ВИЗУАЛЬНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ ПРИ ПОМОЩИ ДИНАМИЧЕСКИХ ЗНАКОВЫХ СТРУКТУР

А.А. Захарова, А.В. Шкляр

Институт кибернетики Национального исследовательского Томского политехнического университета

zaa@tpu.ru, shklyarav@mail.ru

 

Содержание

1. Введение

2. Динамический образ

3. Улучшение интерпретируемости информативного образа

4. Когнитивная интерпретация

5. Мотивируемость интерпретации

6. Переформулирование

7. Модели разнотипных данных

8. Возможности использования

9. Заключение

Список литературы

 

Аннотация

Рассмотрены проблемы оптимизации визуального представления информации и поиска путей систематизации визуальных моделей, необходимых для контролируемой интерпретации визуальных текстов. Актуальность исследуемой проблемы связана с необходимостью рационального и эффективного использования компьютерной визуализации в современных подходах к анализу информации или к созданию систем поддержки принятия решений. Введено понятие динамического знака в качестве элемента, структурирующего визуальную интерпретацию образа данных, дано объяснение когнитивных преимуществ динамической визуализации.

 

Ключевые слова: Визуальная модель, зрительное восприятие, интерпретация, когнитивная графика, научная визуализация

 

1. Введение

 

При одновременном рассмотрении компьютерной визуализации с позиций как когнитивно-психологического, так и семиотического подходов, возникает задача определения свойств и возможностей образов, входящих в визуальную модель данных. В рамках семиотического подхода, интерпретация визуальной модели рассматривается как понимание визуального текста, состоящего из знаков, входящих в соответствующую знаковую систему [1].

Определение визуального объекта как элементарной единицы знаковой системы является сложной задачей, т.к.  визуальное восприятие зависит от большого числа факторов, многие из которых субъективны и не учитываются в используемой языковой конвенции [2]. Следовательно, воспринимаемый зрительно информативный объект должен входить в знаковую систему и использоваться для представления некоторых данных лишь на основании комплексной характеристики, включающей указание на денотат и такие параметры, как время интерпретации, информативность, однозначность или любые другие, которые могут быть определены, как свойства визуальной модели.

 

2. Динамический образ

 

Одним из параметров, определяющих эффективность компьютерной визуализации, следует считать ее ресурсоемкость [3], зависящую, в том числе, от информативности используемых знаков, т.е. от объема адекватно интерпретируемой информации в течение заданного для этого интервала времени. Информативность визуального знака может существенно изменяется в том случае, если знак не просто отражает отдельное состояние системы, а указывает на факт изменения наблюдаемого параметра. В этом случае, фиксация зрителем изменений противопоставляется статичной информационной картине. Это изменяет отношение к объекту наблюдений, не уменьшая объем сведений о нем.

Изменения, отраженные в таком динамическом знаке, содержат информацию о состоянии системы и о направлении его изменения. Значимость знака как когнитивного инструмента увеличивается, так как он перестает быть обозначением состояния системы или объекта и формирует или провоцирует осмысление процесса, связываемого автором знака с существованием или функционированием этой системы. Это создает целый ряд отличий динамического знака, в числе которых возросшая информативность и когнитивная результативность. Использование таких преимуществ возможно при условии правильного понимания причин, влияющих на их появление.

Интерпретация динамического знака как образа процесса приводит к фиксации нескольких N последовательных состояний одного Si и того же знака. Допустимо предположение, что вместе с состояниями {S1..SN}, предопределенными автором знака, пользователем фиксируются несколько K дополнительных состояний {SN+1..SN+K}, являющихся результатом собственных мысленных построений. Эти дополнительные состояния способны как усилить, так и снизить интерпретируемость знака.

На следующем шаге интерпретации, который начинается после фиксирования состояний Si, происходит сопоставление образу состояния соответствующего мысленного объекта – понятия pi. Для статичного знака Sconst или набора таких знаков, не связанных обобщающей информационной основой, результатом интерпретации является соответствующее суммарное понятие Pconst=∑pconsti=∑I(Sconsti). Для динамического знака Sdyn формируется новое дополнительное информативное содержание, являющееся результатом интерпретации N+K внутренних состояний, а также переходов между ними.

