可視化是把數(shù)值或非數(shù)值類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視的表示形式，并獲得對數(shù)據(jù)更深層次認(rèn)識的過程。可視化將復(fù)雜的信息以圖像的形式呈現(xiàn)出來，讓這些信息更容易、快速地被人理解，因此，它也是一種放大人類感知的圖形化表示方法。

《人工智能之可視化報告》分為以下五個篇章：

1. 概述篇
2. 技術(shù)篇
3. 人才篇
4. 應(yīng)用篇
5. 趨勢篇

概述篇主要從闡述可視化基本概念出發(fā)，簡要介紹可視化的發(fā)展歷程、研究內(nèi)容、設(shè)計原則與設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)。

技術(shù)篇主要從數(shù)據(jù)可視化技術(shù)出發(fā)，對其包含的科學(xué)可視化、信息可視化和可視分析學(xué)來進(jìn)行可視化技術(shù)層面的簡單介紹。

人才篇主要通過AMiner大數(shù)據(jù)平臺對可視化領(lǐng)域頂級學(xué)術(shù)會議及期刊論文的挖掘，提取論文中所有學(xué)者信息，從中選出h-index排名最靠前的1000位領(lǐng)域活躍學(xué)者，再通過對各大信息平臺的數(shù)據(jù)挖掘，完善學(xué)者信息。

應(yīng)用篇重點介紹了其中的社交媒體可視化、醫(yī)療信息可視化和體育數(shù)據(jù)可視化。

趨勢篇主要是根據(jù)AMiner數(shù)據(jù)平臺計算出的可視化全球研究趨勢圖。

本文節(jié)選了《人工智能之可視化》報告的應(yīng)用篇的內(nèi)容進(jìn)行介紹，想要進(jìn)一步了解可點擊“下載報告”～

隨著21世紀(jì)大數(shù)據(jù)的興起和發(fā)展，大數(shù)據(jù)可視化廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，本章節(jié)重點介紹其中的社交媒體可視化、醫(yī)療信息可視化和體育數(shù)據(jù)可視化。

4.1 社交媒體可視化

社交媒體，比如最近幾年非常流行的Twitter、Facebook、微博。它們可以作為強(qiáng)大的在線交流平臺，允許數(shù)百萬用戶在任何時間、任何地點產(chǎn)生、傳播、共享或交換信息。這些信息通常包括多種多媒體內(nèi)容，如文本、圖像和視頻。在社交媒體上傳播的大量多媒體數(shù)據(jù)，涵蓋了全球范圍內(nèi)大規(guī)模和實時發(fā)生的社會動態(tài)信息，這種現(xiàn)象為社交媒體可視化提供了很多機(jī)會。

社交媒體技術(shù)層面上的可視化，主要包括：基于關(guān)鍵字方法的可視化，基于主題方法的可視化和多元方法的可視化�，F(xiàn)有的研究大多集中于集體行為的可視化，這類研究的主題包括：信息擴(kuò)散的可視化，社會競爭與合作的可視化，人的流動性的可視化。

社交媒體數(shù)據(jù)的可視化分析正在迅速發(fā)展，每年都有大量的新方法出現(xiàn)。然而，該領(lǐng)域仍處于起步階段，面臨許多挑戰(zhàn)和懸而未決的問題。許多挑戰(zhàn)不能僅使用來自一個規(guī)程的技術(shù)來解決。但是，將可視化、多媒體、NLP和人機(jī)交互相結(jié)合的多學(xué)科研究，將帶來處理和理解社交媒體數(shù)據(jù)會有更強(qiáng)大、更可行的方法和技術(shù)。具體社交媒體可視化如下表所示：

 

 

4.2 體育數(shù)據(jù)可視化

可視化技術(shù)在體育行業(yè)的運用越來越普遍。例如觀眾通過電視觀看體育賽事時，經(jīng)常能看到關(guān)于比賽情況的解讀。以前使用技術(shù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計與空間數(shù)據(jù)的方法來演示比賽實況，但用戶并不能從可視化結(jié)果中看出比賽的發(fā)展趨勢�，F(xiàn)在，將技術(shù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計和時間數(shù)據(jù)相結(jié)合，就能很好地反映比賽過程�；�于對整場比賽或者比賽中某個時間段的賽況的可視化，大大幫助了用戶分析比賽進(jìn)程的動態(tài)變化。體育可視化使用的時間概念已經(jīng)對時間做了一定程度的簡化，它將客觀事件發(fā)生的時間作為規(guī)律的時間單元進(jìn)行處理，這種可視化方法能夠反映比賽的趨勢,很大程度上增加了用戶的體驗效果。

