化
有关端口活动安全数据的可视化技术的设计人员认为, 各种恶意代码, 如病毒、 木马和蠕虫会通过不寻常的和不规则的端口活动表现出来。 这类数据的可视化可以帮助分析师对在网络中运行的恶意由于大量的流量以及可能的端口号和IP地址, 缩放技术必须纳入这类数据可视化的设计之中。
Portvis采用彩色网格来绘制网络活动。 主显示图形上包含256*256 个网格, 每个点代表可能的65536 个端口号。 将端口号转变成2 位 (X, Y) 来确定网格上的端口的位置。 X作为端口号的高字节, Y作为低字节。 每一点相对于时间的变化和变更将使用颜色来描述。 黑色的表示没有变化或变更, 蓝色的代表一个小的水平的变化, 红色指的是一个更大水平的变化, 而白色代表最大水平的变化。 该网格可以被放大, 以提供特定端口的进一步详细信息。 当一个可疑的活动端口位于一个具有高的、 合理的活动水平的端口集时, 该系统的缺点就暴露出来了。 在这种情况下, 想要识别和聚焦在该区域不是一件容易的事。
3.4 攻击模式可视化
入侵检测报告是这类可视化技术常见的数据源, 入侵检测系统的一个主要缺点是, 不管采用何种检测机制, 他们每天生成的报告数量是非常庞大的, 使得安全管理员无从下手, 此外, 由于入侵检测系统的签名并不总是写得足够精确或太具体, 因为异常行为并不总是代表恶意行为, 假阳性和假阴性也会出现, 遍历多个页面日志条目, 搜索恶意和异常行为对于一个安全管理员来说是一项艰巨的任务, 可视化工具应该协助分析视觉相关性和减少假阳性。
Snortview的主要目的是利用可视化有效识别假阳性。 其可视化图形由3 个主要面板组成: 源地址、 警示和源目标。
4 展望
安全可视化关注的是识别和放大认知活动的感知的使用。如果数据以不符合人类视觉系统的固有规则的方式被表示, 数据的基本模式和趋势将无法检测。 正如前面所提到的, 由于安全性可视化工具的开发人员不一定是视觉设计师, 他们提出的工具可能缺乏一些基本特性。 从现代网络生成的数据量和数据元素之间的关系的高度复杂的数据元素已经证明了传统的技术效率低下, 不足以实现人工分析师的态势感知。一个传统的可视化系统的最终目标是提供一个高层次的安全事件的视图系统, 使分析师能够做出更及时和明智的决定。在提供方法来引导此类更高层次的分析的同时, 这些传统的系统经常丢弃能够为分析师识别关键事件和威胁的元素。 最近的研究反应了传统面向开发过程和算法的传统可视化方法渐进的但不可避免的转变。 这种转变应被视为现代安全可视化系统的设计, 应该是他们的设计理念的内在组成部分。 实现态势感知的过程与实时分析系统的性能有着密切的关系。安全可视化系统在他们的当前状态大多适用于离线取证分析。实时处理网络事件需要大量的资源, 无论是处理事件需要的计算能力, 以及需要存放统计集合的存储量。 由于链路速度的指数级增长, 更多数量的安全事件被触发, 对这个为应对更高吞吐量的新兴领域造成了挑战。 一个可行的方案解决这个性能要求是: 利用电流产生的图形处理单元 (GPU) 的并行处理能力来协助处理数以千计的硬件线程。
5 结语
由于在现代网络中产生的安全相关事件的数量正在上升, 网络安全可视化系统的需求比以往任何时候都多。 文中的研究从用例的角度展示了网络安全可视化领域的相关工具。 这些工具的分析, 来研究这一新兴领域的几个关注的问题。 详细阐述了所有工具的优点和缺点, 并揭示了研究人员应该关注的焦点问题。
参考文献
[1]Conti.Security Data Visualization[J].No Starch Press, 2007.
[2]Harrison L, Lu A.The future of security visualization:lessons from network visualization[J].IEEE Network, 2012, 26 (6) :6-11.
可视化工具 篇5
2011年9月起，个税起征点提高到3 500元，工薪所得税率表由9级简并为7级。Excel中最多只允许IF()函数嵌套7层，因此，恰好可以利用嵌套函数设计纳税筹划模型。
在进行个人所得税纳税筹划时，可将个人年收入简单地分为每月工资收入和年终奖金两部分，并可假定每个月工资额度相同。在年收入固定的前提下，合理地权衡每月工资和年终奖金，可以达到降低个人税负的效果。
为了计算方便，本文不排除各种极端情况，不考虑个人缴纳的养老金、失业金、医疗金、住房公积金等可税前扣除事项，并设定：自变量x为每月工资收入，因变量y为全年总税额，常量a为全年税前收入。在a给定的前提下，可做如下推断： (1) 全年总税额y可以表示为由每月工资x这个单一变量决定的分段函数; (2) 由于税金的计算全部为线性运算，可以推断该分段函数y的各段均为线性函数; (3) 经过复合运算后的目标函数y有可能为非连续函数，即出现“断点”，也就是在特定范围内，月工资的微小变动会引起全年总税金的巨大差异。
二、问题的求解
本文应用Excel嵌套函数、控件和散点图构建了动态可视化工具，如图1所示：
1．设置按钮。
在A列输入文字，并在相应位置拖入三个数值调节钮。数值调节钮参数及作用见下表：
2．输入公式。
C1单元格内输入“=$B$1”并自动填充到IV1单元格。
C2单元格内输入“=B2+$B$11”并自动填充到IV2单元格。
B3单元格内输入“=IF (B2<=3 500, 0, IF (B2<=3 500+1 500， (B2-3 500)*0.03, IF (B2<=3 500+4 500， (B2-3 500)*0.1-105, IF (B2<=3 500+9 000， (B2-3 500)*0.2-555, IF (B2<=3 500+35 000， (B2-3 500)*0.25-1 005, IF (B2<=3 500+55 000， (B2-3 500)*0.3-2 755, IF (B2<=3 500+80 000， (B2-3 500)*0.35-5 505， (B2-3 500)*0.45-13 505)))))))”并自动填充到IV3单元格。
B4单元格内输入“=IF (B1-B2*12>=0, B1-B2*12, -100) ”并自动填充到IV4单元格。
B5单元格内输入“=IF (B4<=12*1 500, B4*0.03, IF (B4<=12*4 500, B4*0.1-105, IF (B4<=12*9 000, B4*0.2-555, IF (B4<=12*35 000, B4*0.25-1 005, IF (B4<=12*55 000, B4*0.3-2 755, IF (B4<=12*80 000, B4*0.35-5 505, B4*0.45-13 505) ) ) ) ) ) ”并自动填充到IV5单元格。
B6单元格内输入“=IF (B2+B4-3 500<0, 0, IF (B2+B4<=3 500+12*1 500, (B2+B4-3 500) *0.03, IF (B2+B4<=3 500+12*4 500, (B2+B4-3 500) *0.1-105, IF (B2+B4<=3 500+12*9 000, (B2+B4-3 500) *0.2-555, IF (B2+B4<=3 500+12*35 000, (B2+B4-3 500) *0.25-1 005, IF (B2+B4<=3 500+12*55 000, (B2+B4-3 500) *0.3-2 755, IF (B2+B4<=3 500+12*80 000, (B2+B4-3 500) *0.35-5 505, (B2+B4-3 500) *0.45-13 505) ) ) ) ) ) ) ”并自动填充到IV6单元格。