Относительный вклад в общую когнитивную емкость знака статичной Pconst и динамической Pdyn составляющих зависит как от собственных свойств знака, так и от контекста U его использования. Ошибочное или неуместное определение свойств каждой из составляющих способно свести к минимуму емкость знака.

Появление динамического вклада в определении смысла визуального образа делает уместной постановку задачи об эффективном использовании временного ресурса в процессе интерпретации визуального знака. В случае, когда интерпретация является однозначным отображением элементов знакового пространства на пространство понятий, время исключено из параметров задачи интерпретации. Использование вероятностного подхода, оправданное в случае, когда сопоставление некоторого возможного значения наблюдаемому знаку происходит в результате перебора значений-кандидатов и выбора оптимального по ряду сформулированных внутренних критериев, делает необходимым регистрацию затрачиваемого времени в качестве параметра эффективности [5].

Сложность передаваемой образом информации, вероятная для ситуаций, связанных с визуализацией научных данных, позволяет сформулировать обратную задачу. В этом случае, оптимизация использования семиотического подхода при визуализации данных состоит в компрессии или устранении некоторых деталей образа-знака и переносе процесса интерпретации на контекст, в котором происходит передача информационного сообщения. Подобная минимизация знакового содержания может происходить лишь при включении в рассмотрение понятия когнитивного значения дополнительных составляющих: контекста использования знака U и характеристик пользователя H.

 

3. Улучшение интерпретируемости информативного образа

 

Хорошо известным правилом, используемым при разработке знаков или информативных образов, является принцип соответствия. Согласно этому принципу, компоненты визуального образа должны адекватно отображать значимые аспекты исходной системы или объекта, связываясь с понятиями, близкими или аналогичными исходным данным, и при этом принадлежащими понятийному аппарату пользователя. Интерпретация визуального образа заменятся распознаванием знакомых символов {S} и связанных с ними понятий {P}. Согласно рассматриваемой модели оптимизации, использование подобного правила направлено на снижение когнитивных усилий за счет упрощения оценки контекста U, использования готовых мысленных структур пользователя и предполагаемого уменьшения времени, затрачиваемого при визуальном восприятии.

Действенным приемом, уменьшающим время интерпретации визуальной модели данных, являющейся знаком, характеризующим состояние исследуемой системы, является формирование у наблюдателя направленного ожидания. В этом случае, пользователю уже известны возможные состояния системы, а информативным событием является именно переход от одного состояния к другому. Подобный прием основан на переносе затрат времени, связанных с анализом работы систем восприятия, в переменную контекста U, которая предполагает предварительную осведомленность пользователя о функционировании системы. В соответствии с этим, влияние особенностей восприятия пользователя при интерпретации события становится минимальным, т.к. происходит лишь регистрация изменений.

Еще одним путем оптимизации интерпретации визуальных сообщений может считаться удержание внимания пользователя. Концентрация внимания на содержательной части сообщения, в частности, достигается за счет устранения переключений между ознакомлением с используемыми обозначениями и закодированными с их помощью данными.  В этом случае, время представления для отдельных составляющих сообщения объединяется в единый интервал, расположенный в начальной части сообщения. Таким образом, прочтение визуального сообщения происходит без смены типов мыслительных процессов с применением лишь выделенного набора понятий {P}.

 

4. Когнитивная интерпретация

 

Мыслительные процессы можно разделить на те, которые могут быть сознательно проконтролированы, и те, которые не предоставляют такой возможности. Обе составляющие способны существенно влиять на результаты обработки информации, поступившей от органов восприятия. Исключение одной из составляющей с целью упрощения понимания полученных сведений является трудной задачей. Особенно это характерно для неконтролируемых процессов. Задача оптимизации затрат времени в этом случае может быть сведена к поиску наиболее результативного распределения ресурсов, участвующих в интерпретации, между произвольными и непроизвольными компонентами мышления.

Использование динамической знаковой структуры влияет, в основном, на неконтролируемую часть. Образ действия, воспринятый наблюдателем, взаимодействуя с персональным опытом, способен инициировать анализ целой последовательности мысленных знаков, не проходящих стадии обработки визуального сигнала в кратковременной и иконической памяти. В результате, полная информативность знакового образа может кратно возрасти, не требуя увеличения времени для представления этих данных.

