合成

通过网络镜头的遥耦合可视化:系统回顾

• 摘要
• 简介
• 材料和方法
  • 关键概念和分析框架
  • 方法:系统回顾遥耦合可视化
• 结果
  • 可视化的内容
  • 可视化方法
• 讨论和结论
  • 遥耦合可视化中的数据表示:当前实践、挑战和建议
  • 集成多个透视图:遥耦合可视化挑战
  • 交互式可视化
  • 反映遥耦合可视化的内容:系统边界和参与者动态
  • 网络透视图的潜力
• 对本文的回应
• 作者贡献的声明
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

土地利用变化的原因和后果与遥远的地方密切相关(Lambin和Meyfroidt 2011)。遥耦合框架旨在提供对土地利用变化的全面理解，捕捉社会-生态系统之间的遥远联系(Liu等人，2013年，Eakin等人，2014年)。近年来，对遥耦合现象的研究出现了热潮，涵盖了广泛的主题，并连接了各个学科的科学努力(Kapsar等人，2019年)。可视化是描述、分析和交流远距离耦合陆地系统知识的常用手段(参见，例如，远距离耦合工具箱，Tonini和Liu 2017, McCord等人2018)。在处理跨尺度问题或抽象概念等无形研究课题的背景下，它们尤其有价值和强大(McInerny et al. 2014)。视觉可以支持研究人员在探索他们的数据的过程中(Fox和Hendler 2011)，帮助他们解开系统内部和跨系统的人-环境动力学。此外，与文本来源相比，视觉交流允许以一种更容易获取、有形和难忘的方式分享知识(Rodriguez和Dimitrova 2011)。因此，它可以促进跨学科交流和科学知识的共同生产，以及与非科学受众的交流(Grainger等，2016年)。尽管可视化有很多优点，但它也有风险和局限性。所有的视觉交流都是有选择性的，就他们所呈现或遗漏的数据而言(Tversky 2011)。 They can introduce biases through decontextualization or oversimplification of the subject, or through low quality data inputs (Dörk et al. 2013, Boehnert 2015). The production of informative and unbiased visualizations can thus be challenging, but also bring about fundamental gains for the generation and communication of scientific knowledge.

对土地利用变化的遥耦合理解意味着对多个社会-生态系统的研究，以及它们之间的联系。将这种更全面的视角应用于土地使用现象带来了特殊的可视化需求，这超出了基于土地系统的研究中通常解决的问题，例如通过土地使用地图。尽管这些潜在的挑战和可视化在遥耦合研究中的重要作用，但在该领域现有的可视化实践中很少有系统的知识和指导。解决这一知识差距是充分利用可视化所能提供的潜力的关键。因此，遥耦合研究可以从对现有可视化的批判性反思中受益，包括它们表示(或删除)的内容和用于描绘遥耦合动态的可视化方法。因此，本研究的目的是为更好地理解当前的遥耦合可视化实践提供见解。我们的进一步目标是确定该领域的关键可视化挑战，并提供改进当前实践的建议。为此，我们将系统地回顾遥耦合出版物中提出的可视化方法，从而借鉴数据可视化和网络分析文献中的见解。

材料和方法

关键概念和分析框架

数据可视化、数据表示和可视化编码

Kirk(2016:19)将数据可视化定义为“数据的表示和表示，以促进理解。”这个定义指的是可视化过程中的两个连续步骤。数据表示是将数据转换为图形形式的过程。它定义了可视化的基本结构，并由要可视化显示的内容塑造。数据展示涉及更详细的设计选择，例如配色方案或注释的使用(Kirk 2016)。在这项研究中，我们关注数据表示，因为我们的目标是深入了解特定内容的可视化方式，即遥耦合信息。

数据表示的一种常用方法是选择预定义的可视化技术，如柱状图或桑基图来可视化可用数据。一种更精细的方法是视觉编码(Kirk 2016, Healy 2018)。它涉及到将数据转换为标记和属性的组合(参见图1的例子)。标记包括基本的图形元素，如点、线、区域或形式(Munzner 2014)。属性(也称为通道)定义标记的外观，例如，通过颜色或大小的变化和各自的标签。例如，在柱状图中，柱状图构成标记，柱状图的长度构成属性。正如Bertin(1983)首次概述的那样，存在大量的属性。图1给出了一个非详尽的可视化属性列表，并指出了相关的合适数据类型(参见Iliinsky和Steele 2011, Munzner 2014, Kirk 2016获得更多选项)。空间数据是需要考虑的另一种数据类型，它通常通过空间显式标记表示，例如在地图上。