B7单元格内输入“=IF (B3>0, B5, B6)”并自动填充到IV7单元格。
B8单元格内输入“=IF (B4>=0, 12*B3+B7，-10 000)”并自动填充到IV8单元格。
3．构建图像。
选中第二行和第八行，插入散点图，直接单击“完成”。右击散点图的数值(Y)轴，在“刻度”选项卡内设置最小值为“0”。
4．使用方法。
调整第一个调节按钮能够动态地观察总税金的分布规律随总报酬的变化而发生变化的情况;后两个按钮主要用于调节图像的左右边界，以便能够随意调整细节显示的程度。
三、结论
1. 当0<总报酬≤3 500时，不可能交税。
2. 当3 500<总报酬≤21 500时，总税金y为每月工资x的连续分段函数，共分为两段，函数图像如图2所示。存在无穷多个最优解使得最低总税金y=0，最优解存在于图像最右侧。此时适度增加月工资额度，减少年终奖金额度，能够避免缴税。进一步讲，只要每月工资额度高于分段函数两段的交点对应的横坐标值，就能够保证员工免交个税，此时用人单位可以按其需要对年终奖金和每月工资的比例进行调整。
3. 当21 500<总报酬≤42 000 (3 500×12)时，总税金y为每月工资x的不连续分段函数，共分为三段，存在一个断点，函数图像如图3所示。存在最优解使得最低总税金y=0，最优解存在于图像最右侧。此时适度增加月工资额度，减少年终奖金额度，存在不缴税的可能。
4. 当42 000<总报酬≤57 500时，与21 500<总报酬≤42 000时类似，但最低总税金y>0，函数图像如图4所示。此时适度增加月工资额度，减少年终奖金额度，可以使总税金降到最低。
5. 当57 500<总报酬≤60 000时，存在两个断点，函数图像如图5所示。最优解存在于图像最右侧。此时适度增加月工资额度，减少年终奖金额度，可以使总税金降到最低。
6. 在总报酬>60 000之后，函数图像类似于图6，对其细节不再具体分析。此时最优解已经不再位于图像最右侧，而且多数情况下只存在唯一最优解。因此，需要经过计算得出最优解，才能使总税金降到最低。最优解的具体范围可以用本文的模型快速进行求解。
显然，动态可视化的方法不仅可以计算出特定案例的具体数据，也可以依靠视觉迅速准确地找出普遍规律，更加方便地得出结论。本文设计的方法具有较强的通用性，加以修整后可以在更广的范围内应用。
参考文献
[1].徐恩耀.工资、薪金所得的税收筹划探析.科技和产业, 2012;12
可视化工具 篇6
微博引发传统信息传播模式的巨大变革。在信息传播内容上,微博信息包含视频、文字、图像等多媒体数据; 在传播结构中蕴含用户之间的社交关系; 在传播行为中突出以用户为中心; 在传播效果评价中实现从专业评价指标到用户认同度和执行力的转移。同时,智能移动设备,如智能手机、智能手环、智能手表的普及改变了大众的网络社交行为方式,突破了地理位置的束缚,社交网络用户可以随时随地传播任何内容和形式的信息,其影响范围与应用领域涉及电子商务、电子政务、社会信息安全等多方面[1]。
微博在给用户带来更方便、快捷、全面的体验和服务的同时,微博用户的虚拟性、传播的爆发性等因素也引发了一系列新的问题。例如,近些年,在社会信息安全领域,网络谣言借助微博平台得以迅速传播,谣言散布者身份的虚拟性增加了源头监管的难度,导致公共事件频繁发生,妨害社会稳定。
因此,对微博用户和信息传播进行直观、清晰、实时、自动化地分析与理解,还原稍纵即逝的微博传播场景,识别用户类型,展示传播过程,感知传播舆情,预测传播趋势是提升微博信息传播洞察力,增大微博传播影响力的重要方法。
由于受到传播媒体的单一性、传播方向的单向性、媒体受众的被动性等因素的制约和实验室环境的限制,基于传统传播学理论的研究方法难以适用于微博用户描述和微博传播方式的研究。微博信息内容的异构性、传播渠道的多样性、传播速度的迅猛性、影响效果的广泛性等特性,使得仅使用人工分析或采样分析等传统信息传播分析方法不仅效率低下,而且难以做到微博传播趋势的实时掌握。因此,关注微博数据的展示、理解和传播趋势的微博信息传播可视化分析技术越来越受到人们的重视。
本文对国内现有的微博信息传播可视化工具进行了分类,比较其功能,分析相关的可视化技术,对存在的问题进行总结,并对今后的发展做了展望。
2微博信息可视化概念
2. 1信息可视化概念
“信息可视化( Information Visualization) ”术语最早由G. Robertson、S. Card与J. Mackinlay等人提出[2], 而后许多大学、科研机构和企业开始对信息可视化技术进行了深入的研究,该技术应用范围不断扩大,涉及交通[3]、医疗[4]、知识检索[5]、教育[6]等领域。
许多研究者从不同的角度对“信息可视化”进行了定义。S. Card[7]将信息可视化定义为: “能够强化使用者感知力与接受力的,由计算机支持的用于表示抽象信息的互动式可视化图像。”Jock Mackinlay[8]将信息可视化描述为: “信息可视化关注的重点是抽象、非实体的数据,例如文本数据,具有层次结构的数据和统计数据”。Chaomei Chen[9]将信息可视化定义为: “利用计算机交互式地显示抽象数据,从而使人们增强对抽象信息的认知”。K. Andrews[10]认为信息可视化是为便于消化和理解抽象信息的空间和结构而对信息的视觉表示。
上述对信息可视化的描述强调了该技术的两个主要目的: 直观展示数据和清晰地理解数据。
2. 2微博信息传播可视化概念
微博信息传播可视化是信息可视化技术与微博信息传播领域相结合的产物,目前没有形成统一的定义。根据现有研究和相关可视化技术应用,本文将微博信息传播可视化技术定义为: 利用计算机可视图形、机器学习与自然语言处理技术、传播学原理和统计学计量方法对微博用户特征与性质、微博信息传播过程、舆情演变、传播趋势与预测进行自动化分析和直观展示,旨在提升用户微博洞察力和管理能力的技术。
目前,国外的微博类社交网络可视化技术的主要研究对象是Twitter、Facebook等社交媒体。新浪微博提供的API接口可以方便研究人员读取微博数据,国内微博信息传播可视化技术的研究大多集中在新浪微博社交平台。
微博信息传播可视化研究领域中主要围绕可视化效果展示、传播过程分析、传播舆情分析与传播趋势分析这四个热点内容展开。
微博信息传播可视化技术研究的必要性在于:
( 1) 随着大数据时代的到来,将数据体量巨大、结构复杂、瞬息万变的社交大数据利用数据可视化( Data Visualization) 技术展示,已成为理解数据、发掘数据价值的一种趋势。
( 2) 多层次多维度的异构数据的聚合与统一呈现的要求。微博传播可视化的优势在于对多元异构数据提供一个统一的呈现方式。在该方式下,数据自身的特点与差异性会在数据间的相互比较和统一的表示框架下被放大,优秀的可视化使得多种信息以综合的方式得到展现。例如,通过可视化观察,微博传播模式和用户关系能够被提取。
( 3) 具有多背景的多领域人员交流沟通的要求。分析微博用户和传播过程需要专业的统计学、传播学等背景知识。为此,微博传播可视化的技术可以帮助不同背景人员沟通、理解微博传播的规律和模式,以达到良好的协调效果。
( 4) 微博传播与传统传播方式的差异性要求。 相比较于传统媒体,微博信息传播的差异性如表1所示。
3微博信息传播可视化分析工具
3. 1工具分类
目前,微博信息可视化工具按照其所依附的平台主要可分为三类:
( 1) 基于软件应用的微博可视化工具
如Gephi、Rapid Miner、Mahout、Pajek、Social Ac- tion、Graph Viz、Node XL、Cytoscape、R等。这些软件可用于大数据分析,并且提供了图形包。因此,可以利用这些软件进行数据可视化分析,但是由于这些软件功能强大,使用复杂,普通用户难以操作[11]。
