IEEE Visualization Conference ( VIS )は、 IEEE Computer SocietyのTechnical Committee on Visualization and Graphicsが運営する、科学的視覚化、情報視覚化、視覚分析に関する年次会議です。2016年のGoogle Scholarのh指数指標によると、VISは視覚化研究の会場として最も評価が高く、コンピュータグラフィックス全体では2番目に評価の高い会議となっています。[1]オーストラリアICT会議ランキングでは「A」評価、[2]ブラジル教育省では「A」評価、中国コンピュータ連盟（CCF）では「A」評価を受けています。この会議は選抜性が高く、すべての論文の採択率は通常25%未満です。[3] [4]

会議出版物の図表から画像データセットVIS30Kが作成されました。[5]

2016年、VIS執行委員会は会議構造の見直しを開始し、コミュニティとの協議を経て2019年に委員会が結成されました。その結果、VIS 2021において、3つの会議（SciVis、InfoVis、VAST）が1つの会議に統合されました。[6] VIS 2021会議以降、6つの特定分野と統合された査読プロセスを備えた新たな統合フルペーパートラックが導入されています。会議構造の統合は、参加者の体験を合理化し、組織プロセスを簡素化し、トピックの進化における柔軟性を高め、可視化分野に対する統一的な視点を提供することを目指しています。

位置

会議は通常10月末に開催されます。2014年には、25周年を記念して初めて米国外で開催され、パリで開催されました。[7]それ以来、会議は通常米国を中心に開催され、約3年ごとに海外でも開催されています。

会議リスト:

受賞歴

VIS最優秀論文賞

2024年: [8]

  • 視覚化のためのエンタングルメント：フェミニスト理論による研究成果の変化：デリヤ・アクババ、ローレン・クライン、ミリア・マイヤー
  • Aardvark: 樹木​​、時系列、画像の複合視覚化: Devin Lange、Robert L Judson-Torres、Thomas A Zangle、Alexander Lex
  • VisEval: 大規模言語モデル時代のデータ視覚化のベンチマーク: Nan Chen、Yuge Zhang、Jiahang Xu、Kan Ren、Yuqing Yang
  • VADIS: 動的なドキュメント表現と情報検索のためのビジュアル分析パイプライン: Rui Qiu、Yamei Tu、Po-Yin Yen、Han-Wei Shen
  • マージツリーニューラルネットワークによる高速かつ正確な位相比較：Yu Qin、Brittany Terese Fasy、Carola Wenk、Brian Summa

2023年: [9]

  • 感情可視化デザイン：データの感情的インパクトを活用する：Xingyu Lan、Yanqiu Wu、Nan Cao
  • 科学的可視化のための高速圧縮セグメンテーションボリューム：Max Piochowiak、Carsten Dachsbacher
  • 世論を動かす？2022年米国中間選挙における選挙予測の視覚化が感情、信頼、そして意図に与える影響：Fumeng Yang、Mandi Cai、Chloe Rose Mortenson、Hoda Fakhari、Ayse Deniz Lokmanoglu、Jessica Hullman、Steven Franconeri、Nicholas Diakopoulos、Erik Nisbet、Matthew Kay
  • TimeSplines: 柔軟で独特なタイムラインのスケッチベースのオーサリング: Anna Offenwanger、Matthew Brehmer、Fanny Chevalier、Theophanis Tsandilas
  • 不連続ベクトル場トポロジーの可視化：Egzon Miftari、Daniel Durstewitz、Filip Sadlo
  • Vortex Lens: 観測線積分畳み込みを用いたインタラクティブな渦コア線抽出: Peter Rautek、Xingdi Zhang、Bernhard Woschizka、Thomas Theussl、Markus Hadwiger

2022年: [10]

  • コミュニケーション視覚化のための情動的学習目標：エルシー・リー・ロビンズ、エイタン・アダー
  • 複数の予測視覚化（MFV）：複数のCOVID-19予測視覚化における信頼性とパフォーマンスのトレードオフ：Lace Padilla、Racquel Fygenson、Spencer C. Castro、Enrico Bertini
  • 不確実性を認識した多次元尺度法: David Hägele、Tim Krake、Daniel Weiskopf

2021年: [11]

  • 3次元非対称テンソル場の特徴曲線と曲面：Shih-Hsuan Hung、Yue Zhang、Harry Yeh、Eugene Zhang
  • IRVINE: インタラクティブなクラスタリングとラベリングを用いた相関パターンの分析：電気エンジンの製造からの設計研究：Joscha Eirich、Jakob Bonart、Dominik Jäckle、Michael Sedlmair、Ute Schmid、Kai Fischbach、Tobias Schreck、Jürgen Bernard
  • 知覚！没入！エンパワーメント！視覚化のインスピレーションとしてのスーパーパワー：ウェズリー・ウィレット、ボン・アドリエル・アセニエロ、シーラ・カーペンデール、ピエール・ドラギセヴィッチ、イヴォンヌ・ヤンセン、ローラ・オールバーグ、ペトラ・アイゼンバーグ
  • グラフ コレクションの同時行列順序付け: Nathan van Beusekom、Wouter Meulemans、Bettina Speckmann