遥耦合:网络视角

已经提出了几种遥耦合分析方法(Friis等人，2016年)。Liu等人(2013)将遥耦合定义为通过物质流、信息流和能量流连接的发送、接收和溢出系统。此外，它们确定不同的系统组成部分，即代理、原因和结果。其他作者进一步阐述了这种基于系统流的对全球化土地利用现象的理解，明确强调了在远耦合背景下治理结构和底层行动者网络的作用(Eakin等人2014年，2017年，Lenschow等人2016年，Oberlack等人2018年，Munroe等人2019年)。

网络方法在遥耦合研究中日益突出(Seaquist等人，2014年，Prell等人，2017年，Schaffer-Smith等人，2018年，Andriamihaja等人，2019年)，并提出了网络相关概念和工具的协同领域(Seaquist和Johansson, 2019年，Sayles等人，2019年)。网络的基本组成部分是节点和链接。它们在内容和所代表的聚合水平上可能存在很大差异(Bodin等人，2019年)。例如，节点可以代表社交网络中的人或贸易网络中的国家。同样，链接可以表示人与人之间的友谊或国家之间的商品流动。在这个意义上，遥耦合现象也可以被视为网络，例如，社会生态系统是节点，流量是链接(见图2)。节点和链接可以这样表示一组现象。Borgatti等人(2009,2018)确定了社交网络中四种基本类型的链接:流(例如信息流);互动(例如，协作活动)，关系(例如，权力关系);以及相似性(例如，相同的性别)。

可视化telecoupling网络

可视化是基于网络的研究的基础，它允许观看者发现模式(Golbeck 2013)，并“将结构复杂性转化为可感知的视觉洞察”(Lima 2011:79)。网络可视化的区别在于节点和链接的可视化编码方式，即它们是通过标记显式可视化，还是通过属性隐式可视化(Munzner 2014)。

在本研究中，我们采用基于网络的方法来分析遥耦合动力学的可视化表示。因此，我们根据节点-链接结构来解释现有的可视化。然后，我们识别这些节点和链接表示的内容，并评估如何通过标记和属性对它们进行可视化编码。这种基于网络的方法提供了一种以统一的方式分析遥耦合可视化的方法，独立于所使用系统的定义、显示的遥耦合框架的分析单元或研究区域的规模。

方法:系统回顾遥耦合可视化

出版和案例选择

在本研究中，我们系统地回顾了在遥耦合文献中提出的可视化，以调查当前遥耦合可视化的实践。我们按照系统回顾和meta分析(PRISMA)首选报告项目声明(Moher等人，2010年)的指导方针进行了审查。图3展示了发布和案例选择过程。在第一阶段，我们在书目数据库中进行关键词搜索，以确定关于“遥耦合”主题的科学期刊文章和书籍章节。我们将这些结果与其他遥耦合文献的系统综述(Carlson等人，2018年，Corbera等人，2019年，Kapsar等人，2019年)交叉核对。考虑到特定的排除标准(见图3)，我们选择了120份出版物。他们是我们研究的潜在案例的来源。

第二阶段涉及案例的选择，即可视化。所选的文章和书籍章节包含495个可视化结果，我们应用了如图3所示的案例识别、包含和排除标准。我们发现381个可视化(77.0%)展示了真实世界现象的经验的、具体的案例信息。此外，85例(17.2%)显示纯概念性信息，典型地描述遥耦合框架。其余的29个可视化展示展示了其他类型的资料，例如关于方法方法的资料。在381个可视化图中，130个显示了远程耦合连接的明确信息。我们审议了这些病例，占最初确定的潜在病例的26.3%。然后，我们排除了通过相同的视觉设计表示类似内容的可视化。结果选择了118种可视化方法，即在62种出版物中显示的案例(见附录1中的表A1.1的完整概述)。

编码过程和数据分析

我们采用了迭代的过程来开发代码本。我们首先根据从遥耦合、网络和可视化文献中获得的见解推导出一个初步版本。然后我们在几轮编码中调整它，并使用最终版本的码本重新编码所有情况。它包括以下几节:一般资料;节点;链接;系统;流;和数据可视化(完整的代码本参见附录2中的表A2.1)。为了保证数据的质量，我们采用了样本双编码。 Of the cases, 33.1% were coded by at least two of the authors, which resulted in a percentage agreement intercoder reliability of 0.92.

