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共享表面与空间：协同定位沉浸式环境中的协作数据可视化研究

作者与机构
本研究由Benjamin Lee、Xiaoyun Hu、Maxime Cordeil、Arnaud Prouzeau、Bernhard Jenny和Tim Dwyer共同完成，所有作者均来自澳大利亚莫纳什大学（Monash University）。研究成果发表于2021年2月的《IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics》期刊，论文标题为《Shared Surfaces and Spaces: Collaborative Data Visualisation in a Co-located Immersive Environment》。

学术背景
本研究属于信息可视化（Information Visualization, InfoVis）与人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）交叉领域，聚焦于“协作式沉浸式分析”（Collaborative Immersive Analytics）。随着虚拟现实（Virtual Reality, VR）和增强现实（Augmented Reality, AR）技术的快速发展，传统的数据分析环境（如桌面和会议室）正逐渐被沉浸式技术替代。然而，现有研究多关注群体在表面界面（如桌面或墙式显示器）上的交互，而对自由空间中的协作行为缺乏探索。为此，本研究开发了名为“FIESTA”（Free-roaming Immersive Environment to Support Team-based Analysis）的原型系统，旨在探索多用户在无约束虚拟环境中如何利用空间和表面进行协作式数据分析。

研究目标
1. 设计并实现一个支持多用户自由移动的协作式沉浸式分析系统；
2. 研究用户在自由空间中对虚拟表面（如墙壁、桌子）和非表面空间的使用模式；
3. 分析协作行为中的领土划分、工作流程和社交协议。

研究流程与方法
研究分为系统开发与用户实验两部分，共包含以下关键步骤：

1. 系统开发

   • FIESTA系统设计：基于Unity3D开发，支持多用户通过头戴式显示器（HMD）在共享虚拟环境中创建和操作2D/3D可视化。系统核心功能包括：
     
     • 可视化工具：支持散点图（Scatterplot）、分面散点图（Faceted Scatterplot）和时间序列图（Time Series）；
       
     • 交互方式：提供直接抓取（Grasping）和远程激光指针（Ranged Pointer）两种交互模式；
       
     • 空间管理：用户可将可视化“撕下”（Tear-out）并自由放置在虚拟墙壁、桌面或悬浮于空间中。
       
   • 技术实现：采用无绳VR背包（HTC Vive Pro）和四基站追踪系统，确保用户在16平方米空间内自由移动。
     

2. 用户实验

   • 研究对象：招募30名参与者（7名女性，23名男性），分为10组（每组3人），均为计算机科学背景。
     
   • 实验设计：
     
     • 任务类型：包括定向任务（Directed Tasks, DT）和自由探索任务（Free Exploration Task, FET）。例如，DT1要求用户定位数据中最昂贵的房产并分析其高价原因。
       
     • 环境设置：分为两部分：
       
     • Part A：仅允许使用2D可视化和墙壁表面；
       
     • Part B：开放3D可视化和虚拟桌面的使用。
       
   • 数据收集：记录用户的空间位置、交互动作（如抓取、激光指针使用）、可视化布局及协作行为，并通过视频编码分析协作模式。
     

主要结果
1. 空间与表面使用模式
- 2D可视化：倾向于固定在虚拟墙壁上，形成平面网格布局（Planar Layout）；
- 3D可视化：多悬浮于用户周围空间，形成自我中心布局（Egocentric Layout），且较少使用虚拟桌面。
- 领土划分：用户默认将房间划分为个人工作区，仅在紧密协作（Tightly-coupled Collaboration）时跨越边界。

1. 协作行为

   • 策略多样性：部分组采用“分而治之”（Divide and Conquer）策略，另一些则通过紧密协作共同分析同一可视化；
     
   • 社交协议：用户尊重他人创建的视觉化对象所有权，但紧密协作时会共享操作权限。
     

2. 技术接受度

   • 参与者对FIESTA的沉浸感和协作效率评价积极（27人评分≥4/5），且未报告明显晕动症（Cybersickness）。
     

结论与价值
1. 科学价值：揭示了协作式沉浸式分析中空间与表面使用的内在规律，为未来虚拟协作环境设计提供了实证依据。
2. 应用价值：FIESTA系统证明了无约束VR环境在团队数据分析中的可行性，尤其适用于需要多视角协作的场景（如城市规划、科学可视化）。

研究亮点
1. 创新性方法：首次研究了三人及以上群体在自由VR环境中的协作行为；
2. 技术贡献：开发了支持多用户自由布局的可视化工具，并开源了系统代码（GitHub仓库）；
3. 发现特殊性：用户对3D可视化的空间布局偏好与传统表面界面研究形成鲜明对比。

其他发现
- 细节工具（Details-on-demand）被广泛用于快速扫描数据点，而共享笔刷（Shared Brush）因易干扰他人使用率较低；
- 在演示阶段，用户倾向于将可视化重新组织为平面布局，但常忽略3D可视化的视角遮挡问题。

此报告全面覆盖了研究的背景、方法、结果与意义，可作为学术界和工业界了解协作式沉浸式分析前沿进展的参考。