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可视化“三驾马车”:知识图谱、知识可视化与信息可视化 精选

已有 16182 次阅读 2015-10-28 08:14 |个人分类:科学书摘|系统分类:观点评述|关键词:杨思洛,中外图书情报学科知识图谱比较研究,知识图谱,知识可视化,信息可视化| 知识图谱, 信息可视化, 杨思洛, 知识可视化

可视化是将大量的数据、信息和知识转化为一种人类的视觉形式,直观、形象地表现、解释、分析、模拟、发现或揭示隐藏在数据内部的特征和规律,提高人类对事物的观察、记忆和理解能力及整体概念的形成。


可视化研究发展的境脉大致遵循着科学计算可视化、数据可视化、信息可视化、知识可视化的轨迹。信息可视化、知识可视化和知识图谱是目前可视化领域的三个主要概念和分支内容。三者存在密切的包含关系。本文就此逐一介绍。


信息可视化、知识可视化和知识图谱的关系



信息可视化


信息可视化是可视化研究的重要分支。


自18世纪后期数据图形学诞生以来,抽象信息的视觉表达手段一直被人们用来揭示数据及其他隐匿模式的奥秘。信息可视化的英文术语“information visualization”是由斯图尔特·卡德、约克·麦金利和乔治·罗伯逊于1989年创造出来的。20世纪90年代,期间新近问世的图形化界面,则使得人们能够直接与可视化的信息之间进行交互,从而造就和带动了十多年来的信息可视化研究的快速发展。美籍华人陈超美在国际信息可视化的研究与实践中具有重要影响,1999年率先发表了该领域的第一部专著《信息可视化》(2004年再版),创办了国际期刊《信息可视化》(Information Visualization)并任主编。


信息可视化是可视化技术在非空间数据领域的应用,可以增强数据呈现效果,让用户以直观交互的方式实现对数据的观察和浏览,从而发现数据中隐藏的信息特征、关系和模式。信息可视化以认知心理学和图形设计为基础,可视化的数据来源分为一维数据、二维数据、三维数据、多维数据、时态数据、层次数据和网络数据。


目前,信息可视化具有4个发展趋势,即以结构为中心的可视化研究范式向潜在现象的动态属性可视化研究转移、信息可视化技术与分析科学相结合、以用户为中心、可视化技术产品化与商品化。


信息可视化在各个领域得到了十分广泛的应用,包括在医药学、生物学、工业、农业、军事等领域都有使用。最近几年在金融、网络通信和商业信息等领域信息可视化也被大范围的应用,成为信息可视化中新的研究热点;特别是大数据等相关技术的出现,信息可视化更受到社会各界的关注。



知识可视化


知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究领域,它应用视觉表征手段促进群体知识的传播和创新。


视觉传播学者保罗·莱斯特曾说:“今天的现实是,我们周遭的世界以视觉为主要媒介,我们对世界的理解不是通过文字,更多的是通过视觉。” 知识可视化发展时间很短,正式成为一个新兴的研究领域起源于2004年,Eppler和Burkhard共同发表论文《知识可视化——通向一个新的学科及其应用领域》。Eppler认为,知识可视化主要研究视觉表征的使用,主要目的是改进两人或多人间知识的创造与转移;知识可视化是指能用来构建和传递复杂观点和内容的所有图形手段和方式。


知识可视化的目标在于传输见解(insights)、经验(experiences)、态度(attitudes)、价值观(values)、期望(expectations)、观点(perspectives)、意见(opinions)和预测(predictions)等,并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。


在一个知识可视化框架中,对一个有效的知识传递,要注意以下三个方面:知识的类型指的是要识别需要传递的知识的类型;接受者类型指的是鉴别目标群体和接受者的前后关系;可视化类型是指建立一个简单的分类方法,把已存在的可视化方法组织成一个统一的结构。


知识可视化工具很多,根据不同的角度有不同的分类:从可视化方式的角度分为启发式草图、概念图表、视觉隐喻、知识动画、知识地图、科学图表;从认知工具的角度有概念图、思维导图、认知地图、语义网络、思维地图;从知识可视化分类理论的角度有知识地图、图画、矩阵图、维恩图、流程图、树形图、鱼骨图、组织图等。