我们采用描述性统计分析结果的数据集。此外，我们基于单个案例的表征开发了一种遥耦合可视化类型学(Oberlack等人，2019年)。因此考虑了以下可视化特性:可视化编码;节点和链接的空间显式性。我们使用真值表方法来识别可视化类型。真值表展示了不同病例特征的普遍组合(Rihoux和Ragin 2009)。可视化特征的每个独特组合都对应于一种可视化类型。

限制

我们的案例选择仅限于那些明确提到“遥耦合”的案例。这排除了对许多其他可视化表示的信息，遥耦合现象而不提及术语的考虑。此外，在遥耦合可视化中似乎存在主题偏差，因为大多数呈现的是关于商品贸易的信息(见图4)。显然，在用于显示连接的(替代)可视化方法方面，可以从其他主题领域学习很多东西。然而，通过将本研究的范围局限于遥耦合，我们能够系统地回顾该领域中所有现有的可视化方法，并就其实践得出更可靠和具体的结论。尽管如此，这种特定的关注也排除了灰色文献和在线可视化的包含。据我们所知，没有这样的来源明确提到遥耦合和呈现的可视化，以满足本研究的案例选择标准。但是，由于交互式可视化为可视化复杂数据集提供了重要的特性，因此我们将在讨论部分中基于说明性示例进一步详细介绍它们。最后，我们将每个可视化视为独立案例的方法带来了两个风险。首先，这意味着同一篇文章/书籍章节中的多个案例可以包含在分析中。如果作者倾向于在他们的文章中对多个图表使用类似的可视化方法，这可能会引入某种偏差。 We introduced duplication exclusion criteria to limit this potential bias (see Fig. 3). Second, our approach bears the risk of neglecting the complementary function that multiple visualizations can have within one source. This aspect is also taken up in the discussion section.

结果

可视化的内容

118个被审查的可视化图涵盖了一系列主题，最常见的是商品贸易、物种迁移和自然保护(图4)。它们主要显示二级数据(n = 89)，但也显示初级数据(n = 5)或两者的混合(n = 8)。在某些情况下(n = 16)，没有暴露数据源。

节点和链接

我们采用网络透镜来分析遥耦合可视化，识别它们的节点和链接组件以及它们所代表的内容。我们发现，它们典型地呈现了社会生态系统网络，这些网络通过流连接在一起(图5)。这与Liu等人(2013)的原始框架一致，后者提出社会生态系统和流是遥耦合的主要分析单位。由于它们的优势，下面给出了在遥耦合可视化中使用系统和流的更详细的说明。

我们的分析还揭示了可选节点和链接内容的存在(图5)。除了系统，节点还代表个体或集体的参与者，或行动情况。在118个案例中，有9个案例将参与者作为远程耦合网络中的节点，而没有明确显示参与者嵌入的系统(例如，Gasparri等人2016年，Tapia-Lewin等人2017年)。一小部分审查案例(n = 2)显示了行动情境之间的联系(Boillat等人，2018,Oberlack等人，2018)。行动情境是行动者相互作用并作出相互依存和共同决策的决策舞台，从而导致特定的结果(Ostrom 2010)。

在某些情况下，遥耦合链接表示交互、关系或相似性，而不是流。交互指的是通过流程促进的事件(Borgatti等人，2018年)。例子是市场需求和供应的相互作用(例如，Liu等人，2015年，Eakin等人，2017年)以及合作和谈判(Gasparri等人，2016年)。两个案例也显示了关系，例如提及权力或合法性(Chignell和Laituri 2016, Oberlack等人2018)。一项研究(Andriamihaja et al. 2019)确定了共享制度作为行为者之间的联系的存在，从而表明了他们之间的相似性。在某些情况下，没有指定链接的性质。

系统和流

系统节点的差异主要体现在三个方面:(1)是否区分发送系统、接收系统和溢出系统;(2)他们是否提供了关于内部系统动力学的信息;(3)边界的定义方式。我们发现，在所有呈现系统节点的案例中，31.3%明确提到了发送、接收和/或溢出系统。此外，只有不到三分之一(28%)的人展示了发生在各自系统内的动态信息。其中一些包含了Liu等人(2013)提出的系统组件的具体信息:参与者(12.5%);原因(23.2%);和效果(17.9%)。使用一系列系统边界来划分系统节点(图6)。它们最常基于现有的治理单元，占所有识别的系统边界类型的64.6%。因此，很多人是指不同级别的行政单位(55.7%)。 Others pointed to spatial zonings (8.9%) such as protected areas or land concessions. System boundaries were further based on broader geobased characteristics (e.g., world regions, 12.5%), diverse social-economic features (e.g., economic sectors or infrastructure facilities, 10.4%), ecosystems (e.g., biomes or breeding sites of migrating species, 9.4%), or areas defined through their topographic-hydrological traits (e.g., watersheds or valleys, 3.1%).