( 2) 基于网页应用的微博可视化工具
国内的微博可视化工具以这种形式为主。如一找微分析[12]、知微网[13]、微指数[14]和一找微舆情[15]等。
( 3) 基于智能移动终端的微博可视化工具
微指数[14]还开发了基于移动终端的新浪微博信息传播可视化分析工具,其主要功能包括微博传播的热词趋势、实时趋势、地域解读和属性分析。
3. 2工具功能比较
笔者从微博传播可视化工具的可用性、用户分析、传播分析这三个方面对国内现有的12种微博信息传播可视化工具进行了比较。如表2所示。
( 注: √表示具备该功能,× 表示不具备该功能)
3. 2. 1用户分析
目前该方面的研究主要由用户静态属性、用户关系、用户性质和用户影响力这四部分组成。
( 1) 静态属性分析
用户的静态属性包括用户名、用户类型、用户性别、年龄、地域分布、兴趣爱好和使用终端等信息。通常采用饼形图、条形图、直方图、雷达图和其他特殊图形展示用户的静态属性。
例如针对某条微博,图1所示的饼图直观地反映了移动终端对于微博信息的传播起到重要作用。图2采用条形图的方式给出用户年龄的分布图,反映了微博话题关注度和用户年龄之间的关联关系。图3则采用雷达图的形式绘制出不同用户的兴趣爱好分布情况。图4采用中国地图通过利用颜色的深浅反映不同地域用户参与微博传播的比例情况。
现有的可视化图形种类还不够新颖丰富; 计算方法上主要采取对用户固有属性值进行累积、分类、排序等统计分析,计算复杂度低,所反映的信息量少。针对该问题,文献[24]提出的ThemeRiver图在创新图形设计,改善用户感官方面做了一些尝试。
( 2) 用户性质分析
微博中的水军用户是当前影响微博环境的重要因素,也是网络谣言、病毒式营销的主要来源。
一找微分析、知微、独到传播提供了网络水军分析的功能。以雷军于2015年4月19日上午11: 41分发布的微博( http: / /weibo. com/1749127163 / Cd Yr Dmo75? ref = home) 为例,分析结果如图5所示。
从图5的水军识别结果可以看出,不同的水军识别算法对于水军识别结果并不相同。对于该条微博,独到传播认为僵尸用户所占用户总比例为21. 64% ,知微网认为水军所占比例为12% 。但是,一找微分析认为
63% 的用户为疑似水军用户,这与独到传播和知微的分析结果正好相反。这种截然相反的情况说明水军识别算法不同会导致识别结果的巨大差别。
目前对水军的识别通常采用基于内容特征、基于用户特征、基于环境特征和基于综合特征的识别方法[25]。此外,韩忠明[26]等人开发了一种基于概率图的微博水军识别方法。即将用户的属性和行为量化为特征指标,通过构建属性特征和行为特征之间的概率图,将用户为水军的概率表示为概率图中的隐变量,实现水军用户的定量测定。
( 3) 用户影响力分析
按照用户的影响力分类,微博用户可分为普通用户和意见领袖。
微博的传播往往围绕一个或多个意见领袖发布的微博而产生的。在识别意见领袖时,目前的可视化工具通常采用微博转发圆环图进行意见领袖的可视化展示。微博转发圆环图可以清晰准确的识别围绕某几个意见领袖所形成的环形转发结构。其设计原理是将转发( 原创) 微博的用户作为结点,将用户间的转发关系作为节点之间的连线。一个用户的微博被转发的次数大于某个阈值时,就会在该用户节点的周围形成一个圆环图,而意见领袖就位于中心的原点位置。
以人民日报发布于2015年4月20日9: 23,分析时间为当日9: 40分,内容为“9位知名大学校长推荐书单”的微博( http: / /weibo. com/2803301701 / Ce6Zivqv O? ref = home&rid = 13 _0 _2667335142317904169) 为例,比较微博引爆点、知微、一找微分析这三款微博传播可视化工具对于意见领袖的识别。传播圆环图如图6所示。从图6中可以看出,寻找微博引爆点和知微网都绘制出微博转发圆环图,但是一找微分析则没能绘制出转发圆环图。由于微博的产生速度较快,一找微分析在实时分析上存在一些问题。这也说明了微博传播分析中实时分析是一个技术要点和难点。
此外,意见领袖的挖掘还需要考虑用户的动态属性。文献[27]提出了基于用户动态属性的意见领袖挖掘方法,弥补了仅使用静态属性进行意见领袖识别的不足。
3. 2. 2传播分析
目前该方面的研究主要由传播过程分析、传播舆情分析和传播趋势分析三部分组成。
( 1) 传播过程分析
微博传播过程分析是微博分析中最重要的组成部分。通过可视化展示,可以直观地发现微博信息被转发的路径、层级和信息扩散的范围。
本文认为在传播路径展现和传播模式发现这两方面Weibo Events优势明显,体现在几个方面:
1传播路径图种类丰富,特征明显。该系统采用基于HTML5的CANVAS绘图技术,提供帆状视图、曲线图、树形图进行传播过程可视化分析。
2图例形式多样。该工具在允许用户根据分析需要去选择节点大小、节点颜色、改变环形图参数,并针对微博的转发数、粉丝数和长度进行过滤,并且对于节点大小、颜色都给出了相关的解释,便于使用者理解。
3提供交互操作。通过鼠标可以拖拉、点击传播节点可以显示相应节点的转发评论内容; 对特定区域进行放大,能够显示更多的传播细节特征。
下面以账号名为“电影通缉令”发布的一条关于电影“星际穿越”的评论微博( http: / /weibo. com/ 1737650455 / Bv UO7r0mz) 为例,利用Weibo Events对其传播路径及其特征进行可视化展示和分析。该微博发表时间为2014年11月12日12: 46,截至11月15日8: 42,已经被转发8160次。针对三种不同的传播路径图形,本文将对比分析不同的可视化图形在反映微博信息传播规律的功能特点。
1帆状视图。基于转发速率的传播路径分析视图。从图7可以发现,“让你变幽默”和“电影集结号”分别在11月12日13: 05和13: 44引起了快速的二级转发; 此外,根据转发曲线的陡峭程度,容易看出微博传播速率在初期较为迅速,随着时间的推移传播速率逐渐降低。
2曲线视图。基于转发时间的关键结点识别视图。该视图以发现关键传播账号为目标,将关键节点用其子节点转发时间曲线的形式展示出来,放映了关键节点所引发的次级节点的传播速率的特点。如图8所示。以“电影集结号”、“电影风云榜”和“让你变幽默”三个节点为起点,引发了一系列二级、三级子节点对该条微博的转发。图8给出
了每个用户的转发时间序列图,可以看出不同的关键节点在转发中所引起的微博扩散速率基本相似,微博用户对于来自不同转发者的微博的反应基本相同。
3树状视图。基于转发层次的传播路径图。该视图采用树状布局方式,以原微博作为树根节点,将统一转发层次的节点置于同一深度上,如图9所示。“电影集结号”、“电影风云榜”和“让你变幽默”是三个引起二级转发的主要节点。可以发现该微博的转发是以一级和二级转发为主,显示微博传播速度快、持续时间短的传播特征。
从上述分析可以看出,Weibo Events在微博信息传播可视化分析方面提供了多角度、细粒度的信息,展示方式简洁易懂。
目前现有的微博传播路径图不足之处在于只能够对单一的微博事件进行传播可视化显示。而对于多条微博信息或是正、负面微博信息传播交互影响效果的展示上缺乏相应的能力。
( 2) 传播舆情分析
传播舆情分析指通过主题词提取、语义分析等技术,对用户在微博传播过程中产生和变化的情感信息进行可视化展示,获取并分析微博舆情的演变情况。
基于自然语言处理的文本挖掘技术是微博情感分析的一个研究重点。“知微”在微博情感可视化方面相较于其他可视化工具有着明显优势。