К неконтролируемым аспектам интерпретации следует отнести, например, процессы, которые используют механизм ассоциаций. В этом случае, происходит формирование неконтролируемых множественных связей между визуальной информацией и данными, сохраненными в памяти. Гипотезы, формулируемые на основании ассоциаций и являющиеся решением задачи визуального анализа, имеют двойственную природу и требуют внимательного отношения по причине своей потенциальной недостоверности. Осмысленное привлечение возможностей динамических знаков позволяет, при необходимости, ограничить ассоциативное восприятие, ослабляя проблему недостоверности. Для этого необходимо моделировать знаковый образ так, чтобы динамическая часть воспринимаемой информации выполняла функцию сопровождения и контроля за процессом интерпретации. Участие возникших понятий в осмыслении содержательной части в этом случае не является обязательным.

Можно предположить, что несбалансированное применение различных выразительных средств способно сделать когнитивный вклад неконтролируемой интерпретации преобладающим. С другой стороны, неуправляемость этого процесса может носить позитивный характер. Это происходит в том случае, когда полученная ассоциация является связью, опирающейся на сходство не самых значимых признаков, но, тем не менее, отличается устойчивым и осмысленным характером. Возникает неожиданная гипотеза, способная привести к совершенно новому решению, которое после этого также станет частью персонального опыта. Достижение такого результата может быть основной целью создания и использования визуальной модели, выполняющей роль уникального когнитивного инструмента.

 

5. Мотивируемость интерпретации

 

Визуальная модель, помимо образа данных, построенного с использованием заданных выразительных средств, может содержать компоненты, являющиеся инструментом направленного воздействия на наблюдателя, обеспечивая необходимую результативность. Большое значение для достижения любой цели, в том числе, решения задач, связанных с анализом сложных данных, имеет мотивация исследователя. Это способствует концентрации и удержанию внимания на решаемой задаче в случае возникновения трудностей в ее решении.

Необходимость учета таких процессов, как концентрация внимания, приводит к появлению свойства рассматриваемой модели, объединяющего информационный объем визуального знака и время. Значимость образа или знака характеризует отношение пользователя к полученной информации. Каждый из знаков, формирующих информационную картину, анализируемую пользователем, имеет значимость, уменьшающуюся со временем. Это обусловлено ограниченностью кратковременной памяти и вытесняющим эффектом последующих знаков.

Создание условий для уменьшенного затухания значимости отдельного знака позволяет ему участвовать в построении гипотез для различных информационных картин. Продленная во времени значимость неконтролируемых информационных образов, позволяет оценить их состоятельность в сравнении с различными гипотезами и, в случае необходимости, запомнить, увеличивая мощность множества стереотипных решений.

К факторам, удерживающим внимание пользователя, следует отнести активное акцентирование на деталях или, например, ожидание завершения длительного процесса. Оба обстоятельства могут быть реализованы в виде динамической структуры, сопровождающей визуальный образ. Например, постоянное визуальное напоминание о постепенном приближении системы к критическому состоянию способно стать преобладающим объектом восприятия.  В этом случае, наличие динамического интервала времени, противопоставленного статичному восприятию, является причиной концентрации внимания.

Наличие сильной мотивации в решении задачи анализа имеет определенные последствия. Одним из них является возможность переключения между основной задачей и любыми другими вопросами, сохраняющая способность возврата к поиску решения основной проблемы. Это обеспечивает защиту от переутомления, сохранение интереса к главной задаче, а также создает предпосылки для поиска решений вне границ известного, по отношению к поставленным вопросам, пространства гипотез.

 

6. Переформулирование

 

Под влиянием особенностей происходящего процесса анализа в ряде случаев возникает эффект, выражающийся в построении шаблонных решений или направленном поиске стереотипного объяснения изучаемых данных. Эта ситуация может быть желательной в случаях, когда необходим быстрый ответ и нет предпосылок, говорящих о возможности нестандартного решения. Однако, подобная предварительная оценка затруднена для изучения сложных задач, например, оперирующих с разнородными данными или необычными вопросами.

Переформулирование, как способ представления информации, заключается в поиске различающихся вариантов ее изложения. Неоднозначность способа построения высказывания является отражением неоднозначности его понимания. Предложение исходной задачи в иной формулировке должно быть обоснованными и учитывающим тонкости понимания новых вопросов. Новый образ для уже полученных данных может стать указанием на незнакомый пользователю путь решения. В свою очередь, обнаружение новых направлений в стратегии решения поддерживает интерес к исследуемой проблеме.

