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GraphDance: A Semantics-Driven Framework for Authoring Narrative Data Video in Graph Structure
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-5764-6_25.png)
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摘要
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叙事数据视频（NDV）正凭借故事叙述与可视化的结合，成为一种强大的信息媒介。在NDV的核心要素中，图形用于可视化抽象关系数据，使复杂的关系叙述变得可感知且易于理解。然而，现有的NDV工具很少关注图形。此外，其复杂的手动创作过程对非专业用户构成了重大挑战，尤其是在处理非结构化叙事文本时。为填补这一空白，我们提出了GraphDance，一个面向原始叙事文本半自动化创作图形NDV的人机协作框架。我们进一步开发了一个交互式系统，通过图形用户界面（GUI）支持用户进行叙事文本编辑、动画意图标注以及动画参数的精细调整。为评估GraphDance的有效性和实用性，我们详细介绍了图形NDV的创作过程，并开展了一项混合方法用户研究。结果表明，GraphDance使用户能够轻松高效地创作图形NDV，提供积极的用户体验。这项工作开创了叙事文本驱动的图形NDV创作的探索，提供了一种人机协作框架和用户友好的交互式系统。同时，它也为该领域提供了实用见解，并指明了未来关于图形动画意图理解、机制及用户体验优化的研究方向。
Keyword:
Narrative Visualization
Data Video
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0
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32
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