“知微”提供两种情感可视化图形,分别为 “情感值”仪表图和“关键词”云图。其中,“情感值”划分为三类: - 100 ~ - 60代表负面情感,- 60 ~ 60代表中性情感,60 ~ 100代表正面情感。本文以“魅族4发布” 为例,对该微博的情感变化情况进行分析。
该微博由白永祥发布于2014年11月21日11: 41,情感分析结果如图10所示。图中该微博的情感值为48,用户大多持中性情感; 用户的关键词集中在“科技”、“产能”、 “抢购”的词汇中,说明用户期待魅族4新手机的发布。
但是,“知微”存在两个主要问题:
1算法效率不高。对高维度的大数据集上的微博信息进行分析产生属性组合爆炸,数据冗余等问题。
2分析结果缺乏可信度。首先,目前情感分析的过程与算法对用户而言是不可知的,对于分析结果缺乏必要的分析和解释,使得用户难以把握可视化结果的可信度。其次,以“知微”为例,其情感分析的主要依
( 3) 传播趋势分析
根据微博信息的转发量、传播范围随时间的变化趋势能够发现爆发式出现的微博事件和其传播扩散的时间趋势图。
“微指数”和“一找微分析”是两款专门针对社会热点事件进行传播趋势分析的微博传播可视化工具。 这两个工具根据微博转发和点击的次数与时间,对某个社会热点事件的发展趋势进行可视化分析。
以2015年3月10日的“Apple Watch发布”为例,分析微博用户关注的热点事件的变化趋势,如图12所示。图12总结了近一个月关于“Apple Watch”在新浪微博上受到关注的发展趋势。在2015年3月10日, 即“Apple Watch”发布当日,“Apple Watch”一共被热议303755次,当月平均热议45459次。从图11中可以看出,在新浪微博平台上关于Apple Watch的关注和热议在2015年3月10日、11日最多,呈现出爆发性增长的趋势,随后关注度下降,传播趋势逐步平缓。
由于微博传播参与者的不确定性、传播环境的泛在性、传播舆情的抽象性和“网络水军”和“僵尸粉”等特殊用户的掺杂,都增加了对微博传播趋势模型构建的复杂度。因此,微博传播趋势预测系统的实现存在诸多困难。
3. 3微博信息传播可视化技术解析
从上述微博信息传播工具功能的实例化分析中可以看出,现在对于微博传播可视化技术的研究主要集中在4个方面:
( 1) 可视化效果展示研究。微博传播可视化图形设计在改善微博可视化效果方面发挥着核心作用。可视化技术在微博信息传播研究中的优势在于能够使用形象生动的图形帮助用户直观认知微博传播的状况, 其设计将直接关系到用户体验的好坏。
Quang Vinh Nguyen[28]等人提出一种能够可视化具有树形结构的关系数据的新方法—空间优化树。在有限空间中,通过容纳更多的节点和连接的方式,最大化展示空间的效能。为了解决微博大数据可视化中图形结点相互遮挡的问题,王效孟[29]提出一种能快速对大规模关系图进行绘制的算法,同时给出两种图形绘制效果的评判指标—密度相关系数和层次边比。
( 2) 传播过程研究。突然出现、迅速扩散、不断更新是微博传播过程的显著特点。可视化微博传播的图形结构,对于理解微博传播模式起到基础性作用。于洪等[30]通过可视化技术发现微博传播路径具有的3种典型模式———一触即发传播模式、多级传播模式和多点触发传播模式,在此基础上给出微博信息传播模式的形式化定义。文献[31]从微博传播转发图中发现微博信息传播具有多中心的一对多传播模式和网状链接的裂变式传播模式。文献[32]在利用微博可视化工具微博舆情分析和展示的基础上,给出微博舆情传播的3种模式,即漩涡蔓延型、星系扩散型和节外生枝型。
从上述研究中可以发现,先利用微博信息传播可视化工具对微博传播路径进行展示,再定义微博传播模式已成为一种有效理解微博信息传播规律的研究方法,可视化工具作为一种辅助工具,在科学研究中具有实用价值。
( 3) 传播舆情研究。常用的微博舆情分析技术可分为基于微博文本内容的自然语言处理技术和基于微博实体内容的情感分析技术。例如,微博表情实体其本质就是情感标签,利用多标签技术识别情感较基于自然语言处理技术的文本挖掘更为简单有效。文献[33]在分析用户发表微博的习惯及特点的基础上,提出一种基于话题相关空间自动构建,同时融合位置信息的微博用户兴趣识别方法。利用3D标签云对兴趣识别结果进行了可视化的展示。网络舆情作为众多微博用户对于某个微博事件所持有的情感态度的集合,具有抽象性,难以直观展示和定量测量。因此,社交网络舆情在信息传播中的演变过程一直是一个研究难点。 为了解决该问题,利用单词云图、话题热度折线图挖掘可视化舆情的倾向和演变过程,并结合传播学理论深入分析其发展演变过程是另一种有效的研究方法。
( 4) 传播趋势追踪与预测研究。微博的转发量、评论量、话题热度持续时间等指标是微博传播趋势分析的重要组成部分。用户的粉丝人数、用户的活跃程度、与上游用户的交互强度、微博内容与用户历史兴趣相似度、与转发路径上游用户间的相似度等因素都会影响到微博的传播趋势。这些多因素的混杂导致微博传播趋势跟踪与预测具有较大的难度。针对该问题,国内外的一些学者在微博传播模式研究的基础上开发出了微博传播趋势可视化分析系统。Chien - Tung Ho[34]等人提出一种定量测定微博传播能力的方法,根据传播人数、传播速度和传播距离三个属性计算微博的传播影响力; 采用时间序列图显示微博信息的传播范围和扩散趋势。文献[35]采用特征词及其权重建模用户的兴趣特征,并基于此建立用户与特征词之间的相关关系,通过引入关注度传递算法对用户的兴趣进行准确的定位与搜索,最后利用兴趣标签气泡图和关注图对用户兴趣的转移与传播进行了良好的效果展示。
4今后方向与展望
综合上述的分析,本文总结了微博信息传播可视化技术的研究热点和发展方向:
( 1) 微博传播可视化技术推广平台存在局限,基于智能移动终端的微博类社交大数据可视化技术有待发展。目前,国内现有的微博可视化技术大多是基于网页应用的。在分析时,需要将微博的链接地址复制到相关的可视化分析网页中,才能实现对于微博信息的可视化与分析。这种以可视化分析平台为中心的分析方式,不适合对于多源化、异构化、高时变化的微博数据的分析,在使用上也不方便。因此,基于智能终端的微博信息传播可视化分析工具是一种前景广阔的可视化平台。
( 2) 制定科学、合理的可视化分析标准。可视化社交大数据要重点警惕由于采用不科学不合理的可视化方法所导致的数据失真、误导分析人员的现象。微博传播可视化工具的优势在于可以直观展示数据、形象理解传播过程,提高数据分析的效率。可视化图形的设计与选取应具有明确的分析目标、符合相关规范。 文献[29]从设计的合理性与科学性方面提出一套可视化图形设计标准。
( 3) 3D可视化技术与交互可视化是可视化技术发展的方向。3D可视化技术能够提高对于数据的展现维度,避免可视化图形在二维空间中存在的遮挡、覆盖等问题。文献[36]在这方面已经做了一些尝试。交互可视化技术提供一个处理大量、开放和复杂的大数据的机制。该机制提供探索数据、理解数据、创造知识、解决问题、做出决策并交流见解的能力。
( 4) 提高用户特征、舆情分析算法的准确度、可信度和透明度。利用自然语言处理技术和机器学习算法设计专门识别水军、分析用户情感的微博情感分析算法,正逐步成为对微博信息传播进行高级分析的技术发展趋势。实现分析过程的可视化,而不仅仅是分析结果的可视化,是提高可视化技术可信度的重要手段, 也是可视化技术下一步发展的方向。
5结束语
可视化工具 篇7
在综合实践这门全新的活动课程中, 我校教师有效利用可视化思维工具指导学生开展实践和探究活动, 大大提高了教学的有效性;促进了学生的概括能力、比较能力、想象能力、观察能力;提高了学生的思维能力;激发了学生的创新能力。那么可视化思维工具如何有效整合在综合实践活动过程中, 提高综合实践活动的有效性呢?
