Архивы: по дате | по разделам | по авторам

Визуализация в коллективе

Архив
автор : Родион Насакин   12.03.2007

ManyEyes - это необычное приложение, которое разработали в IBM для визуального представления больших объемов данных. Его оригинальность заключается в "социальной ориентированности" в духе Web 2.0.

В конце января IBM анонсировала альфа-версию своего очередного сервиса в линейке онлайн-инструментов для коллективной работы. ManyEyes - это бесплатное приложение для визуального представления больших объемов данных. Проект нельзя назвать уникальным с технологической точки зрения, так как аналогичные программные средства используются давно.

Оригинальность ManyEyes заключается прежде всего в "социальной ориентированности" в лучших традициях Web 2.0. Если, например, веб-сервисы для совместной работы над текстовыми документами интернет-общественности презентовали уже неоднократно, то в такой специфической области, как визуализация данных, онлайн-средств для коллективной деятельности и обсуждения результатов до сих пор не было.

Многоглазие

Разработали сервис сотрудники корпоративного подразделения IBM CUE (Collaborative User Experience). Среди других продуктов этой группы, отлаживаемых в настоящее время, можно отметить многофункциональный сервис закладок Dogear, систему коллективного принятия решений Collaborative Reasoning, программу для отслеживания изменений в документах HistoryFlow (см. врезку) и др. MoneyEyes - не совсем обычный проект для разработчиков, так как является первым продуктом в новом исследовательском направлении. Сервис был запущен корпоративной лабораторией Visual Communications Lab (VCL) и доступен в той части портала IBM, где размещаются "сырые" проекты.

Первым толчком к созданию ManyEyes послужила написанная Фернандой Виегас (Fernanda B. Viegas) в 2003 году программа для визуализации архивов электронной почты. Тестеры продукта проявили высокую социальную активность, пересылая друг другу скриншоты с результатами работы сервиса и обсуждая их. Это заставило Фернанду и ее коллег задуматься о разработке софта, в котором функции визуализации были бы совмещены с инструментами по коллективному обсуждению достигнутых результатов.

Год спустя Мартин Ваттенберг (Martin Wattenberg), математик из Беркли, разместил в Интернете графическую историю изменений имен, даваемых новорожденным. Простенькая визуализация породила волну обсуждений в блогах и традиционных изданиях. Тысячи пользователей ссылались на результаты, полученные Ваттенбергом, как на исходную точку для своих исследований, как любительских, так и профессиональных. После этого в VAL решили разработать универсальную платформу для проведения подобных обсуждений и совместить ее с новейшими программными продуктами, создаваемыми в исследовательских лабораториях IBM.

Исторические потоки

Среди других проектов визуализации данных, связанных с Web 2.0, можно отметить приложение HistoryFlow, над которым раньше трудились разработчики ManyEyes. Сервис иллюстрирует динамику модификации документов, с которыми одновременно работает многочисленная авторская команда. В настоящее время сервис позволяет отследить эволюцию статей в Wikipedia. Просматривая эти хроники, можно легко выявить конфликты между создателями, каждый из которых отстаивает свою точку зрения на описываемый предмет, а также определить влияние внешних событий на модификацию текста (например, для статьи "Iraq"). Результаты анализа представляются в виде диаграммы изменений, формирование которой разработчики объясняют на примере.

Пусть три автора под никами Mary, Suzanne и Martin в разное время участвуют в редактировании Wiki-статьи. Первую версию документа создает Mary. Этот этап отражается на диаграмме появлением первой вертикальной линии, окрашенной в авторский цвет, длина которой соответствует объему текста [1].

Через некоторое время Suzanne дописывает в конец этой статьи свои дополнения [2].

Martin полагает, что текст можно сократить, и удаляет часть дополнений от Suzanne [3].

Suzanne возвращается и вносит свою лепту в середину статьи [4].

Хронология перехода статьи от своего начального вида к текущему будет выглядеть следующим образом [5].