目前,知识可视化研究中需要重点关注以下问题:首先,可视化技术必须同数据挖掘有更紧密的联系;其次,可视化系统需要提高数据可视化技术的人机交互能力;再次,可以先开发针对某类特定领域的可视化系统;最后,需要组织力量开发可视化商业软件。



知识图谱


知识图谱(或称科学知识图谱、知识域可视化,knowledge domain visualization、mapping knowledge domain)是以科学文献知识为对象,显示学科的发展进程与结构关系的一种图形,具有“图”和“谱”的双重性质与特征,主要是对文献和文献内容的知识单元进行可视化。


知识图谱作为对科学知识及其间的关系可视化所得出的结果,具有较为直观、定量、简单与客观等诸多优点,是一种有效的、综合性的可视化分析方法和工具,被广泛应用并取得较可靠的结论;目前已成为科学计量学、管理学、科学学和情报学等领域的研究热点与实践探索趋势。


采用数学的方法,以图形的方式来表达知识的演进乃至知识本身并不是现代社会才有的现象,这来源于数学中的图论。在科学知识脉络的表达上,历来就有使用图谱的传统,由于以往科技发展水平缓慢以及需要处理的信息量相对较少,人们仅仅使用简单的二维图形来表达知识的发展脉络。


知识图谱的正式起源最早可追溯到文献计量学和科学计量学的诞生时期,1938年Bernal制作了早期学科图谱。1948年Ellingham手工绘制了图表形象地展示了自然科学和技术分支学科间的关系。同年,普赖斯用简单的曲线可视化科学知识指数增长规律,这些是知识图谱的早期探索成果。到20世纪50年代,加菲尔德创制《科学引文索引》,并以编年体形式手工绘制引文网络图谱,通过引证网络展示特定领域的知识历时转移和交流情况;随后“文献耦合”(Kessler,1963)、“科学引文网络”(Price,1965)、“同被引”(Small,1973)、“共词”(Callon,1983)、“引文可视化”(White,1998)等相继提出,科学知识可视化成为专门研究领域。


从20世纪末开始,随着计算机网络技术的迅猛发展,特别是信息可视化技术的突破,复杂网络理论和社会网络分析方法的引入,科学技术研究受到各国普遍重视,知识的数量、种类和结构呈快速变化,受到基因图谱、信息可视化、GIS和超文本可视化发展的影响而正式提出知识图谱。国内对知识图谱相关研究有较长时间的探索,但是正式兴起于2005年,陈悦和刘则渊在《科学学研究》上发表《悄然兴起的科学知识图谱》一文,随后在图书情报学、科学学与科技政策管理等学科形成研究的热潮。大连理工大学刘则渊教授领导的团队的研究在国内最为突出。他们培养了大批硕博研究生,出版了系列专著,并且与国外的陈超美等学者进行了密切合作研究。


知识图谱具有的重要作用包括:①通过知识图谱较形象、定量、客观、真实地显示一个学科的结构、热点、演化与趋势,是学科基础研究的新视角。②在科学知识的动态变化系统内,可视化知识进程与知识之间的联系,展示科学的进化与认知结构,完成知识发现的5W (why,what,where,when,who)。③对图书情报学科具有更重要意义,目前图书情报研究“知识化”现象明显,知识图谱大有用武之地,不仅可以可视化学科知识结构,也有助于信息检索、分类与知识服务等。④知识图谱可描述、解释、预测和评价科学知识,学者发表的科学文献和其中知识单元的可视化,使得文献知识通过空间布局形象地展示,来揭示科学知识交流。


在已有研究的基础上,可把信息可视化、知识可视化和知识图谱三者的特点归纳如下:


表 信息可视化、知识可视化和知识图谱的比较





本文由刘四旦摘编自杨思洛等著《中外图书情报学科知识图谱比较研究》一书。标题为编者所加。

ISBN 978-7-03-045714-1


中外图书情报学科知识图谱比较研究》从中外对比视角,在对知识图谱理论、方法.应用系统把握的基础上,绘制了图书情报学科合作模式、引证模式、学科结构、研究趋势四个方面内容的系列知识图谱,深入探讨新时期中外图书情报学科知识图谱的异同及促进策略,为科学知识图谱研究的完善及图书情报学科的发展提供科学依据和实例。



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