有一种倾向是在高度聚合的水平上定义系统。超过一半的已确定边界类型(53.6%)代表国家或以上级别的遥耦合系统，即通过超国家治理单位、世界区域、世界其他地区(与焦点系统相关)或世界本身定义的系统。这通常适用于溢出系统(例如，参见Liu等人2015年，Parish等人2018年)。此外，大多数边界类型(96.4%)提供了系统的地理位置指示。没有地理参照的系统仅观察社会经济定义的边界。

遥耦合可视化中的流程主要在内容方面有所不同。物质流是最常见的描述，占所有流类型的34.5%。它们通常指商品的进出口，特别是像大豆或牛肉这样的农产品。有些联系也代表了商品流通中隐含的要素。这些资源可以是水或土地等虚拟资源(5.1%)，也可以是森林砍伐风险或生物多样性丧失等虚拟风险/收益(7.3%)。资本(16.9%)、人类(如游客，12.4%)、非人类(如候鸟，10.2%)或信息(9%)的流动也通常被可视化。许多图表(2.3%)明确提到了生态系统服务的流量。很少有案例显示流，但没有显示关于其内容的任何详细信息(2.3%)。

可视化方法

可视化类型

我们的分析确定了目前实践中使用的7种截然不同的遥耦合可视化类型，它们对应15种可视化技术(见图7)。它们反映了用于可视化描述节点和链接信息的数据表示策略的独特组合。

关系图而且量图是两种最常用的遥耦合可视化类型(图8)。在所有情况下，55.9%使用了这两种类型之一。两者在空间上都不明确。为关系图(n = 118例中的36例)，使用的主要可视化技术是示意图。在许多情况下，这些框图和箭头图再现了Liu等人(2013)提出的遥耦合框架结构，并将其应用到经验环境中。弦图和网络图是可选的，但不常用的形式关系图．量图(n = 30)包括许多不同的可视化技术，用于显示定量的、比较的数据。例子是不同类型的柱状图和区域图。在这些可视化中，节点不是通过标记显式地描述的，而是通过链接属性隐式地描述的。

在所有病例中，44.1%的淋巴结用空间参考来描述。然而，只有3.4%的人以空间显式的方式呈现链接。这是……的情况路线图(n = 4)，它将链接表示为一系列地理数据，因此描述了从一个位置到另一个位置的路径。链接地图(n = 21)将链接描述为测地线，而不是连接图或流图。前者通过地图上的点显示节点，后者通过区域显示节点。量地图(n = 7)没有显式地表示链接连接。它们通过将定量链接信息作为地理空间显式节点的属性表示链接的存在。例如，Parish等人(2018)提出的比例符号图显示了关于木屑颗粒出口(链接)的规模的信息，通过不同大小的气泡表示这些货物从哪些港口(节点)装运。此外，我们还确定了结合多种可视化方法的混合类型，例如通过重叠的脉络图和流图(例如，参见Kastner et al. 2015)。

识别的可视化类型可用于描述节点和链接信息，而不考虑其主题内容。因此，它们中的每一个都可以应用于各种各样的遥耦合现象。我们的研究结果强调了这一点，显示了用于不同遥耦合主题的可视化类型的高度多样性(见图9)。例外是土地征用遥耦合的可视化(尽管这可能与这一类的小n有关)和物种迁移的可视化(显示了相对较大的份额链接地图)．每种可视化类型都有自己的一组数据需求。根据主题的不同，这些数据可能更易访问，也可能难以访问。例如,一个线路图原则上可以用来表示两个地方之间的任何类型的流动，例如水的流动，迁徙的物种，或保护资金。然而，它需要关于流程路线的明确的空间信息。获取此类信息对于某些类型的流动(例如物种迁移路线)可能特别具有挑战性，但对于其他类型的流动(例如水转移通道基础设施)则相对简单(例如，见Quan等人，2016)。

视觉属性

确定的可视化类型表明了用不同的方法可视化表示遥耦合可视化的两个关键组件，即节点和链接。此外，可视属性可以应用于节点和链接标记，以显示有关遥耦合现象的附加或更详细的信息(参见图1)。