●利用思维导图指导活动准备和进行资料整理
综合实践活动准备阶段的主要任务是学生在明确学习活动主题后组建活动小组;制定活动方案;制定活动内容;收集相关的资料等。
在准备阶段, 教师可以指导学生利用思维导图, 把小组的研究目标、研究内容、具体分工等进行有条理的表述。同时, 还可以通过思维导图把收集的资料进行分类, 从而筛选出符合自己小组研究主题的信息, 为下一阶段开展的探究活动做好铺垫。
案例分享:
在我校开展的《“地沟油”的危害与利用》综合实践活动中, 学生们围绕自己研究的小主题通过互联网和图书馆开展了资料和信息的收集, 面对收集到的大量信息, 如何筛选出有用的、突出主题的资源呢?这时指导学生利用思维导图进行思考和整理是很有效的途径。以下是“地沟油制作研究小组”和“地沟油的危害研究小组”的思维导图 (如图1、图2) 。
学生利用思维导图, 对大量的信息和资料进行了归纳和分析, 从而使小组的每个个体都能清晰、可视化地认识自己的研究主题和研究内容, 大大提高了学生收集、处理信息的能力和效率, 为有效开展进一步的实践活动和探究活动打好了基础。
●综合利用多种思维工具指导活动实施
活动实施的过程是执行并完善活动方案的过程, 是综合实践活动过程的中心环节。它要求学生运用已有的知识技能和经验, 尝试运用一定的问题解决方法, 在特定实践情境中开展实践活动, 通过搜集与处理各种第一手资料和第二手资料, 分析与解决问题, 开展研究、服务、社会实践、劳动实践和技术实践等活动, 在活动中学习, 在活动中发展。
在活动实施阶段, 教师可以指导学生利用韦恩图对不同的事物和现象进行对比;可以利用鱼骨图, 对研究的对象进行分析和论证;可以通过思维导图, 进一步细化研究的小主题;可以利用蝴蝶图对不同观点进行辨析;可以利用金字塔图概括若干观点, 等等。
案例分享:
同样在《“地沟油”的危害与利用》综合实践活动中, 学生围绕大主题分成了五个小主题开展探究:“地沟油”的制作;“地沟油”的危害;“地沟油”的利用;国内外对“地沟油”的管理规定;“地沟油”的辨别等。各小组根据探究活动的需要灵活使用了多种可视化思维工具呈现他们的探究过程和探究成果, 譬如:
“地沟油”辨别小组通过探究后, 利用金字塔图表 (如图3) 对他们的探究结果进行了表述:
“地沟油的利用”小组, 在探究过程中发现“地沟油”可以制作生物柴油, 他们对生物柴油和现在常用的O号柴油进行了对比, 从而清晰地看到生物柴油和O号柴油的异同 (如图4) , 进而展开进一步的探究。
“地沟油制作”研究小组, 他们通过资料收集和调查, 利用鱼骨图把人们违法制作地沟油的原因展示如图5。
●利用PMI图表指导开展综合实践活动评价和总结
活动总结与交流是综合实践活动的价值升华阶段, 而评价应该穿插在总结与交流的活动中。在综合实践活动中的评价应处理好过程与结果的关系, 重视过程, 兼顾结果。要重视学生活动过程的评价, 突出对学生活动体验和收获的评价;应注重评价学生在活动过程中的表现以及他们是如何解决问题的, 而不仅是针对他们得出的结论, 重视方法、态度和体验的评价。即使最后结果按计划来说是失败的, 也应从学生获得了宝贵经验的角度视之为重要成果, 肯定其活动价值, 营造其体验成功的情境。
针对综合实践评价的这种需要, 我们可以把PMI图表有机穿插到总结和交流的过程中, 让学生对自己的表现、对伙伴的表现、对其他小组的建议和展示都进行比较客观的自评或他评, 这样有利于学生对综合实践的每次交流和总结都有一个及时的反馈和反思, 从而在下一阶段去完善和提高。
案例分享:
譬如在《“地沟油”的危害与利用》综合实践活动的一阶段交流中, “地沟油”辨别小组对本小组的评价如下页表1, 其他小组对此小组的评价如表2。
学生们通过PMI图表有条理地对自己和他人的表现、探究内容进行了反思和小结, 并且通过PMI图表将其可视化, 不失为一种很好的评价手段。当然, PMI只是其中一种评价手段, 在综合实践活动课中, 我们还可运用“成长记录评价”与“协商研讨式评定”等方法, 这些都是非常有效的评价方法。
●可视化思维工具与信息技术有机整合提高学习效能
随着计算机和网络技术的发展, 教育技术也得到突飞猛进的发展, 进入数字化和网络化时代, 这使信息的传播打破了时间、空间和对象数量的限制。但是, 当前国内关于教育技术的研究大多是集中在网络平台建设、信息环境优化、终端开发领域, 在教学内容方面多是以题库、教学视频、动漫等形式呈现的, 并不能帮助学生建立系统的知识架构并同时发展其思维能力, 是信息和知识的可视化而非思维的可视化, 对提高教学效能没多少帮助, 甚至会强化学生“被动学习, 不爱思考”的习惯。为此, 我们可以通过运用思维可视化技术开发出具有“思维可视”特点的新形式教学资源, 实现“教”与“学”的效能倍增。
我们可以把可视化思维工具的相关图表开发成教学课件, 或制作成软件供学生学习和运用, 让学生摆脱画图表的困扰, 腾出更多的时间进行探究和学习。开发可视化教学资源还可以引领教师把日常教学聚焦在“发展学生思维能力”上, 有利于推进教学改革, 提高教学水平。同时我们还可以把利用可视化思维工具开展的学习成果与互联网链接, 让学生随时随地上传自己的探究作品, 随时随地进入上传空间进行互动、点评, 这样促使学习更高效, 最终使学生获得好成绩, 实现教学效能的最大化。
可视化工具 篇8
由于软件需求变化等原因引起的持续的软件演化经常会导致软件代码质量发生退化[1]。代码质量的退化体现在软件开发的各个方面,例如软件的可理解性变差、代码过于复杂使得修改代码变得困难以及耦合度过高使得代码变得难以测试。软件的退化使得开发人员在软件开发和维护时需要花更多的时间和精力,而完成的代码却更易出错。因此,为了减少软件维护过程中的成本,实时监控项目中软件代码质量的变化,并且快速定位导致软件退化的原因,对项目管理人员具有重大意义。
在软件开发团队中,如果软件项目的规模比较大、复杂性比较高,仅仅依靠项目管理人员的经验来评估软件质量将变得不可行。因此,人们常常使用自动化的代码度量值分析工具来评估软件的质量。代码度量工具提供了一系列代码的静态度量指标( 比如软件的内聚度、耦合度、方法长度等) ,可以从多个角度来客观地评价软件的内部质量。另一方面,通过使用版本库和bug库,项目管理人员可以通过软件开发过程中的历史数据( 比如某一个文件的在历史上的更改频率、或者与某一个文件相关的开发人员信息) 和项目出现的bug来了解开发活跃程度、代码责任人变更以及代码缺陷等信息。
