摘要
可视分析中增长的感知交互和查询无法摆脱。通过交互操作可视界面---分析的论述----构建、测试、精炼，及共享知识。本文反映可视化研究与开发会议中的交互挑战。识别最近可视分析研究典范，在真实的交互科学目标具有真实的进步，必须包括理论和可测试关于人与信息交互最合适机制。七个领域未来5年可视分析研究：普适，表征交互；获取用户意向性；基于知识的界面；交互评估。最终，科学交互目标是支持可视分析，人、机交互群体通过感知和实现最好的实践，在可视显示的表征和操作。
交互的元素，信息可视化领域将交互分为两个等级，低水平的交互（用户与软件界面的交互），高水平的交互（用户与信息空间的交互）。
三种方式获得知识，
1 abduction 诱导，从探索分析中获得的观察报告，通过一个“本能请求”刺激可能假设。（什么看起来对用户有意义？）对新数据空间变得熟悉的过程，被认为是诱导过程：用户开始了解问题，并形成目标，以及确认数据资源如果数据没有提前给定。熟悉的过程设计到检验（review）数据，确认其中的缺口，决定用什么工具和方法可以解决，转换数据到可以被这些方法使用的格式，确认数据中的变化如果提前检测到，理解消费者需求（在什么背景下分析师的答案会被采用），以及清楚现有假设。在构建驾驶或‘abduction’，分析师从事于数据空间的探索，以及思想模型的构建来解释观察结果。
2 Deduction 推理，在这里检查这些假设的结果。（如果发生的假设是真的，一个回答重新构造得到的问题，能评估主张假设会隐含的正确性吗？）推理可能导致驳倒之前形成的假设，作为不同于诱导过，它需要真实保质。在认证分析中，用户可能跳过诱导步骤（），并从事一个“顶端到底端”的推理评估。在这一点上，用户快速构建他们的信息空间来识别认证特征的能力是关键，与探索需求相比，当找到结果反映在多个互补的显示。
3 induction 归纳，归纳假设测试选择最可能的解释，通过查找附加指示和可选择解释排列。分析的证实阶段是一个典型的归纳，相反的指示器可能驳倒探索到的假设，可选择的解释是被考虑的，偏见被评估，有缺陷的与已解决的。归纳不是保护证实的，未来观察可能改变或反驳一个假设，但是在交互设计中，是一个有益的。用户目标是类似易变的，可视分析任务意图频繁，识别对观察最好的解释，知识是潜在多个解释，并且没有分析工具可能提供访问所有数据以及所有可能探索数据的方法。可视分析工具简单给用户提出问题的方式，并必须支持这些问题和他们答案随时间的演化。
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The science of interaction交互元素与知识构建过程的查询方式
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