Online nyhetskällor producerar tusentals nyhetsartiklar varje dag, rapporterar om lokala och globala verkliga händelser. Ny information ersätter snabbt det gamla, vilket gör det svårt för läsarna att sätta aktuella händelser i samband med det förflutna. Berättelserna om dessa händelser har komplexa relationer och egenskaper som är svåra att modellera: de kan vara svaga eller starkt relaterade eller de kan slås samman eller delas över tiden. I denna artikel presenterar vi ett visuellt analyssystem för temporal analys av nyheter i dynamiska informationsströmmar, som kombinerar interaktiv visualisering och textbrytning tekniker för att underlätta analysen av liknande ämnen som delas och slås samman över tiden. Textkluster algoritmer extrahera berättelser från online nyhetsströmmar i efterföljande tidsfönster och identifiera liknande berättelser från det förflutna. Berättelserna visas i en visualisering, som (1) sorterar berättelserna genom att minimera rör och överlappning från kantkorsningar, (2) visar sina tidsmässiga egenskaper i olika tidsramar med olika detaljnivåer, och (3) tillåter inkrementella uppdateringar av skärmen utan att räkna om tidigare data. Berättelser kan interaktivt filtreras av deras varaktighet och konnektivitet för att utforskas i full detalj. För att visa systemets kapacitet för detaljerad dynamisk textflödesprospektering presenterar vi ett användningsfall med verkliga nyhetsdata om den arabiska uprisingen 2011.
Med hjälp av EMM-datasetet föreslår REF ett visuellt analyssystem som representerar relationer mellan nyheter och deras utveckling över tid.
Story Tracker: Incremental visual text analytics of news story development
{'venue': None, 'journal': 'Information Visualization', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}