９８河北科技大学学报

色彩是视觉因素的重要组成部分，研究成果也较丰富。研究主要集中在颜色选择的原则和交互系统中。这些原则基于数据类型、类的数量、认知约束等。ＰＲＡＶＤＡＣｏｌｏｒ和ＣｏｌｏｒＢｒｅｗｅｒ都根据数据类型来配置可视化效果中的色彩［５５巧６｜。ＭＥＩＥＲ等使用艺术色彩理论来设计交互色彩的选择‘５７］。ＣＯＨＥＮ—Ｏｒ等使用同样理论在图片组合中提升色彩的和谐度［５８｜。色彩的交互研究主要集中在颜色绘图基于空间频率‘４引，认知清晰度，色彩协调［５９｜，和显示能量消耗［６０］。

其他学者也从不同方面研究了色彩的应用，研究了如何为单词和短语配置色彩。一些学者采用统计模型（如ＬＤＡ，ｌａｔｅｎｔｄｉｒｉｃｈｌｅｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎ模型等）研究了人类对色彩名字的判断模式，设计的工具允许用户操纵色彩映射以直观地搜索和过滤数据口“。

３．２自适应可视化研究

自适应可视化可以提高信息可视化的适应性，

如依据对用户行为分析后得出的用户特征来自动

调整可视化形式，从而提高可视化结果的针对性。

通过自适应可视化技术，能够为用户调整可视化的

要素和方式印２｜。一些学者的研究成果分为以下几

类：自适应可视化展示、自适应资源模型、自适应用

户模型（见图１２）［６３－６４］。

１）自适应可视化展示自适应可视化展示是图１２Ｆｉｇ．１２白适应资源模型自适应可视化模型Ｍｏｄｅｌｏｆａｄａｐｔｉｖｅｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ

指根据用户的特征自动为用户提供多种展示类型，

自动选择进行可视化内容及布局的形式，自动调整可视化的元素如颜色和图标等。ＥＲＳＴ（ｅｘｔｅｒｎａｌ

ｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｅｌｅｃｔｉｏｎｒｅｐｒｅ—ｔｕｔｏｒ）根据用户背景知识和任务类型提供信息展示方式的选择集［６５３；ＯｐｉｎｉｏｎＳｐａｃｅ让用

ｄｉｒｅｃｔｅｄ户更容易在高维空间内看到他们的观点［６６］；ＧＡＮＳＮＥＲ等使用ＦＤＰ（ｆｏｒｃｅｐｌａｃｅｍｅｎｔ）提出基于颜

色配置变化的自适应方法［６７Ｉ，ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＳｅａ使用ＳＯＭ算法通过改变前景色和背景色、图标等元素来可视化展现教育的内容Ｈ８’。

２）自适应资源模型自适应资源模型反映了对硬件和软件的利用以提高可视化性能。ＭＥＹＥＲ等开发

９｜。了一种能够自动利用网络中多个服务器的计算机资源的实时优化控制技术来提高交互可视化的性能［６

ＧＡＬＬＯＰ等提出用于支持分布环境下协同工作的面向组件的自适应协同可视化技术［７川。ＬＩＵ等研究了计算机负荷情况可视化过程的影响［７１｜。

３）自适应用户模型自适应用户模型通过显示用户模型的内容并让用户能够编辑，从而让用户能够控制模型的内容。ＢＲＵＳＩＬＯＶＳＫＹ提出了如何建立用户模型［７２｜。ＷＯＪＣＪＥＣＨ等开发了根据用户搜索结果的属性及用户的相关信息来自适应地选择相应界面的方法［７…。ＹｏｕｒＮｅｗｓ提供用户模型的观察和编辑功能。ＩｎｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅＶｉｅｗ使用本体模型，根据用户的不同提供不同颜色和字体口“。ＭｙＥｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ引入开放学习模型（ＯＬＭ），从而允许用户建构自己的模型［７５｜。

上述自适应可视化策略仍然多是静态的，缺乏交互性，难以帮助用户学习并理解复杂的信息需求口６｜。

３．３可视化效果的评估

ＭＯＲＳＥ等指出当前关于信息可视化评价的研究较少，少量研究也没有提出直接和通用的可视化的评估方式‘７７｜。ＭＥＹＥＲ指出没有普遍接受的关于最优数据展示的标准，部分原因在于缺乏实证证据和可视化方法种类太多‘，ｓ｜。ＰＵＲＣＨＡＳＥ认为评估只是根据美学因素或计算效率评价可视化是不可取的，而是应该考虑可视化对用户绩效的提升能力。研究表明界面的美学特质和绩效之间的关系是复杂的口…。虽然美学因素经常和感知易用性相联系，但是感知易用性和实际的可用性可能是不相关的。另一学者主张使用表现力（ｅｘｐｒｅｓｓｉｖｅｎｅｓｓ）和有效性（ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ）两个标准来评价信息可视化的效果。如ＦＲＥＩＴＡＳ提出的认知复杂度（ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）和空间组织（ｓｐａｔｉａｌｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）２个标准¨…。

一些学者专注于特定领域的可视化的评估。ＤＯＷＥＬＬ等认为这些评价是针对特殊领域的评价，其推广性较差Ⅲ］。一个更直接更普通的评价方法是应用认知心理学理论，使用不同的可视化方法向被实验者展示问题，通过评估回答的精确性、信心和花费时间等项目比较不同可视化方法的绩效［８引。

总体来说，信息可视化的评价方法和体系吸引了一些学者的注意，但是研究成果还是少量和滞后的，因此需要对信息可视化评价的理论基础、方法和应用做深入的研究∽“。