然而,仅仅依靠上述工具并不能很好地帮助项目管理人员在宏观上把握软件质量变化的趋势,也难以帮助他们快速定位引起软件退化的原因。首先,上述工具难以做到数据之间的关联和对比。历史上的版本变更往往需要关联到静态度量值之间的变化,同时,项目管理人员需要对比各代码度量值之间变化趋势分析软件中存在的问题。其次,项目管理人员难以从原始的、 细节的信息中获取软件变化趋势的宏观信息。无论是代码度量值分析工具提供的度量值还是历史信息,过于庞杂的细节信息使得项目管理人员很难直接得到有意义的结论。因此,这些信息需要汇总、提炼和进一步抽象。最后,一些有意义的信息需要深度挖掘和分析。比如,通过对历史上bug出现的情况进行缺陷预测可以让开发人员关注更容易出错的代码,从而有助于测试工作。
本文提出了一个基于软件开发过程数据的可视化产品监控工具,结合了历史信息和静态度量指标来帮助项目管理人员实时监控并发现软件代码质量的变化。同时,工具进一步对原始数据进行关联、整合和对比,从版本、开发者、模块等多维度展现软件产品的当前状态,由此能够帮助相应人员及时分析变化的原因。最后,该工具还展现了一些数据深度分析的结果( 比如缺陷预测的结果) ,为软件的维护和测试工作的决策提供依据。
1 相关工作
软件演化软件演化一直是软件工程领域比较重要的课题。文献[16]提出了一个结合需求实现与软件演化的可视化工具,用于发现演化模式。文献[14]提出了基于软件架构演化的一套度量值,并根据度量值研究了软件价格的连续演化和非连续演化的情况。文献[17]基于类级别和包级别的软件度量值变化研究了软件演化的可视性,和本文工作不同的是,文献 [17]仅仅研究了度量值的变化,没有度量值以及bug的关联分析,以及bug的预测。文献[5]研究了4个开源项目,分析了它们的软件演化过程,提出开源项目的演化可以分为研究导向、实用导向和服务导向。文献[19]提出了一种基于版本间模块化差别分析的方法,监控软件产品设计的退化,并为软件决策提供有用的反馈。
软件度量值软件产品度量值包括代码度量值和设计度量值。文献[9]验证了产品度量值与代码缺陷存在相关性。文献 [10]提出了6个面向对象度量值( 内聚度、耦合度等) ,文献[2, 11]验证了这6个面向对象度量值不仅适用于开发项目,也在工业项目中有很好的表现。一些研究人员也提出了其他度量值, 例如变更信息文献[13],从他们的结论中可以得知,这些过程度量值能够更好地建立更加适合的缺陷预测模型。然而这些度量值收集比较困难,对于新项目或者管理不当的项目,更是无法收集。
缺陷预测许多经验研究表明,使用软件度量值建立缺陷预测模型用以预测软件产品的缺陷是一种十分有效的方法。通常,建立缺陷预测模型可能用到的分析技术有线性回归[2,3,4,18]、 逻辑回归[2,3,6,18],神经网络[2,7]、贝叶斯网络[2,8]、随机树[2,12]。 其中,线性回归、逻辑回归、贝叶斯网络和决策树模型使用最为广泛。线性回归模型通常用以预测软件代码中的缺陷个数,而逻辑回归、贝叶斯网络和决策树模型通用于预测软件代码是否包含缺陷。
2 方法与实现
2. 1 领域模型
基于软件开发过程数据的领域模型如图1所示。领域模型中,实体包括文件、模块、文件版本、度量值、提交、bug和开发者。其中,一个模块拥有多个文件,一个文件对应多个文件版本,每个版本的文件都具有各种度量值,包含内聚度、耦合度、代码长度等。一个开发者可以有多次提交,一次提交对应多个文件版本。每次提交可能是修复一个bug或者没有修复bug,而每个bug,可能在一个或者多个版本中修复。一个bug可以出现于多个文件版本,而一个文件版本也可能产生多个代码bug。
度量值未在图中列全,计算的所有度量值如表1所示。这些度量值被广泛应用于很多研究[2,10,15],故本文采用这些度量值作为可视化数据。这些度量值一般针对类( 文件) 级别计算而得,用于表现某个类( 文件) 的设计,描述类( 文件) 的内聚、耦合等。工具中,基于模块的度量值是模块中每个类的度量值的均值。
2. 2 工具实现
工具开发使用Java语言,系统框架如图2所示。本工具所构成的平台主要分为三层: 数据接入层、数据分析层和监控结果展示层。首先,数据接入层接入各个数据源( Git库、SVN库等版本库以及Bugzilla等bug库) 。本工具的数据接入层在数据源方面做到了平台无关性,即,可以接入各种版本库和bug库以保证整个平台的通用性。其次,根据数据接入层所获得的数据源,数据分析层接入各个数据处理平台( 如Understand、SPSS等分析平台) ,进行数据的整合、关联、汇总并作一定程度数据挖掘来得到有意义的数据。最后由监控结果展示层把数据分析结果以可视化的方式展现出来。
2. 2. 1 数据接入层
目前的数据源主要接入源代码版本信息和bug信息。源代码版本信息包括各版本的开发者、提交时间、修改文件、各版本源码等。bug信息包括bug提交者、修复者、bug描述、bug级别、 bug状态等。
2. 2. 2 数据分析层
数据分析层主要进行数据的整合、关联和分析。
( 1) 数据关联
数据关联主要负责各类数据之间的关联,其中最主要的是利用启发式规则关联bug信息与历史版本信息。bug与修复版本的匹配主要是基于版本提交时的提交日志。版本提交日志中一般包含版本的提交信息,如果该版本是为了修复某个bug,那么该版本的日志中一般都会有fix或者bug字样,并加#号后接bug id。因此,如果一个提交版本的日志中包含了fix,bug字样,我们就认为这是一次用于修复bug的版本提交,同时如果该日志中包含了某个bug的ID号,那么我们就认为该次提交与具有该ID号的bug相关,并进行关联。
( 2) 度量值分析
度量值模块根据每个版本文件的源码计算相应度量值。度量值计算模块可以接入各种数据处理平台来分析软件的度量值。本工具实现过程中,度量值计算集成了工具Understand。 Understand是一个支持多语言的源代码分析工具,其中计算软件产品度量值是其十分重要的功能之一。同时该工具提供API方便外部程序调用。
( 3) 缺陷预测分析
缺陷预测模块进行缺陷预测,该模块的实现接入了SPSS平台,并可以使用多种缺陷预测模型。SPSS是一款统计分析软件,提供了各种功能基于python的程序接入。本工具的初步实现中缺陷预测模型使用的是多元线性回归模型,这是一种标准的统计模型[2,3,4,18]:
式中,xi是度量值,ai是系数,c是常数。因变量y表示含有缺陷的个数。
缺陷预测中,选择当前版本所有文件中已经发现bug的作为训练集,文件全体作为测试集。y的预测值为负无穷到正无穷的实数,表示文件中可能含有的bug的个数。
2. 2. 3 监控结果展示层
监控结果展示即UI模块,主要UI界面对象使用的是Java Swing,从数据处理模块获得合成的数据后,调用JFree Chart相关接口生成相应的图表。为了能够多维度展示结果,UI模块能够完成版本间以及模块间比较,实现针对版本和开发者过滤,并最终生成柱状图、折线图和饼图。因此,工具能够实现的功能如下:
( 1) 质量趋势分析
版本变更中文件( 类) 、模块、以及整个项目,度量值( 包括bug数、缺陷预测值) 的变化趋势。根据趋势,可以分析代码质量的发展走向。如果项目管理人员发现影响代码质量的度量值越来越差,则需要立马做出调整,防止这种趋势进一步恶化。
( 2) 数据分布
同一版本,各模块度量值( 包括bug数、缺陷预测值) 的分布。根据分布的差异,可以找到问题所在的模块,缩小问题查找范围。
( 3) 出错代码推荐
根据度量值以及历史bug计算的缺陷预测值,并作为代码是否包含bug的参考。
( 4) 版本提交统计
版本变更中,对文件的修改次数统计。
( 5) 过滤分析
基于特定开发、特定版本、特定文件以及特定模块的单一过滤以及多元过滤分析,更加有针对性的发现问题。
工具界面展示如图3所示,其中左边区域为监控度量值选取,可单选也可多选; 右边区域筛选开发者、版本号以及文件等; 中间区域为图表展示。
3 案例研究
3. 1 案例说明
本文提供的 案例采用Eclipse中eclipse. jdt. core模块, eclipse开发组提供了该模块的开发Git库以及bug库。eclipse. jdt. core模块是eclipse中jdt的核心模块,截止本工具的开发版本,该模块的代码库包含55 086个提交,bug库中,状态为已修复的bug记录包含5279条。本文挑选了早期的部分版本做了分析,以下图片均来自本文工具截图。
3. 2 过程分析
( 1) 发现异常值
图4为整个项目连续几段时间内的发现bug数,其中x轴表示时间段,y轴表示bug数。从图中可以发现,前几个时间段内,发现bug数都在5个左右,而最后一段时间发现17个bug,较平时增加迅速。因此,看到这个数据,项目管理人员可以提出疑问,是否这段时间内的代码存在问题。
( 2) 原因细化
于是项目管理人员针对该段时间发生的bug做进一步调查。图5为在该段时间内,模块间bug数量的分布比较,本工具中把项目根目录下的第一个文件夹作为模块,bug数为选中版本的均值。可以发现,compiler这个模块bug数量所占比39% , 远高于其他模块。图6是compiler模块的该段时间内各版本的缺陷预测值。这里,每个版本的缺陷预测值用该版本的源码分析出的度量值与该版本前已修复的bug数建立缺陷预测模型计算而得,模块的预测值为模块中各文件的预测值的平均值。可以发现,compiler模块最后几个版本的bug预测值上升了将近一倍。由此,可以推断bug数量增多的背后有一定原因。
( 3) 度量值比较
于是项目管理人员针对该模块的各个度量值进一步分析。 图7为各模块间内聚度、耦合度以及圈复杂度的对比,度量值为选中所有版本的均值。从图中可以发现,compiler模块比其他模块,无论内聚度、耦合度还是圈复杂度并无明显的差异。由此可以说明,compiler模块从设计上,并无明显的复杂于其 他模块。
图8为compiler模块该段时间内11个版本的内聚度、耦合度以及圈复杂度的对比。从图中可以发现,compiler模块该段时间内聚度、耦合度和圈复杂度都无明显的突变。由此可以说明,compiler模块在该段时间内的变动并无对其整体结构产生很大的影响。
( 4) 开发人员的修改
最后,项目管理人员对该段时间内的提交次数做调查。图9为该段时间内几个版本中,各模块的修改次数,从图中可以发现compiler模块改动次数较多,有的版本甚至达到了20几次修改。因此,可以推断是否是多次的修改导致compiler模块bug增多。图10为某个开发人员该段时间内连续几个版本对compiler模块的修改次数。从图中项目管理人员最终发现,开始的版本,这个开发者没有对compiler模块做过任何修改,而后期突然增多。再次调查这位开发人员的信息,则得到该开发人员是新加入的成员的信息。最终,该项目管理人员得出一位新加入的开发人员在他不太熟悉的模块上频繁修改代码导致了更多bug的结论。
通过本案例研究的分析,一个项目管理人员可以通过软件质量变化的趋势检测代码质量的变化。同时,他还可以通过数据关联和分析的手段比较快速地定位导致变化的原因。由此采取相应的措施以防止软件质量的退化。
4 结 语
本文介绍了一个基于软件开发过程数据的可视化产品质量监控工具。通过度量值的计算以及各版本、各模块的多维度整合、关联和比较,该工具可以有效地展示软件产品的当前状态与走势,帮助项目管理人员尽可能早地发现软件开发中的问题。 该工具还集成了缺陷预测技术,用于更好地帮助项目管理人员分析软件退化的原因。
同时本文进行了一个基于eclipse中jdt的核心模块的案例分析。案例分析从宏观入手,通过版本间以及版本内模块间的多维度比较,逐层深入,并最终发现问题所在。该案例结果表明,本文的工具在实际应用中具有一定的意义。
可视化工具 篇9
早在20世纪90年代, 联合国教科文组织就已明确提出21世纪学习的四大支柱:学会求知、学会做事、学会合作、学会生存。美国教育技术CEO论坛第四年度报告也明确指出“21世纪的能力素质”应包括以下五个方面:基本学习技能, 信息素养, 创新思维能力, 人际交往与合作精神, 实践能力。日本久保田教授也指出, 21世纪的“新学力”要求学生具备高阶思维能力、社会关系力和意欲, 而其中的社会关系力主要指社会交往能力。可见协作学习能力所受到的重视, 然而当前的小学教育缺乏为学生创造协作学习的机会, 学生普遍表现出缺乏与人交流、沟通和协作的能力。
笔者在考察和使用可视化思维工具的过程中, 发现其最大的特点是发散性, 有利于构建一种讨论、协商的氛围。此外, 它强大的图形技术和非线性的记录方式容易激起学生的思维火花和创造出有价值的设想, 从而有助于知识建构、问题探讨与解决。基于此, 本研究将可视化思维工具引入《探究青蛙与蟾蜍的异同》综合实践课中, 试图利用它创设一种有利于小学生进行协作学习的环境, 以期利用可视化思维工具促进小学生协作学习能力的发展。
