作者：任芃锟, 王轶 & 赵凡

发表：Visual Intelligence，新刊，实行单盲同行评议制度。由施普林格以开放获取 (Open Access) 模式出版。获2022“中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊”项目资助，目前出版不收取文章处理费

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总述：本文是一篇综述类论文，工作为：①对近10年来的数据叙事文献进行整理，②从叙事的角度提出了一种全新的创作工具(authoring tools)分类方案。

本篇博文略读文章，仅对目前笔者用到的部分进行整理，其他部分仅列出一篇示例论文供参考。

分类一：全知视角

全知视角类工具生成的可视化通常足够客观和全面，不受时间和空间等因素限制，受众能够完全理解数据事实。但是，由于缺乏清晰的叙事路径，可能会影响叙事流畅性，叙事流动性。

1.1 编辑视角

编辑类别的工具可以提供足够的附加信息，例如标签和注释，通常用于创建带注释的图表。附加信息可能主观、武断，但可帮助受众理解数据。

• Contextifier[43]可以自动生成定制的、带注释的可视化，用于生成带注释的股票表现线形图，为有关公司的新闻文章提供上下文

1.2 中性视角（Neutral perspective）

中性视角下的工具旨在通过清晰、简洁的方式呈现信息，从而高效地传达数据，需要考虑图形重叠的问题，扩大设计空间。许多信息图、时间线故事线、和仪表板的工具都属于此类。使用颜色、形状、字体和布局来创建视觉层次和对比，并引导用户的焦点。

【信息图示例】InfoNice[51]，使用户轻松创建数据驱动的信息图表，允许用户以交互方式重新设计在数据分析过程中获得的传统图表上的标记

【时间线、故事线示例↓】

年份	编号	概述	图片
2017	88	【Timelines revisited】本篇文章是浙大可视化课程中【时间线】部分的内容来源
2013	[36]	StoryFlow：将故事线布局作为一种新颖的混合优化方法，将离散优化和连续优化相结合，从而可以快速生成具有数百个实体和时间框架的线性故事线可视化。
2016	[47]	TimeLineCurator：可以识别时间表达式，并从非结构化文档文本中的时间引用中提取事件数据。此外，它还提供了在时间轴上策划和编辑事件的控件，以便用户可以自由地编辑合适的文档或改进事件集。
2016	[48]	StoryCake:一种在极坐标下的分层情节可视化方法，该方法可应用于不连续事件和非线性故事线。
2017	[49]	story-curve：使用故事曲线来可视化电影中的非线性叙事，通过显示电影中事件讲述的顺序，并将其与实际的时间顺序进行比较。
2018	[50]	MeetingVis：可以根据会议的音频信息以视图形式生成会议内容摘要。它通过使用附加的视觉特征来扩展基本的故事线可视化技术，从而对会议元素进行编码和显示。
2018	[52]	iStoryline:一个手绘故事线的设计空间，使用叙事元素和一系列动作来描绘一个富有表现力和吸引力的故事线。设计空间将故事的视觉设计与叙事元素联系起来。在这个设计空间的基础上，他们开发了一个名为iStoryline的创作工具，它适用于有多个角色的相对较小的故事情节。
2019	[55]	StoryPrint：用于基于脚本的媒体，促进个体和比较结构分析。
2020	[56]	Plotthread: 一种基于强化的工具，该工具可以为故事情节生成优化的布局，并允许用户自定义可视化的样式和标签。

【仪表板示例】

【35】通过分析仪表板示例和有关其使用的文档，了解仪表板在实践中的广泛范围。系统回顾有关仪表板使用的文献，构建仪表板的设计空间，并确定主要的仪表板类型。 （注：想了解dashboard内容请务必看这个文献）

分类二：限知视角

此类别下的工具最初不能看到数据的全部范围。观众需要通过互动来逐步探索数据，比如鼠标点击或者跟随视频或动画的进度条。这意味着当数据探索开始时，受众对当前视图中可见的内容只有模糊的理解

2.1 外部视角

外部视角范畴下的工具，叙述者应有意识地引导观众去探索数据。从表1可以看出，这种模式经常出现在数据漫画、数据视频、scrolllytelling等中。

数据漫画示例：【2018-90-Design patterns for data comics】

数据视频示例：【2013-1-Geological storytelling】

除了上述类型之外，一些时间线和故事线工具也属于这一类。它们的共同特点是观众无法在一开始就看到完整的故事情节。地理故事线[78]通过不同的策略将时间和空间结合起来，例如在地图中添加故事线或在故事情节中添加地图标记。

2.2 内部视角

与外部视角不同，这类视角的特点是受众不受预先定义的叙事序列或布局的约束。

年份	编号	概述	图片
2014	79	【Authoring narrative visualizations with ellipsis】：引入了一个模型，该模型结合了用于讲故事的领域特定语言和用于创作的图形界面。他们的模型将叙事结构与可视化分离开来，使故事创作过程更加独立和方便。
2017	[81]	【Designing narrative slideshows for learning analytics】：可以通过使用t模式分析等技术从事件数据流中提取模式，在时间、空间和内容层面创建地理可视化
2022	[86]	From data to narratives：一种基于网络的地图叙事工具，可以从各种数据集中提取不同的变量和指示。用户可以使用他们的地图组件探索时间、地理和内容方面的数据。