Полученную картинку можно просматривать в нескольких режимах. По умолчанию установлен вариант "комьюнити". При желании можно выделить деятельность конкретного автора, а также визуализировать "возраст" каждой правки (диаграмма в этом случае представлена в черно-белом цвете, и в зависимости от времени, прошедшего после редактирования, авторский "шлейф" будет темнеть).

Результаты такого анализа Wiki-статей позволяют выявить несколько интересных моментов. В частности, авторы HistoryFlow исследовали эволюцию нескольких спорных тем и заметили, что содержание ряда статей во время атак вандалов было удалено фактически полностью. Однако, как показывает практика, первоначальный вариант текста восстанавливается достаточно оперативно, и абсолютное большинство читателей просто не успевают заметить последствий. На картинке приведен пример со статьей "Islam", которая подвергалась вмешательству вандалов [6].

Как уверяют разработчики, ManyEyes позволяет обеспечить более глубокий анализ информации за счет использования знаний сотен и тысяч людей. В общем-то, это аргумент почти всех компаний, продвигающих средства для коллективной работы в онлайне, который сводится к старой пословице "Одна голова хорошо, а две лучше". В IBM указывают, что этот проект может быть полезен не только частным лицам, но и бизнесу и правительственным структурам при принятии более точных решений на основе предиктивного анализа. Приложение должно помочь компаниям и госведомствам значительно ускорить темпы освоения новых технологий за счет веб-сервисной модели ПО. Весьма полезной такая модель является и для самой IBM, поскольку стимулирует коллективные инновации среди пользователей и гарантирует оперативную обратную связь, что вкупе способствует быстрой отладке и выводу на рынок свежих технологий.

Впрочем, также ни для кого не является секретом, что создатели всех wiki-приложений и подобных им сервисов сталкиваются со спамерами, вандалистами и прочими любителями "посорить в общественных местах", вносящими некорректные правки в статьи, документы или, как в данном случае, наборы данных. Так например, в Wikipedia пришлось даже отказаться от излишней "демократии" во внесении правок, поскольку этим правом слишком часто злоупотребляли, что существенно подорвало репутацию проекта. Подастся ли модерированию ManyEyes или же в будущем возможности по редактированию визуализаций также придется ограничить, покажет время. Пока сервис еще не получил столь массовой популярности, и эти проблемы обходят его стороной.

Данные

Весь ресурс делится на две глобальных части - для участников и любопытствующих. Последние могут помимо библиотеки визуализаций ознакомиться со списком исходных табличных данных и лентой последних комментариев в обсуждениях, на которую можно оформить RSS-подписку. Также они имеют право создавать свои собственные диаграммы на основе внесенных другими участниками данных. Для того чтобы загрузить собственные информационные массивы, нужно зарегистрироваться и получить общий для всех веб-ресурсов IBM идентификатор (IBM ID). Высказать свою точку зрения на форуме можно и без аутентификации. Пока в ManyEyes разрешены сообщения от анонимных пользователей. Сразу нужно оговориться, что для просмотра визуализаций необходимо обзавестись последней версией Java-плагина для браузера. Причем, он, похоже, не умеет работать с кириллицей. По крайней мере, у меня данные, введенные на русском языке, в табличном виде смотрелись нормально, а на сгенерированных графиках не отображались.

Загрузить свои исходные данные в систему (например, изменение рождаемости в зависимости от динамики среднедушевого дохода в стране) достаточно просто. Стандартной формой представления экспортных данных является таблица. Ее можно загрузить в виде текстового файла, в котором значения отделяются табуляцией, а первой строкой идут заголовки колонок. Например:

Fruit Color Calories
Apple Red 100
Banana Yellow 120

Размер файла не должен превышать пяти мегабайт. Или же можно скопировать и вставить соответствующую табличку из Excel.