2020年: [12]

  • 広大な
    • VATLD: 信号機検出を評価、理解、改善するためのビジュアル分析システム: Liang Gou、Lincan Zou、Nanxiang Li、Michael Hofmann、Shekar Arvind Kumar、Axel Wendt、Liu Ren
  • インフォヴィス
    • 視覚的推論戦略と満足度：不確実性の視覚化デザインが効果量の判断と意思決定に与える影響：アレックス・ケイル、マシュー・ケイ、ジェシカ・ハルマン
  • サイビズ
    • 非定常2次元地球物理流のための曲面空間における客観的な観測者相対流れ可視化：Peter Rautek、Matej Mlejnek、Johanna Beyer、Jakob Troidl、Hanspeter Pfister、Thomas Theussl、Markus Hadwiger

2019年: [13]

  • 広大な
    • FlowSense: データフローシステム内での視覚的なデータ探索のための自然言語インターフェース: Bowen Yu、Claudio Silva
  • インフォヴィス
    • データはあらゆるものを変える：データ可視化デザインにおける課題と機会ハンドオフ：Jagoda Walny、Christian Frisson、Mieka West、Doris Kosminsky、Søren Knudsen、Sheelagh Carpendale、Wesley Willett
  • サイビズ
    • InSituNet: アンサンブルシミュレーションのパラメータ空間探索のためのディープイメージ合成: Wenbin He、Junpeng Wang、Hanqi Guo、Ko-Chih Wang、Han-Wei Shen、Mukund Raj、Youssef SG Nashed、Tom Peterka

2018年:

  • 広大な
    • TPFlow: 大規模時空間データ分析のためのプログレッシブパーティションと多次元パターン抽出、Dongyu Liu、Panpan Xu、Liu Ren
  • インフォヴィス
    • 視覚化設計知識を制約として形式化する：Draco における実行可能かつ拡張可能なモデル、Dominik Moritz、Chenglong Wang、Greg L. Nelson、Halden Lin、Adam M. Smith、Bill Howe、Jeffrey Heer
  • サイビズ
    • Deadeye: 両眼的提示に基づく新しい前注意視覚化技術 著者: Andrey Krekhov、Jens Krüger

2017年:

  • 広大な
    • TensorFlow でのディープラーニングモデルのデータフローグラフの可視化、Kanit Wongsuphasawat、Daniel Smilkov、James Wexler、Jimbo Wilson、Dandelion Mané、Doug Fritz、Dilip Krishnan、Fernanda B. Viégas、Martin Wattenberg
  • インフォヴィス
    • 視覚化デザインのための色差モデリング、ダニエル・アルバース・サフィール
  • サイビズ
    • 地球ブラウジング：文脈化された時空間惑星表面可視化、Karl Bladin、Emil Axelsson、Erik Broberg、Carter Emmart、Patric Ljung、Alexander Bock、Anders Ynnerman

2016年:

  • 広大な
    • 分類における機械分析と人間分析の分析、Gary KL Tam、Vivek Kothari、Min Chen
  • インフォヴィス
    • Vega-Lite: インタラクティブ グラフィックスの文法、Arvind Satyanarayan、Dominik Moritz、Kanit Wongsuphasawat、Jeffrey Heer
  • サイビズ
    • 二変数レーブ空間計算のためのヤコビファイバー面、ジュリアン・ティアニーとハミッシュ・カー

2015

  • 広大な
    • スナップショットをポイントに減らす: 動的ネットワーク探索へのビジュアル分析アプローチ、Stef van den Elzen、Danny Holten、Jorik Blaas、Jarke van Wijk
  • インフォヴィス
    • HOLA: 人間のような直交ネットワークレイアウト、Steve Kieffer、Tim Dwyer、Kim Marriott、Michael Wybrow
  • サイビズ
    • スケッチによる視覚化：多変量時間変動データを作成するためのアーティストインターフェース、David Schroeder、Daniel Keefe

2014

  • 広大な
    • 協調的センスメイキングにおけるコミュニケーションとコーディネーションのサポート、ナーゲス・マヒヤール、メラニー・トリー
  • インフォヴィス
    • 多変量ネットワークの探索とプレゼンテーション: 選択と集計による詳細から概要へ、Stef van den Elzen、Jarke van Wijk
  • サイビズ
    • 球面調和関数照明による高忠実度空間角度場による脳微細構造の可視化、Sujal Bista、Jiachen Zhou、Rao Gullapalli、Amitabh Varshney