從數(shù)據(jù)角度出發(fā)，可以將體育數(shù)據(jù)可視化分為以下幾類，如下表所示：

 

 

4.3 醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化

醫(yī)療健康領(lǐng)域是與每一個直接密切相關(guān)的重要科學(xué)領(lǐng)域。一直以來，科學(xué)家在探索生命奧秘，及疾病產(chǎn)生機(jī)理的過程中，一直重視對跨學(xué)科技術(shù)的運用。從基于虛擬現(xiàn)實技術(shù)的仿真手術(shù)到手術(shù)機(jī)器人，從醫(yī)學(xué)成像技術(shù)到醫(yī)學(xué)圖像處理，從大數(shù)據(jù)分析到人工智能，越來越多的新興科技正在被應(yīng)用到醫(yī)療領(lǐng)域，每一次技術(shù)上的革新與成功應(yīng)用，都給醫(yī)療領(lǐng)域帶來了全新診療技術(shù)，及科研手段，也提高了就診治療過程中患者的安全。

2010年，醫(yī)療2.0伴隨著互聯(lián)網(wǎng)2.0的熱潮應(yīng)運而生，旨在利用一切先進(jìn)科學(xué)技術(shù)幫助提升診療手段，攻克醫(yī)學(xué)難題。2011年，美國國家醫(yī)學(xué)院(MOI)發(fā)布的該年度報告中特別指出，相對于其他技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的引用，信息可視化技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用顯得尤為滯后，現(xiàn)有技術(shù)無法滿足信息展現(xiàn)、用戶交互、數(shù)據(jù)分析等眾多需求。近些年來，伴隨著大數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與普及，信息可視化及相應(yīng)的可視分析技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用也得到了長足的發(fā)展。

可視化技術(shù)，尤其是科學(xué)可視化技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域長久以來一直扮演者重要角色。例如，無論是平面X光掃描，還是三維CT影像，都應(yīng)用到了科學(xué)可視化的相關(guān)技術(shù)。然而這些技術(shù)仍然局限于對于具象數(shù)據(jù)(例如，人體的骨骼、器官組織結(jié)構(gòu)等)的展現(xiàn)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及以及可穿戴設(shè)備的廣泛應(yīng)用，越來越多的與醫(yī)療相關(guān)的抽象數(shù)據(jù)被采集了上來，因此對信息可視化技術(shù)提出新的需求，這也正是MOI報告中所指出來的相關(guān)問題。針對這些新的數(shù)據(jù)與需求，在醫(yī)療2.0概念的范疇下，新的信息可視化技術(shù)被主要開發(fā)用來：

1) 展現(xiàn)用戶的個人健康信息。例如，用于展現(xiàn)用戶心跳、血壓等狀態(tài)的可視化用戶界面;

2) 匯總并展現(xiàn)公眾健康信息。例如，用于匯總展現(xiàn)禽流感在擴(kuò)散趨勢，或不同地區(qū)的人民健康狀況等統(tǒng)計信息的可視化大屏;

3) 分析并展現(xiàn)臨床電子病歷記錄中的規(guī)律與模式。例如，疾病的演變過程，以及診療方案的療效等。前兩類可視化面向的一般是不具備醫(yī)療知識的普通用戶，因此，往往采用傳統(tǒng)直觀的信息可視化形式，如，柱狀統(tǒng)計圖，折線圖等，以便于用戶的理解與閱讀。第三類技術(shù)，主要面向的是醫(yī)生等具有專業(yè)背景，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入調(diào)查，并做出職業(yè)判斷的用戶，因此這類可視化更具有針對性，可視化及相關(guān)分析技術(shù)的設(shè)計也更具挑戰(zhàn)性。表6展現(xiàn)了上述的具體案例。

 

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