Другие проекты

Разработчиками HistoryFlow и ManyEyes в разное время были созданы такие сервисы визуализации, как SmartMoney Map of The Market и Shape of Song. Первый позволяет анализировать котировки акций на бирже и демонстрирует изменения курса, группируя компании по отраслям. На его основе позднее в ManyEyes был разработан один из типов визуализаций (древовидные карты).

Shape of Song - это попытка разложить музыкальные композиции на составляющие, представить их в виде арок и получить графическое отображение той или иной мелодии. На сайте проекта можно провести свой анализ, загрузив midi-файл.

Вместе с тем к структуре экспортируемых данных предъявляется довольно широкий круг требований. Среди самых распространенных ошибок ввода можно отметить указание значка "$" перед числами. Подобного финансового формата в MoneyEyes не предусмотрено, так что доллары, как и любые другие единицы измерения, необходимо указывать в заголовке.

Есть и другие тонкости. Например, в том случае, если в нескольких ячейках загружаемой таблицы нет значений и проставлены соответствующие символы ("n/a" или "*"), система обработает данные корректно. Однако если в определенном столбце большинство ячеек содержат текстовые указания на отсутствующие данные, то встроенный анализатор присваивает всем ячейкам в этой колонке текстовый тип данных вместо числового. Изменить это можно вручную, выбрав соответствующий пункт в выпадающем меню. Другое дело, что на типы данных пользователи зачастую не обращают внимания. Впрочем, все эти особенности приложения быстро познаются на опыте и перестают досаждать.

Демонстрации

На выбор пользователю предлагается несколько типов визуализаций. Первый - географический - включает карту мира и США. Кстати, ориентация сервиса прежде всего на американских пользователей проявляется во многих мелочах. Например, в качестве источников для загрузки исходной информации предлагаются правительственные сайты страны, а указанные в данных аббревиатуры вроде AZ или MA распознаются как названия соответствующих штатов.

В качестве примера использования карточного типа можно привести исследование Amnesty International по применению смертной казни в различных странах. Замечу, что автор карты позволяет просмотреть данные, как по степени неприятия высшей меры по четырехбалльной шкале (отрицается законодательно, не используется на практике, используется в отдельных случаях, используется постоянно), так и по времени отказа различных государств от подобного наказания - по мере приближения к настоящему времени цвет становится насыщеннее. Встроенный инструментарий позволяет наблюдателю увеличить масштаб и просмотреть данные по отдельным странам [1].

Второй тип визуализации - это графики трех типов. Линейные диаграммы (line graph) - "классический" и самый простой вид графического отображения данных; большинство представленных в библиотеке проектов реализовано именно в этой форме. На рисунке продемонстрирован рост доли пользователей Интернета среди детей младшего, среднего и старшего школьного возраста в Южной Корее. Точное значение координат в конкретной точке графика можно узнать, просто наведя курсор. Можно просмотреть график только по одному показателю, что очень полезно в визуализациях, описывающих изменение динамики сразу десятка или более объектов. Для выбора нужно кликнуть по соответствующему заголовку в расположенной слева от диаграммы легенде. Отметить отдельные значения на графике для последующего обсуждения можно, кликнув по ним с удерживаемой клавишей Ctrl [2].

Другой подтип - это графики с областями (stack graph). Они тоже относятся к классическим методам визуализации, используемым в тех случаях, когда важно изобразить как динамику значений каждого объекта в отдельности, так и их влияние на общую динамику системы, которую они составляют. В качестве примера можно привести диаграмму, иллюстрирующую изменение численности населения в пригородах Сан-Франциско. Точную высоту отдельной области можно просмотреть, кликнув на ней мышью [3].

Следующая категория используемых в ManyEyes визуализаций предназначена для визуального сравнения разных значений. К этому типу относятся обычные и "блоковые" гистограммы, а также "пузыри" (bubble chart). В отличие от столбцов в стандартной гистограмме, в "блоковой" значения отображаются в виде поставленных друг на друга прямоугольников одинаковых размеров. Использовать такую форму представления имеет смысл в том случае, если автор хочет показать отдельные элементы, образующие данное значение. В этом примере визуализированы данные о ВВП на душу населения в различных странах. Ось абсцисс соответствует показателю в миллионах долларов, а ось ординат соответствует числу стран с примерно одинаковым уровнем ВВП на человека. Каждый блок представляет отдельное государство [4].