在附录3中，我们基于说明性的案例示例(参见图A3.1)，提供了现有遥耦合可视化中使用的主要可视化属性的概述。使用了大量的属性，提供不同类型的信息。例如，作者使用可视化属性来描述节点，例如，区分出口国和进口国，并描述它们，例如，表示封闭或多孔的系统边界。可视属性还用于指示所显示链接的方向、大小或其他特征。例如，当描绘与老挝香蕉种植园扩张有关的流量时，Friis和Nielsen (2017一个)将颜色属性应用于链接标记(即表示流的箭头)，以添加有关流内容(例如，散漫流或政治流)的信息。他们还使用实线箭头和虚线箭头来表示这些箭头是否代表溢出流。

可视属性还用于显示时间信息，特别是显示随时间变化的比较数据。这适用于24.6%的所有病例(n = 30)。因此，大多数数据显示了定量数据的时间变化(n = 26)，例如商品出口的变化幅度(见Reenberg和Fenger 2011)。量图是用于表示此类信息的主要可视化类型，使用参考时间尺度的定位属性(例如，Yang等人，2016)。量地图允许呈现时间和空间都明确的定量信息。例如，在choroppleth地图中，颜色属性可以用来显示在特定时间段内流量大小的净变化(见Marston和Konar 2017)。四个案例进一步以时间明确的框架呈现定性数据，例如通过标签(Eakin等人，2017年)或在时间线上定位(Raya Rey等人，2017年)。

讨论和结论

遥耦合可视化中的数据表示:当前实践、挑战和建议

我们的研究表明，可视化广泛应用于通信遥耦合连接的知识，这一实践具有丰富的内容和视觉多样性。特别地，我们注意到遥耦合可视化的节点-链接结构，并揭示了应用于它们的视觉编码策略。我们发现，考虑到多学科的概念基础、分析方法的多样性和该领域使用的数据的丰富性，遥耦合现象的可视化表示尤其具有挑战性。在本节中，我们将回顾在遥耦合可视化中选择的数据表示实践，并提供具体的增强建议。因此，我们提到了两种并发数据表示过程:视觉编码;以及可视化技术的选择。

我们的研究确定了7种遥耦合可视化类型。它们的不同之处在于节点和链接信息的可视化编码方式，即通过可视化标记显式编码或通过可视化属性隐式编码。在关系图，路线图,链接地图，节点和链接显式显示，因此可以被目标观众迅速捕获。在量地图而且量图，节点或链接信息都是隐式编码的。这促进了量化数据的可视化显示，但也使隐式呈现的信息更难以被查看者访问。带有链接标记的数量图(混合类型)尝试解决这个问题，例如，除了通过可视属性(例如，在choroppleth图中使用颜色编码)表示链接信息外，还可以以箭头的形式显示所选链接。然而，这种方法意味着链接以多种方式编码，这可能导致视觉混乱和编码不一致。这些例子说明了几个潜在的竞争因素(数据点的数量、数据类型的组合、编码一致性等)会影响可视化编码决策。因此，在数据可视化过程的这一阶段需要仔细的反射和设计，确保所选的可视化编码有利于快速和直观的解码过程(Iliinsky和Steele 2011)，并支持可视化的主要目的(Kirk 2016)。

这同样适用于视觉属性的选择。我们的研究表明，遥耦可视化通常使用(组合)视觉属性来表示不同的遥耦内容。该领域可以从数据可视化文献中学习，这些文献讨论了广泛的不同属性，并对它们的选择和实现提供了指导。例如，Iliinsky和Steele(2011)给出了属性的概述，并指出了它们对不同数据类型的适用性以及它们可以表示的不同值的数量。Munzner(2014)为不同的视觉属性提供了一个有效性排名。一旦选择了属性，它们的实现也需要仔细考虑，例如，适当的配色方案(例如，参见Brewer 1994, Borland and Taylor 2007)或轴范围(Tufte 2006)。一系列文献提出并批判性地讨论了这方面的建议(例如，见Kelleher和Wagener 2011, Kosara 2016, Healy 2018)。