Динамические знаковые элементы в этом подходе могут выступать в качестве объекта, активно предлагающего зрителю широкий диапазон подходов к решению или, как минимум, напоминающего о их возможном существовании. Образ незавершенного действия или промежуточного состояния в динамическом знаке становится инициатором нового внутреннего вопроса, включаемого пользователем в процесс анализа. Структура вопроса провоцирует ответ, активно опираясь на личные характеристики исследователя и привычные для него формы общения. В визуальной коммуникации динамические знаковые структуры приобретают функциональное значение выразительных языковых средств. Особое значение имеет необычность, оригинальность возникающих когнитивных запросов, которые кроме сохранения активного интереса, обеспечивают поиск и анализ проблемы с разных точек зрения, делая его всеобъемлющим.

 

7. Модели разнотипных данных

 

На основании сделанных утверждений о механизмах воздействия динамических знаковых образов на зрительное восприятие и последующий анализ полученных сведений, могут быть построены различные виды моделей данных. Оценка результативности каждого из них является предметом самостоятельного исследования. На основании первичных экспериментальных данных, полученных в результате решения тестовых задач, можно говорить о справедливости сформулированных выше предположений о механизмах восприятия динамических знаковых элементов.

Отдельный интерес представляет определение возможных практических областей применения любого из появляющихся типов визуальных моделей. Отличия моделей основаны на особенностях взаимодействия пользователя и модели в каждом рассматриваемом случае. С другой стороны, важным обстоятельством становится возможность использования одинаковых алгоритмов построения решения для совершенно разных видов анализируемых данных.

Модель пространственных связей. Визуальная модель является совокупностью трехмерных графов, каждый из которых становится моделью свойств одного из исследуемых объектов (Рис. 1). Узлы, соответствующие одинаковым свойствам разных объектов визуально объединяются во внутреннюю структуру модели, позволяющую проводить сравнение. Таким образом, вертикальные линии являются образами объектов и состоят из узлов, отклонение которых от центральной оси зависит от величины (значения) соответствующего свойства в выбранной для этого шкале. Дополнительные линии, расположенные в горизонтальной плоскости, образуют радиальную диаграмму, отражающую поведение определенной величины в пределах анализируемой совокупности объектов.

 

Рис. 1. Модель пространственных связей

 

Все свойства упорядочены (в рассматриваемом варианте) по вертикали в порядке уменьшения значимости для наблюдателя при движении вверх. Круговые диаграммы, возникающие при объединении узлов разных объектов, позволяют сравнивать свойства объектов, если определено правило сопоставления. Это обстоятельство становится основанием для одновременного визуального анализа самых различных характеристик.

Интерфейс управления позволяет управлять приоритетом свойств, подключением объектов и фильтрами (Рис. 2). Диаграммы слоев могут поворачиваться, трансформируя систему графов. Визуальные фильтры показывают объекты, не соответствующие выбранным критериям. Трехмерное представление модели используется как возможность равноправного представления исследуемых вариантов и определения областей интереса пользователя.

Полученная модель является знаковым объектом, использующим предопределенную систему выразительных средств, и позволяет включить в единый наблюдаемый образ значительное количество данных, в том числе не связанных между собой известными закономерностями. Таким образом, формируется языковое высказывание, состоящее из набора знаков {S} и организованное таким образом, чтобы понятийная система пользователя позволяла достичь цели анализа, обрабатывая минимальную по объему систему понятий {P}. Это становится возможным, благодаря упрощению контекста анализа U, делающего значимым не абсолютное значение отдельного параметра, а его восприятие пользователем как элементарного знака в общем образе исследуемых данных.

Результативность предложенной модели, как когнитивного инструмента, связана с переформулированием исходной задачи анализа в виде свободно трансформируемого образа, предлагающем пользователю обезличенные промежуточные результаты сделанного им выбора. Кроме того, используется хорошо знакомая большинству пользователей система понятий, опирающаяся на традиционное представление двумерных данных, и потому не требующая дополнительной подготовки.

 

Рис. 2. Интерфейс управления модели пространственных связей

 

Использование данного типа визуализации показывает высокую эффективность, например, при принятии решения для ситуации анализа вариантов, описываемых несвязанными характеристиками. В качестве тестовой была выбрана задача выбора одного кандидата на должность из набора претендентов, описываемых некоторым множеством параметров. В подобной задаче анализа необходимо оценить весь набор потенциальных решений, каждое из которых включает набор характеристик различной значимости как для цели анализа, так и, возможно, для человека, принимающего решение. Проводился анализ наборов различной емкости (от 6 и более вариантов). 

