AntV/AVA Chart Linter 分析 - 图表检测与优化为了解决这样的问题，AVA Team 和同济大学智能

Version: 2.0

Last Update: 2022-05-06

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一、概览

想要使用可视化图表准确传达数据内涵，帮助用户更好地分析和洞察数据，往往需要图表制作者自身具有良好的可视化领域专业知识。然而，实际工作中产生的图表总会有或多或少的问题出现，导致数据背后的信息不能被正确表达，甚至给用户理解数据带来误导。

为了解决这样的问题，AVA Team 和同济大学智能大数据可视化实验室（iDVX Lab），基于先前合作研发的 VizLinter¹（纠错案例如下图所示），共同建设了图表优化 ChartLinter 方案。想想平时所使用的 ESLint、TSLint 这样的 Code Lint，它能够根据可视化设计规则，自动识别图表设计中存在的问题，给出恰当的修改方案。²

如上图所示，当一个以城市名称作为维度时，选择条形图往往会导致名称拥挤不堪，应用 Lint 的建议后会有一定程度上的可视化改观，同时，Lint 的规则时可以人为选定的，以满足不同场景的使用效果更。

对于如何使用这里不过多罗列，可以参考官网给出的使用样例。

二、原理分析

简化版流程图如下：

ChartLinter主要由两部分组成，分别是Linter和Fixer，前者是按照 Lint 预定义的规则以及规则权重进行得分排名，后者是修复 Lint 规则的规则。

Linter
- Hard以及Soft类型规则组成，前者权重往往高于后者
- 规则得分（权重得分）
Fixer
- Design类型规则组成
- 规则返回 fix 方案以及文档

NOTE: Hard约束是同济学术方案默认提供的规则，也是学术界当下公认的基本规范（基于 Draco），而我们提供了Soft约束支持用户自定义，支持用户自由扩展。此外，市面上不少图表库已经规避了一些硬约束问题，额外提供软约束，能够更好地满足不同图表库的需要。³

三、学术研究

1) 前身 VizLinter

VizLinter 基于 Python 语言，目前已经更名为 vega-lite-linter 项目⁴。

而 VegaLite（以及 Vega）是一种将可视化描述为从数据到图形标记属性的编码映射的规范⁵，简而言之是，它提供了一种基于Specification的静态图形描述文件到可视化图形的映射，细节可参考官方文档说明⁶。

2) VegaLite Linter 的相关研究

VizLinter: A Linter and Fixer Framework for Data Visualization 论文¹

不同的实现方式

基于规则
- Data Characteriestics⁷
- Intended Tasks⁸
- User Behaviors⁹
基于机器学习
- Data
- Corresponding Legitimate Visualization

领域名词

ASP： Answer Set Programming¹⁰

整体流程

VegaLite Specification ---> ASP Facts ---> ASP Rule ---> Fixer Solve by Rules

部分组成

框架整体: 基于 Linter 的结果进行可视化的检验和自动修复
Linter：
- 基于规则，以 Draco¹¹ 为代表的 ASP 形式
- VizML 形式¹²
- ClustMe 形式¹³
Fixer：对 Linter 产生的问题进行修复
用户学习：一个用于持续改进和研究的基于用户行为的原型系统

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