关于可视化技术的选择，我们的研究揭示了现有的遥耦合可视化技术的一些多样性，使用了15种不同的技术。然而，数据可视化领域提供了更广泛的可视化技术。存在多个在线目录，按功能将它们分组(参见数据可视化目录(https://datavizcatalogue.com/search.html)及R图库(https://www.r-graph-gallery.com/)，数据输入(从数据到Viz网站(https://www.data-to-viz.com/)，或两者兼有(Data Viz Project，https://datavizproject.com/)．图10展示了一些在案例中没有确定的技术，但可以提供显示遥耦合现象的有趣机会。其中一些构成了关于土地相关主题的知名交互式可视化的基础，如Trase平台(SEI和全球冠层2020)中使用的桑基图和土地矩阵平台上提供的非带状和弦图(ILC等人，2019年)。基于矩阵的图表(Ghoniem等人，2005年)、蜂箱图(Krzywinski等人，2012年)和生物结构(Longabaugh 2012年)是节点链接图的替代方案，旨在解决大型和密集网络中视觉混乱的挑战^[1]．边缘捆绑技术，包括相邻链接的视觉捆绑，在这方面也有帮助。它通常应用于和弦图(Holten 2006)或链接地图(Holten and Van Wijk 2009, Lambert et al. 2010)。最后，砖地图提供了一种可供选择的技术量地图(少,2013)。它们通过表示特定值范围的正方形的积累来描述空间上明确的量化值。Few(2013)指出，就视觉感知而言，这种方法可能比使用不同颜色(如choropleth地图)或气泡大小(如比例符号地图)更有效。

集成多个透视图:遥耦合可视化挑战

不同观点的结合对于实现对社会生态现象的合理理解是必不可少的(Berkes et al. 2003)，特别是在一个超连接的世界中。尽管如此，为了产生有目的的结果，研究人员可能需要在不同的切入点和分析焦点之间进行选择。同样的挑战也存在于可视化的研究报告中。可视化可以显示被描绘主体的单一或多个视角，占不同的复杂性水平(Kirk 2016)。Lima(2011)确定了网络可视化的三个主要视角:(1)微观视角提供关于特定网络实体的详细信息;(2)关系视角，侧重于拆解网络链接并对其进行分析;(3)宏观视角，鸟瞰网络，提供对其拓扑结构的见解。许多被回顾的案例似乎都强调了其中一个观点，分别是:(1)提供了社会生态系统及其内部动态的详细描述，但对连接它们的流提供了有限的信息(例如，Chignell和Laituri 2016, Hulina等人2017);(2)识别和表征远耦合连接中的链接(例如，Reenberg和Fenger 2011, Schierhorn et al. 2016);(3)显示大型遥耦合网络，同时较少展示单个节点和链接的细节(例如，Prell等人2017年，Andriamihaja等人2019年)。

因此，数据可视化过程需要并由对要可视化呈现的透视图和细节级别的选择来指导。以下案例示例说明了识别的可视化类型(参见图7)如何允许商品贸易现象的不同表示，这是最常见的可视化遥耦合主题(参见图4)。量图通常用于显示高度聚合的贸易数据，从而呈现贸易伙伴之间的关系视图(例如，Schierhorn等，2016)。量地图而且链接地图在此基础上增加空间成分，可能揭示空间贸易模式(例如，Liu 2014)。路线图通过显示精确的运输路线和绘制商品经过的多个地点(如城市或港口)，呈现更详细的空间信息(如Godar和Gardner 2019)。这可以更好地理解这种遥耦合现象，例如，通过指出潜在的溢出点或沿线涉及的不同参与者。关系图可以有多种用途。例如，原理图通常用于根据远耦合模式映射现有的贸易现象，并呈现内部系统动态的微观观点(例如，Garrett和Rueda 2019)。网络和弦图从更宏观的角度描述了贸易网络(例如，Xiong等人，2018年)。它们可以提供关于贸易网络结构的洞见，例如突出突出主要的贸易关系或显示贸易伙伴之间的集群。

结合的透视图越多，在单一可视化中容纳它们的难度就越大(Munzner 2014)。因此，如何在避免对复杂主题的过度简化和过度可视化的同时，直观地描绘遥耦合现象是该领域的一个关键挑战。对于研究人员来说，首先要考虑所有可能合并的潜在视角，然后谨慎地选择足够多的视角来充分和有目的地表示遥耦合现象。一旦做出选择，就可以使用不同的方法以视觉形式同时描绘多个透视图。例如，混合可视化技术可以用于多种类型的信息的联合显示(参见混合类型，图7)。然而，如果没有精心设计，它们可能是具有挑战性的和耗时的解码。可视化中的文本框和标签也可以是提供上下文信息的有用手段(参见，例如，Godar和Gardner 2019)。此外，数据可以跨独立的视觉对象并置和呈现(Gleicher et al. 2011)。因此，数据比较可以通过同时展示同一数据集的不同子样本的相同图表类型来进行(参见小倍数技术，Tufte 2001)。另一种选择是使用不同设计的多个图表来表示互补的数据(Munzner 2014)。例如，Liu等人(2018)通过额外的柱状图为大豆贸易流程图提供了更具体的信息。 Data can further be visualized through multiple, superimposed layers (Gleicher et al. 2011). López-Hoffman et al. (2017), for instance, present a schematic representation of bird migration with a background map that provides additional geographic context about these systems. Finally, comparative data can be combined in a visualization through explicit encodings that compute the relationship between objects (Gleicher et al. 2011). Sun et al. (2018), for instance, indicate net imports of soy using a color scale.