Использование предложенной модели позволяет достичь цели анализа для некоторых данных, не устанавливая значений выбора для всех параметров. В тестовой задаче ситуация минимального выбора была достигнута на 60% управляющих воздействий (Рис. 2). Это соответствует существенному сокращению времени анализа. Кроме того, модель продемонстрировала исключение решений, которые могли считаться пригодными при иной последовательности анализа параметров.

Визуальная модель в этом случае позволяет получить содержательный и хорошо интерпретируемый образ. При большом числе вариантов возникает затруднение в визуальном анализе отдельных характеристик. Ситуация легко исправляется выключением отдельных компонент модели.

Модель отклонений от идеала. Каждый объект представлен в виде набора визуальных элементов, отображающих степень отклонения отдельного свойства от предпочтительного значения (Рис. 3). В предложенной модели элементами, демонстрирующими отклонение свойства от «идеального» значения, являются объемные круговые диаграммы. Отклонение в правом направлении соответствует превышению, по сравнению с контрольной точкой, в левом – недостаточности. Радиальный размер диаграммы соответствует значимости соответствующего свойства для цели анализа.

Элементы управления моделью предназначены для изменения параметров «идеального» состояния, не влияя на исследуемые данные, а также на определение значимости характеристик. Любое изменение «идеала» - точки выбора становится причиной изменения всей модели, так как происходит уточнение отклонений.  Модель соответствует концепции динамического знака, т.к. появляется единственное выделенное состояние, стремление к которому является целью процедуры анализа. Таким образом, основным понятием {P0}, имеющим значением для исследователя, становится минимизация отклонений. Состояние знакового объекта {S0} в этом случае также становится максимально упрощенным, а потому его визуальное восприятие происходит очень быстро и без затруднений.

 

Рис. 3. Модель отклонений от идеала

 

Процесс принятия решения сводится к минимизации отклонений и визуальной оценке вариантов. Ее достижение происходит благодаря указанию пользователем интересующего его значения любого параметра решения и приемлемого диапазона отклонения от него. В результате, происходит трансформация всего образа, демонстрирующая отношение всей анализируемой совокупности данных к указанному пользователем набору значений.

Приоритетность характеристик по отношению друг к другу визуализируется как различие в радиальных размерах соответствующего визуального элемента. Соотношение размеров может быть равномерным или любым иным в зависимости от специфики задачи (числа параметров у анализируемых объектов, случайность отклонений, размер выборки). Кроме того, в качестве параметра, влияющего на результат выбора, может быть использовано цветовое кодирование.

Процесс визуального анализа динамической модели отличается сохранением полной информации о доступных вариантах решений и их особенностях. Концепция минимизации отклонений позволяет очень быстро определить соотношение параметров, соответствующих необходимому выбору. В обратной задаче, может определяться соотношение характеристик предпочтительного выбора, выделяющих в анализируемой информации заданный объект.

В качестве одного из практических приложений предложенной модели можно рассмотреть задачу определения позиции пользователя, которая обеспечит достижение им заданного условием задачи выбора. В этом случае, анализ процесса взаимодействия с моделью может дать не только набор значений некоторых характеристик, но и такие сложные сведения, как последовательность действий, создающих наилучшие условия для приближения к решению.

Показательным примером, демонстрирующим результативность этой визуальной модели (Рис. 3), можно считать задачу параллельного анализа преимуществ нескольких объектов (например, выбор одной из множества товарных позиций в ситуации отсутствия четких критериев предпочтительного решения). В этом случае, удобными для анализа данными являются число объектов в пределах до 20-30 и произвольное количество характеристик каждого из них. Состояние минимальных отклонений от «идеального» набора характеристик достигается очень быстро, благодаря манипулированию элементами интерфейса модели. Точность визуальной оценки состояния компонент модели достаточно высока, чтобы получать параметры выбора с чувствительностью менее 1%. Кроме того, достигнутое в результате состояние элементов управления сразу создает комплексное представление о характеристиках выбора, ставших основанием для достигнутого решения.

