Why analyse tasks abstractly？
将任务描述从特定于领域的语言转换为抽象形式允许您推断它们之间的异同 Action：
- 分析使用现有数据或产生新数据
- 搜索（目标已知或未知）
- 查询
呈现： 使用视觉进行信息的简洁传达，用数据讲述故事，或通过一系列认知操作引导观众。呈现的知识是事先已知的
标志和渠道
标记是几何原始对象，根据它们需要的空间维数进行分类。
- 零维标记是一个点
- 一维标记是一条线
- 二维标记是一个区域。
- 三维（3D）体积标记是可能的，但它们并不经常使用
渠道（Channel）是标记的视觉呈现形式
- a.条形图的高度传达了该属性的定量值。条形图显示两个属性，但只有一个是定量的：另一个是用于沿轴展开条形图的分类属性。
- b.第二个独立的定量属性可以通过使用水平空间位置的视觉通道进行编码。标记类型需要是一个点：散点图。
- c.在二维空间中创建绘图时，无法继续添加更多空间位置通道，但许多视觉通道是非空间的。一个额外的分类数据属性可以使用色相的视觉通道以散点图格式编码。
- d.增加了第四个定量属性，用尺寸的视觉通道编码。
身份通道(identity channels )告诉我们某物是什么或在哪里 震级通道(magnitude channels )告诉我们有多少
对于网络数据集，标记可以表示项目（节点），也可以表示项目之间关系的链接
连接标记(connection mark )使用一条线表示两个项目之间的成对关系
包含标记(containment mark )使用区域来显示层次关系：可以在多个级别上彼此嵌套
五个评判标准
Accuracy
图右侧的曲线展示了不同刺激类型的感知强度（S）随物理强度（I）的变化：
- 电击 (Electric Shock) 的 𝑛=3.5，感知强度随物理强度快速增加。
- 饱和度 (Saturation) 的 n=1.7，也有显著的非线性增长。
- 长度 (Length) 的 n=1，说明感知与实际物理长度呈线性关系。
- 面积 (Area) 和 深度 (Depth) 的 n<1，感知强度随物理强度增加的速度变慢。
- 亮度 (Brightness) 的 n=0.5，感知增长最为缓慢。 **线性感知（如长度）更适合作为视觉图表的映射因子。 **非线性感知（如面积、亮度）需要进行补偿或调整，以减小感知误差。
Discriminability
项目之间的差异是否如预期的那样可察觉？量化可视通道中可用的箱子数量，其中每个箱子都是与其他箱子不同的步骤或级别。 需要为正在编码的属性显示的不同值的数量不得大于用于编码它的可视通道可用的箱子数量。如果没有，聚合值或选择不同的通道 线宽只能区分3或4个级别。
Separability
通道（channel）之间可能存在影响其解释的相互作用。完整性和可分性没有好坏之分；您必须将信道的特征与编码的信息相匹配。
Popout
许多视觉通道提供视觉弹出，其中一个独特的项目从许多其他立即脱颖而出。我们的低级视觉系统在这些视觉通道上进行大量并行处理，而不需要观众有意识地直接关注一个接一个的项目。红色圆圈从蓝色圆圈的海洋中弹出所需的时间大致相等，颜色色调通道上红色和蓝色之间的差异大于填充圆形和填充方形之间的形状差异
Popout on other channels
其他支持弹出的通道包括：倾斜、大小、形状、接近度，甚至阴影方向，但不包括平行度
Grouping
- 第三种最强的分组方法是接近性（proxinmit）；即，将项目放置在相同的空间区域
- 最后的分组通道与色调和运动的其他分类通道相似，如果选择仔细，也可以选择形状
Relative and absolute judgement
- 人类的感知系统从根本上说是建立在相对判断的基础上的，而不是建立在绝对判断的基础上的；韦伯定律
- 例如，我们可以检测到的长度差异的数量是物体长度的百分比
- 这个原则适用于所有的感官模式：我们的感官通过相对判断而不是绝对判断来工作