交互式可视化

交互式可视化比静态可视化提供了更大的可能性来表示远程连接的多个方面。交互功能可以让用户在不同的尺度和视角之间导航，根据他们的需求和兴趣定制视觉显示(Bostrom et al. 2008, Janvrin et al. 2014)。它们允许用户积极地使用数据，并可能分析和下载数据。以下关于商品贸易的交互式可视化示例说明了在该领域使用交互性的许多潜在好处中的一些。交互流程图Resourcetrade。地球(查塔姆研究所2018年)为用户提供了详细的可能性，以定义可视化中显示的分析级别。通过数据过滤过程，他们可以在不同聚合级别(商品[子]类型)的不同类型的流中进行选择。在trase平台(SEI和Global Canopy 2020)上，商品生产数据以空间显式的方式呈现，并与其他供应链阶段交互链接。用户有各种选项来定制数据显示，例如，对商品生产数据应用不同的规模(直辖市、生物群落、国家、物流中心)。在经济复杂性观察站网站(Simoes和Hidalgo 2011, CID 2020一个)，用户也可以选择不同的可视化技术来显示相同的交易数据。该功能有助于满足不同用户的需求(Spiegelhalter et al. 2011)。此外，交互功能可以允许用户在三维空间中探索数据(例如，参见全球经济复杂性，Cornec和Vuillemot 2015, CID 2020b)．它们还提供了展示纵向数据的有趣机会，例如通过时间滑块或电影(Moody et al. 2005)。考虑到该领域的时空动态，这一点与该领域尤其相关。正如我们所展示的，时间角度在遥耦合可视化中经常缺失。

然而，交互式图形也带来了挑战。它们的开发和维护需要大量的资源。此外，它们的使用需要计算机知识和可能更精细的用户技能，阻止一些潜在用户访问显示的信息(Spiegelhalter et al. 2011)。可视化开发人员有很高的责任确保可视化数据的合法性和有效性，这些数据可能会被用户下载。在设计方面，web界面需要允许用户在不同层次的分析之间直观地导航。Shneiderman的著名箴言“概述优先，缩放和过滤，细节随需而定”(1996:337)可以在这方面有所帮助，以及其他减少多视角可视化复杂性的技术(Lima 2011)。

因此，尽管静态可视化是并且将继续是科学交流的重要工具，但交互式图表和仪表盘提供了新的机会，以适应遥耦合研究中经常出现的多角度。因为可视编码，即标记和属性，也构成了交互式图形的基础，本研究中提出的见解和建议与这种可视化形式同样相关。虽然不在本分析的范围之内，但可以进一步探索共同创造和传播科学知识的替代媒介，例如视频、参与式绘图和艺术、增强和虚拟现实，因为它们提供了与目标受众和知识持有者接触的其他刺激方式。

反映遥耦合可视化的内容:系统边界和参与者动态

可视化是对复杂现实的简化，因此自然地强调某些元素和视角，而忽略其他元素和视角。它们代表了研究人员对他们正在研究的现象的心理模型。在本研究中，我们分析了遥耦合可视化的内容，提供了当前遥耦合研究实践和与之相关的潜在选择的一瞥。在这里，我们讨论和反思选定的发现，揭示了某些透视图和遥耦合组件如何在遥耦合可视化中获得不同的关注。因此，我们将重点放在关于系统边界和参与者动态存在的结果上。