 

8. Возможности использования

 

Оправданное, с точки зрения рассматриваемых закономерностей, привлечение динамических визуальных объектов способно существенно увеличить информационную насыщенность визуальных текстов. Областью применения в этом случае можно считать обучение, использующее быстро изменяющиеся данные. Одновременное использование визуальной памяти и информативного контекста, может быть эффективным в научной визуализации, анализе медицинских или иных многопараметрических данных.

Экспертиза существующих решений в области взаимодействия пользователя и информационных сообщений, в т.ч. в создании информационно насыщенных управляющих интерфейсов, позволяет получать новые варианты, использующие возможности динамических знаковых структур. Уменьшение времени интерпретации является актуальной задачей в разработке систем поддержки принятия решений, инфографике, а также в системах активной коммуникации.

 

9. Заключение

 

Использование динамических структурных элементов в визуальных моделях позволяет существенно сократить объем визуального высказывания. Востребованность этого эффекта высока в тех ситуациях, когда визуальный анализ и принятие решения должны происходить в условиях ограниченного времени. Переход к динамической информативной визуализации позволит изменить качественный и результативный уровень человеко-компьютерного взаимодействия во многих практических задачах.

Введено понятие динамического знака и его свойств. Предложены и апробированы два вида динамических знаковых объектов, способных использоваться в качестве средств анализа данных различных типов. Приведено обоснование закономерностей, регулирующих эффективность динамических знаков, необходимых для создания и использования новых динамических образов.

 

Список литературы

 

1.      Авербух В. Семиотический подход к формированию теории компьютерной визуализации. Научная визуализация. 2013. Т. 5. №1. С. 1-25.

2.      Соломоник А. Философия знаковых систем и язык. МЕТ. 2002. 404 с.

3.      Бондарев А.Е., Галактионов В.А. Современные направления развития визуализации данных в вычислительной механике жидкости и газа. Научная визуализация. 2013. Т.5. №4. С.18-30.

4.      Захарова А.А., Шкляр А.В. Информативные признаки задач визуализации. Научная визуализация. 2015. Т. 7. №2. С. 73-80.

5.      Захарова А.А., Шкляр А.В., Ризен Ю.С. Измеряемые характеристики задач визуализации. Научная визуализация. 2016. Т. 8. № 1. С.95-107.




VISUAL PRESENTATION OF DIFFERENT TYPES OF DATA BY DYNAMIC SIGN STRUCTURES

A.A. Zakharova, A.V. Shklyar

Institute of Cybernetics. National Research Tomsk Polytechnic University, Russian Federation

zaa@tpu.ru, shklyarav@mail.ru

 

Abstract

There are considered problems optimize visual presentation of information and search the visual models systematization paths needed for controlled interpretation of visual texts. The relevance of the researched task is connected with necessity rational and efficient use of computer visualization in modern methods of information analysis or decision supporting systems creation. Concept of dynamic sign as element, structuring visual interpretation of data image, is inputted; cognitive advantages of dynamic visualization are explained.

 

Keywords: Visual model, visual perception, interpretation, cognitive graphics, scientific visualisation

 

References

 

1.      Averbukh V. Semioticheskij podhod k formirovaniju teorii komp'juternoj vizualizacii [Semiotic Approach to Forming the Theory of Computer Visualization]. Scientific Visualization. 2013. Vol. 5. No. 1. Pp. 1-25. [In Russian]

2.      Solomonik A. Filosofija znakovyh sistem i jazyk [The philosophy of language and sign systems]. MET. 2002. 404 s. [In Russian]

3.      Bondarev A., Galaktionov V. Sovremennye napravlenija razvitija vizualizacii dannyh v vychislitel'noj mehanike zhidkosti i gaza [State-of-the-Art in Data Visualization for CFD Problems]. Scientific Visualization. 2013. Vol. 5. No. 4. Pp. 18-30. [In Russian]

4.      Zakharova A.A., Shklyar A.V. Informativnye priznaki zadach vizualizacii [Informative features of data visualization tasks]. Scientific Visualization. 2015. Vol. 7. No. 2. Pp. 73-80. [In Russian]

5.      Zakharova A.A., Shklyar A.V. , Rizen Y.S. Izmerjaemye harakteristiki zadach vizualizacii [Measurable features of visualization tasks]. Scientific Visualization. 2016. Vol. 8. No. 1. Pp. 95-107. [In Russian]