föredrar att se delar av eller hela nätverket på olika detaljnivåer. Hierarkisk klusterbildning ger en ram för att titta på nätverket på olika detaljnivåer genom att överinföra en hierarki på det. Noder är grupperade i kluster, och kluster är själva placerade i andra kluster. Användarna kan sedan navigera dessa kluster tills en lämplig detaljnivå har uppnåtts. Denna artikel beskriver ett experiment som jämför två metoder för att se hierarkiskt klustererade nätverk. Traditionella fullzoom tekniker ger detaljer om endast den nuvarande nivån i hierarkin. Däremot ger fisheye-vyer, som genereras av algoritmen "variable-zoom" som beskrivs i den här artikeln, information om högre nivåer också. Personer som använde båda visningsmetoderna fick problemlösningsuppgifter som krävde att de skulle navigera i ett nätverk, i detta fall ett simulerat telefonsystem, och att omdirigera länkar i det. Resultaten tyder på att det större sammanhang som fisheye-vyerna ger avsevärt förbättrade användarprestanda. Användarna var snabbare att slutföra sin uppgift och gjorde färre onödiga navigeringssteg genom hierarkin. Denna validering av fisheye-vyer är viktig för konstruktörer av gränssnitt till komplicerade övervakningssystem, t.ex. kontrollrum för system för övervakning och datainsamling, där en effektiv mänsklig prestanda ofta är av avgörande betydelse. Kontrollrumsoperatörerna var dock fortfarande oroade över storleken och synligheten mellan de fina detaljerna i fullzoomteknik och det globala sammanhang som tillhandahålls av fiskögas synpunkter. Särskilda gränssnitt funktioner krävs för att förena skillnaderna.
Schaffer et al REF jämför fullzoom navigationstekniker och fisheye-vyn för att rita klustrade grafer.
Navigating hierarchically clustered networks through fisheye and full-zoom methods
{'venue': 'TCHI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}