StreamExplorer: A Multi-Stage System for Visually Exploring Events in Social Streams

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作者

浙江大学CAD&CG国家重点实验室

  • Yingcai Wu
  • Xiao Xie

香港科技大学

  • Zhutian Chen

浙江工业大学

  • Guodao Sun

同济大学设计创意学院

  • Nan Cao

清华大学软件学院

  • Shixia Liu

微软亚洲研究院

  • Weiwei Cui

摘要

分析社会流对于许多应用很重要,例如危机管理。然而,为了确保有效的探索,大型活动的巨大多样性、不断增加的数量和高动态性仍然是必须克服的重大挑战。我们提出了一个新的框架,通过它可以在一台预算有限的电脑上处理复杂的社会流。该框架由两部分组成:1)在线检测重要时间段(即子事件)的方法;2)定制的GPU辅助的自组织映射(SOM)方法,该方法能够稳定高效地对子事件的推文进行聚类。基于该框架,我们提出了 StreamExplorer,以便在三个层次上对社交流进行可视分析、跟踪和比较。在宏观层面上,StreamExplorer 使用了一种新的基于glyph的时间线可视化,它提供了一个快速的多方面的社会流的涨落概览。在中观层面,地图可视化被用来从主题或地理方面直观地总结社会流。在微观层面上,用户可以使用互动镜头从不同的角度直观地审视和探索社会流。两个案例研究和一个基于任务的评估被用来证明StreamExplorer的有效性和实用性。

Introduction

贡献:

  • 一个新的框架,它可以有效地处理社会流,以支持交互式可视化。
  • 提供了一种多层次的可视化方法,它集成了一种新颖的基于glyph的时间线可视化、地图可视化和交互式镜头,以实现对社交流的直观、多方面的分析。
  • 基于提出的框架和可视化技术的新的多阶段系统。

Related Works

  • Streaming Data Visualization
  • Social Media Visualization
  • Event Detection in Social Media Visualization

User Interface

StreamExplorer: A Multi-Stage System for Visually Exploring Events in Social Streams_第1张图片

A multi-stage framework for processing social streams

StreamExplorer: A Multi-Stage System for Visually Exploring Events in Social Streams_第2张图片

Visualization Techniques

design requirements:

  • T: Real-time Tracking of a social stream
    • Highlighting critical periods from a live social stream
    • Displaying multi-facet overview of subevents
    • Revealing the ebb and flow of a social stream
  • E: Multi-perspective Exploration of subevents
    • Reviewing past critical periods
    • Summarizing a large volume of microblog messages
    • Allowing for in-depth exploration of the four Ws (who, what, where, and when)
  • C: Visual Comparison of subevents and topics
    • Showing dynamic topical and geospatial changes
    • Supporting comparative analysis

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Results

  • Time Performance Analysis
  • 2014 FIFA World Cup
  • Ebola Outbreak
  • Brexit Vote

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User Evaluation

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Discussion

局限性:

  • StreamExplorer 不能处理非英语的社交流
  • 子事件算法的性能可能取决于所使用的事件和数据集
  • 不同的集群可以被分配相同的标签,因为 TFIDF 策略用于为集群选择标签。

Conclusion

本研究引入了一个新的高效框架,该框架结合了子事件检测和GPU加速的自组织映射,用于高效处理不断发展的社会流。我们进一步提出了一种多级可视化方法,它集成了一种新颖的基于glyph的时间线可视化、地图可视化和交互式镜头。在框架和可视化方法的基础上,我们设计并开发了StreamExplorer,它使用户能够在预算有限的电脑上跟踪、探索和可视化不同级别的社会流。今后,我们将优化系统的性能。我们还计划在系统中增加一套新的互动镜头,比如情感镜头。

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