"Пузыри", как правило, используются в том случае, когда необходимо отразить на диаграмме большое множество значений. Также они применяются, если порядки значений различаются и их демонстрация на гистограмме не очень наглядна. Положительные величины отображаются кругами голубого цвета, отрицательные - красного. Если автор использует больше одного измерения данных, для просмотра понадобятся выпадающие под диаграммой меню (это, впрочем, справедливо и для диаграмм других типов). На картинке изображена диаграмма наиболее часто скачиваемых книг из библиотеки "Проекта Гуттенберг". При выборе нескольких книг (клики с удерживанием Ctrl) внизу справа появляется сумма абсолютных и относительных значений выбранных объектов.

Связи

Для отражения связей между сущностями используются диаграммы облаков рассеяния (scatterplot visualisation) и графы (network diagram). Облака позволяют показать корреляционную зависимость между различными показателями (например, погодой и коровьими удоями в каком-нибудь британском графстве) в виде сосредоточения большей части точек в конкретных областях диаграммы. Так, на иллюстрации изображена попытка одного из пользователей отыскать зависимость между коррупцией и ВВП. Каждой точке соответствует определенная страна. В меню можно поменять местами оси со значениями степени коррумпированности и размерами ВВП, а также определить, какой из этих факторов будет определять диаметр точки. Если кажется, что это только мешает получить ясную картинку, то все точки можно "уравнять", выбрав в разделе "Dot Size" пункт "Not selection" [5].

Графы предлагается использовать в первую очередь для визуализации различных социальных сетей. В качестве примера таблицы исходных данных разработчики приводят следующий массив:

Но на деле пользователи нашли этому инструменту гораздо более широкое поле применения. В частности, на иллюстрации изображен фрагмент графа, увязывающего названия авиаконцернов с типами выпускаемой ими продукции (танкеры, пассажирские самолеты, бомбардировщики и т. д.). Масштаб сети можно изменять скроллингом мыши, а узлы расставлять в произвольном порядке.

Завершают список инструментов визуализации диаграммы для отображения частей целого, к коим помимо стандартной круговой с выделением отдельных сегментов разработчики относят древовидные карты (treemap). Они очень удобны для отображения значений, сгруппированных в несколько категорий по определенному признаку. Например (см. скриншот c SmartMoney Map), если указать в качестве анализируемых данных изменение курса ценных бумаг отдельных компаний, объединенных по сфере деятельности, и обозначить повышение (положительные значения) зеленым цветом, а снижение (отрицательные) красным, то древовидная карта рынка очень хорошо продемонстрирует негативный тренд, распространяющийся на отрасль в целом.

В момент запуска альфа-версии все содержимое библиотеки визуализаций сводилось к десятку простеньких демонстраций функциональности сервиса. Хотя даже эти начальные графики вполне отражали масштабность проекта, показывая результаты анализа самых разнообразных данных: от пищевой ценности сухих завтраков до кривой рождаемости в мире.

В настоящее время на ManyEyes опубликовано уже около 750 визуализаций. Кстати, к тому времени, когда эта статья будет опубликована, цифра может существенно вырасти. Большая часть размещенных на сайте исследований активно обсуждается на форуме, причем многие из графиков уже были неоднократно расширены и модифицированы.

Станет ли ManyEyes глобальной копилкой аналитических исследований, подобно тому, как Wikipedia превратилась в сборник энциклопедических знаний, - покажет время, однако задумка интересная, так что будем надеяться, что проект в обозримом будущем выкарабкается из статуса альфа-версии.

© ООО "Компьютерра-Онлайн", 1997-2021
При цитировании и использовании любых материалов ссылка на "Компьютерру" обязательна.