2013

  • 広大な
    • 回帰モデルの構築と検証のためのパーティションベースのフレームワーク、Thomas Muhlbacher、Harald Piringer
  • インフォヴィス
    • ラインナップ: 多属性ランキングの視覚分析、Samuel Gratzl、Alexander Lex、Nils Gehlenborg、Hanspeter Pfister、Marc Streit
  • サイビズ
    • CFDアンサンブルにおけるラグランジュ輸送の比較視覚解析、マティアス・フンメル、ハラルド・オーバーマイヤー、クリストフ・ガース、ケネス・I・ジョイ

技術功績賞

過去の受賞者:

キャリア賞

IEEE VGTC Visualization Career Awardを受賞するには、自身の研究と貢献が長期にわたり当該分野に広範な影響を与えてきたことを証明する必要があります。2021年以降、この賞は「生涯功績賞」と改称されます。

過去の受賞者:

参考文献

  1. ^ Kosara, Robert (2013年11月11日). 「様々な視覚化会場の品質ガイド」. Eagereyes . 2017年4月6日閲覧。
  2. ^ 「オーストラリアICTカンファレンスランキング」core.edu.au. 2013年4月9日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年4月6日閲覧。
  3. ^ Elmqvist, Niklas. 「InfoVisにおけるトップ科学会議とジャーナル」UMIACS . メリーランド大学. 2017年4月6日閲覧。
  4. ^ Boris Schauerte. 「Conference Ranks」. conferenceranks.com . 2017年4月6日閲覧。
  5. ^ Jian Chen、Meng Ling、Rui Li、他 (2021年9月1日). 「VIS30K: IEEE Visualization Conference Publications の図表コレクション」. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 27 (9): 3826– 3833. arXiv : 2101.01036 . doi :10.1109/TVCG.2021.3054916. ISSN  1077-2626. Wikidata  Q108282759.
  6. ^ 「2021年、状況は変化している：新しいVISカンファレンス」ieeevis.org . 2020年。
  7. ^ "IEEE VIS 2014". ieeevis.org . 2014年。
  8. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2025年5月20日閲覧。
  9. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2024年5月21日閲覧。
  10. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2024年5月21日閲覧。
  11. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2024年5月21日閲覧。
  12. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2024年5月21日閲覧。
  13. ^ 「Best Paper Awards」. ieeevis . 2019年11月23日閲覧。
  14. ^ 「IEEE VGTC Visualization Awards」. ieeevis . 2025年1月2日閲覧。
  15. ^ Shen, Han-Wei; Lee, Bongshin (2025年1月). "2024 VGTC Visualization Lifetime Achievement Award". IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 31 (1). doi :10.1109/TVCG.2024.3473368.
  16. ^ 「IEEE VGTC Visualization Technical Awards」. ieeevis . 2024年5月22日閲覧。
  17. ^ Weiskopf, Daniel (2021). 「2021 VGTC Visualization Technical Achievement Award—Daniel Weiskopf、ドイツ・シュトゥットガルト大学」IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 28 : xxix. doi :10.1109/TVCG.2021.3114606.
  18. ^ Gröller, Eduard (2019). 「2019 Visualization Technical Achievement Award」（PDF） . IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 26 : xxx. doi :10.1109/TVCG.2019.2935661 . 2019年11月23日閲覧。
  19. ^ Ynnerman, Anders (2019). 「2018年可視化技術功績賞」. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 25 (1): xxix. Bibcode :2019ITVCG..25D..29Y. doi : 10.1109/TVCG.2018.2874731 .
  20. ^ Ebert, David (2016). 「2016年 視覚化技術功績賞」. 2016 IEEE ビジュアルアナリティクス科学技術会議 (VAST) . pp. xi. doi :10.1109/VAST.2016.7883503. ISBN 978-1-5090-5661-3。
  21. ^ 「IEEE VGTC Visualization Awards」. ieeevis . 2025年1月2日閲覧。
  22. ^ Hege, Hans-Christian; Chen, Min (2025). 「2024 VGTC Visualization Lifetime Achievement Award」. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 31 (1): xxvii– xxviii. Bibcode :2025ITVCG..31D..27H. doi :10.1109/TVCG.2024.3473189.
  23. ^ ディル、ジョン (2017). 「2016年ビジュアライゼーション・キャリア・アワード」. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics . 23 (1): xxiv. Bibcode :2017ITVCG..23D..24D. doi :10.1109/TVCG.2016.2599298. ISSN  1077-2626.