●协作学习概述
协作学习 (Collaborative Learning) 是一种通过小组或团队的形式组织学生进行学习的一种策略。小组成员的协同工作是实现班级学习目标的有机组成部分。[1]小组协作活动中的个体 (学生) 可以将其在学习过程中探索、发现的信息和学习材料与小组中的其他成员共享, 甚至可以同其他组或全班同学共享。
在此过程中, 学生之间为了达到小组学习目标, 个体之间可以采用对话、商讨、争论等形式对问题进行充分论证, 以期获得达到学习目标的最佳途径。事实上, 学习不仅仅是一个知识传递的过程, 更是一个沟通、共享、创作的过程, 能有效地发展学生个体的思维能力及协作学习能力, 而合作是促进此学习过程的重要方式和有力途径。
●《探究青蛙与蟾蜍的异同》协作学习活动的关键环节分析
在《探究青蛙与蟾蜍的异同》课中, 利用可视化思维工具开展协作学习主要体现在收集和整理主题信息、绘制可视化思维工具图、完成思维图及PMI表等环节。
1.收集及整理主题信息
教师按照青蛙与蟾蜍的外形特征、生活环境、生活习性与作用等四方面内容对学生进行分组。分组后, 学生以小组的形式, 通过实地调研、上网及从书本上查找资料等方式获取小组的主题信息, 收集的信息可以是文本资料、图片、视频等。然后, 组员将收集到的资料进行整理, 协商讨论凝练本组观点, 并制作小组PPT、手抄报和倡议书。
在获取信息的过程中, 学生个体可以从自身考虑问题的角度去获取所需的信息, 也可以通过聆听组员从不同视角提出的问题去开拓思维、拓宽视野, 从而达到资源共享, 确保信息的正确性、系统性及全面性。在整理信息的过程中, 小组成员间的交流、讨论、思想碰撞等有助于学生增长知识, 促进知识建构。
2.绘制可视化思维工具图
收集及整理完信息后, 小组成员开始头脑风暴, 协商讨论选用何种图形来呈现韦恩图和连接图。在这一过程中, 学生会充分发挥想象力及创新思维能力, 分享自己对韦恩图及连接图的看法, 并给出自己的想法。这种协作学习的方式既加深了小组成员对思维工具图的认识, 也培养了他们的协作学习能力及思维能力。如图1所示, 学生制作了青蛙与蟾蜍形状的韦恩图、类似苹果树的连接图等。
3.完成思维工具图
韦恩图和连接图制作好之后, 学生根据收集和整理好的资料进行总结归纳, 协作完成韦恩图和连接图。小组长首先会对小组成员进行分工, 4个人负责完成韦恩图, 另外4个人则负责完成连接图。负责完成韦恩图的学生会探讨青蛙与蟾蜍的异同点, 负责完成连接图的学生会讨论青蛙/蟾蜍的外形特征、生活环境、生活习性与作用。在讨论的过程中, 负责相关内容的学生会将组员的观点记录下来, 并以便签纸的方式贴入绘制好的韦恩图和连接图中 (如图2) 。
在这一过程中, 小组成员在共同目标的驱使下, 采用对话、商讨、争论等形式, 对问题进行充分论证, 从而协作完成韦恩图和连接图。这个过程为学生创造了一个良好的协作学习环境, 能够有效地培养学生的协作学习能力。
4.完成PMI表
学习评价既是对学习内容的评价, 也是对学习过程的评价。在该协作学习活动中, 小组长首先会对组员进行分工, 3个学生负责完成PMI表中的P列, 3个学生负责完成M列, 2个学生负责完成I列。然后, 组织小组成员进行讨论, 讨论本次课中自己对习得知识的满意度, 本组或其他组在学习过程中表现好的地方、不好的地方、有趣的地方等。在讨论的过程中, 负责相应内容整理的学生会记录好组员的观点, 并写在便签纸上, 最后协作完成PMI表。
在完成PMI表的过程中, 学生可以通过思维碰撞的方式提升集体智慧及协作学习能力。同时, 学生可以利用PMI表进行反思, 进一步将知识内化。
●可视化思维工具在协作学习中的应用反思
笔者通过访谈的方式, 对参与项目的实验教师及实验学生对可视化思维工具及其在协作学习中的应用情况、感受和意见等进行了调查, 主要包括以下四个方面:
(1) 大部分小组成员认为可视化思维工具有助于协作学习, 并愿意使用可视化思维工具。可视化思维工具能把枯燥的信息变成彩色的、易于记忆的、高度组织的图, 能够用直观形象的方式对知识进行描绘, 有利于培养学生的发散思维及创新思维[2]。学生吉宇扬在谈及使用思维工具的收获时说, “我收获了韦恩图、鱼骨图、连接图等的使用方法, 我能绘制出美丽的图案并将其用于课堂中。在完成思维图时, 我会积极地与同学讨论, 虽然我的某些想法得不到认可, 但是经过多次交流后, 小组同学都能达成一致。我觉得这种方法不仅增加了我的课外知识, 还提高了我的团结合作精神及协作学习能力, 我希望下次还能参加这种项目。”
(2) 可视化思维工具在整理知识点、引导小组讨论等方面具有很大的优势。思维图以可视化的结构组织内容, 以强大的发散型结构组织吸引学习者思考, 非常有助于小组讨论。它以其完整的系统性、直观的形象性、思维的开放性等为协作学习的交流搭建了一个很好的平台, 营造了一种平等、轻松的协商交流氛围。学生伍政在谈及本次活动的收获时说, “以前, 我们很少有这种形式的小组讨论。运用思维工具后, 我们有着共同的小组目标, 我们必须讨论、协作才能完成任务。一开始, 我们收集到的资料都是很零散的, 但是我们需要按照一定的思维将这些资料整理出来, 并以思维图的形式将其可视化。我觉得这种学习很有趣, 也有利于知识的整理与回顾。”
(3) 小组成员的分工合作并不理想。学生刘川江说:“我的小组成员很多不服从我的安排, 如我安排某一个同学绘制思维图, 他们会说不会画图, 结果每次画图的任务都落在了我身上。我在安排同学制作PPT及手抄报时, 有些同学也不愿意。所以每次任务分配下来, 真正认真协作的总是那么几位同学, 我很苦恼。”
(4) 协作学习后未能及时开展深度的小组层面上的协同反思。尽管可视化思维工具运用于课堂知识与课堂活动总结, 但小组较少及时地对本组的协作学习过程进行评价, 这不利于学生凝练协作学习经验, 开展新一轮的协作学习活动。
●结语
研究表明, 在将可视化思维工具运用于协作学习活动中, 能有效地促进学习者之间的交流、沟通与协作, 能有效提高解决问题的效率及学生的协作学习能力。但是笔者也发现可视化思维工具在现实应用中还存在一定的局限性, 如协作学习后未能及时开展深度的小组层面上的协同反思。
参考文献
[1]赵建华, 李克东.信息技术环境下基于协作学习的教学设计[J].鞍山师范学院学报, 2000, (04) :7-13.