系统边界的定义是遥耦合研究中的一个关键问题(Friis et al. 2016, Friis and Nielsen 2017)b)．在可视化中，系统通常被清晰地描绘出来，研究人员的边界选择是非常可见的。我们的研究表明，在遥耦合可视化中，系统通常定义在一个高级别的聚合(国家级别或更高级别)，通常基于领土治理结构。这些结果与之前的声明一致，即遥耦合研究中的系统边界主要是基于领域的(Friis和Nielsen 2017b)，并经常在国家层面进行描述(Seaquist和Johansson 2019年)。虽然数据的可得性问题也可能在这方面发挥作用，例如，贸易数据往往是在国家一级记录的，但这些结果可能表明，某些系统的观点和分析尺度在遥耦合研究中占主导地位。大家都说，它们要求仔细选择和(可视化)交流系统边界，这包括对不同视角可能带来的潜在收益和限制的批判性反思。

此外，我们还表明，系统边界通常是根据现实世界现象的一个或多个具体特征绘制的，例如水文-地形。然而，社会-生态系统方法假设在一个地理区域内考虑和整合多个维度或子系统(Ostrom 2009)。在基于经验的可视化中，可视化地呈现这种(子)系统的多维度和多样性是具有挑战性的，因为它们描绘多种透视图的能力有限(如前所述)。Brondizio等人(2016)通过可视化地展示一个地理区域的多个层次，每个层次展示社会-生态系统的不同子系统，解决了这一挑战。其他人则使用嵌套视图来联合呈现多个不同规模的系统(Drakou et al. 2017)。

我们的分析进一步揭示，在回顾的案例中，行动者和他们之间的互动相对较少被重视。尽管存在于参与者网络和动作情境网络的可视化中，我们发现特定于参与者的信息很少在显示系统之间的连接的可视化中表示，例如，作为系统中的元素。最近对遥耦合文献的系统综述提出了类似的观察结果，表明在遥耦合研究中，参与者及其相互作用值得进一步关注(Kapsar等人，2019年)。在解释远耦合可视化的视觉缺失方面，其他因素可能起作用。例如，与参与者相关的信息在视觉上捕获和在遥耦合可视化中容纳可能特别具有挑战性。类似地，更强调参与者视角的规程可能较少使用可视化。然而，考虑到参与者动态对于理解和控制遥耦合过程的重要性(Liu等人，2013年，Eakin等人，2014年，Munroe等人，2019年)，开发捕获这些组件的有效可视化是重要的。

这些反思表明，一方面，研究人员在可视化设计过程中所做的决策是由他们对某些研究内容的可视化能力所塑造的。另一方面，他们也在本质上受到他们对遥耦合现象的看法和所选择的研究方法的指导。我们是从微观、宏观或链接的角度来描述遥耦合现象，还是两者的结合?我们如何定义系统边界?我们考虑溢出效应了吗?我们把时间维度考虑进去了吗?这些和更多的选择定义了研究方向和我们交流的方式，导致了对遥耦合连接的不同的、互补的理解和视觉呈现。在这方面，可视化过程为研究人员提供了一个机会来反思定义他们研究的基本假设和观点，并以透明的方式交流它们。

网络透视图的潜力

这项研究证明了网络透视图在遥耦合可视化中的普遍性，即使网络通常没有被明确地讨论。这种远程耦合的网络视图在其定义中是固有的，因为该框架是建立在连接的思想上的。尽管如此，对遥耦合动力学的可视化描述往往无法超越系统之间更广泛的大规模流的显示，这些系统之间的边界通常是基于高级别聚合的管理单元定义的。因此，跨这些系统操作的上下文、驱动程序和参与者通常没有在做出决策的级别上直观地捕捉到。然而，我们的研究也支持描绘遥耦合现象的替代途径，即通过行动者网络和行动情境网络。这些方法允许描述跨越地理位置和尺度的遥耦合连接，并强调驱动这些动态的参与者及其相互关系。此外，通过引入来自社会网络分析领域的见解，我们已经指出了将遥耦合中的链接概念化的其他方法，例如，作为交互、关系或相似性。这些可以补充主流的基于流的视角，并可能有助于探索更多无形的联系，如价值、权力关系或政治动态，这些越来越被认为是治理远程耦合过程的关键(Eakin等人，2017年)。这些见解支持了之前在遥耦合研究中进一步整合基于网络的观点、概念和方法的呼吁(Sayles等人2019年，Seaquist和Johansson 2019年)。这可能提供对驱动和形成遥耦合连接的关系的更深入的理解，以及对遥耦合社会-生态系统更广泛的网络结构的理解。 Particularly if paired with effective visuals, network-based understandings of telecoupling phenomena may thus offer promising new directions for identifying and communicating the main leverage points for addressing global sustainability challenges within local realities.

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^[1]参见R. Kosara的博客，https://eagereyes.org/techniques/graphs-hairball#more-1685

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