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INTRODUCTION
论文开篇的介绍部分，首先介绍了Oculus的Rift和HTC的Vive这样是设备目前的情况（提到了一些缺点在小型化、聚焦深度和分辨率方面仍然存在技术障碍）引出了本文重要的问题：
Does collaborative immersive visualisation no longer require the useof expensive equipment at universities or corporate data centres?
协作式沉浸式可视化是否不再需要在大学或企业数据中心使用昂贵的设备?
引出的这个问题是本文所要讨论的重要问题，这里的“昂贵的设备”指的是像下文提到CAVE2这样的设备。而对其发起挑战的是Rift和Vive这样的HMD设备。
协作性的意义构建一直被认为是沉浸式可视化最重要的潜在好处之一。它允许多人在共享环境中直接合作，提高了对数据的共享理解，对于拥有不同领域专业知识的用户团队至关重要。
同时介绍CAVE风格的环境与新一代消费类HMD设备之间存在的明显的差异：决议、存在和行动自由。
本文提出了两个实验的重要动机：
- 两个虚拟现实平台在任务完成时间和物理交互方面存在显著差异；
- 另一方面，在两个虚拟现实平台之间，参与者使用的协作程度和类型没有发现显著差异。
作者选择使用三维网络可视化。虽然在信息可视化社区中，像网络这样的抽象数据使用3D表示并不常见，但有一些证据表明，立体3D表示比2D 更有优势，虚拟现实平台自然支持这种表示。作者目的是探索虚拟现实平台对任务性能、协作和用户体验的影响，以实现一些代表性的抽象可视化。
4 USER STUDY
4.1 Hypotheses
实验假设，在假设部分作者针对功能、合作以及用户体验三个方面提出了假设，假设部分具体如下：
RQ1[功能预测]：（1）分辨率和显示器会影响精度，作者在对精度影响的这个问题上并没有进一步进行初步假设。（2）身体行走会改变观点的能力将会影响完成任务的时间。（3）HMD中的合作没有CAVE2中合作的紧密。
- H1. VR平台会影响任务完成的时间。
- H2. VR平台会影响准确性。
RQ2[合作预测]：CAVE2因为可以直接看到对方的身体位置、面部表情以及凝视方向。HMD条件下只能看到同伴手指位置。因此CAVE2更容易交流和分享兴趣点，而因HMD的观点相对独立所以他们的工作量将会均匀地分布。同事作者还预测CAVE2中的HT参与者将比非HT合作者有更多头部运动和身体上的运动
- H3:VR平台将会影响我们的参与者在事后调查中报告的策略。
- H4:VR平台将会影响参与者之间在以下方面的合作程度。
- H4.1: 共享焦点的数量
- H4.2: 协作时语言交流量
- H4.3: 子任务以及分配的感知
- H4.4: 领导力的感知出现
- H4.5: 身体互动的平衡
RQ3[用户体验预测]：作者预测CAVE2会使用户更加满意，因为其无缝连接了虚拟时间和现实世界。HMD的头戴显示器和CAVE的头戴显示器都会存在着聚焦调节的冲突（聚焦调节冲突会影响性能并且会导致视觉疲劳）。同事作者还预测了非HT参与者会降低满意度，因为他们将在合作中变成从属角色。非HT参与者因缺乏独立的头部追踪点，会因为视觉和本体感觉上的不匹配而经历混乱。
- H5:VR平台将会影响自报(self-reported)可用性
- H6:CAVE2会影响HT参与者和非HT参与者的自报(self-reported)可用性
4.2 Experimental design (实验设计)
【注意】不关注实验流程和规则可以跳过，这一部分主要是用于介绍作者采取了怎样的实验。
作者测试了两个协作可视化的任务。实验的参与者被分配到了HMD组合CAVE2组内。测试中刺激的出现是完全随机的，任务的顺序是平均的。
由于CAVE2和HMD拥有不同的优点与不足，为了保证实验设置的公平，充分展示每个平台。作者解决了每个平台的缺点，试图为两组实验的参与者提供相同的功能。
4.2 小节的后半部分作者开始介绍CAVE2和HMD的实验设计，设计主要被分成了两部分“显示”和“交互”。这一部分可以化简成下面的这张表。其中显示部分的介绍在表下详细展开讲；而交互上的设计不再做文字阐述
| 显示 | 交互 | |
|---|---|---|
| CAVE | 1. 3D网格放大，可以通过负视差的CAVE2屏幕观看 2. CAVE呈现马蹄形布局 | 1. 用户可以自由行走 2.用户基于wand交互 |
| HMD | 1.3D网络显示在同处一地的参与者触手可及的范围内 2.马蹄形网络布局(这一点是为了与CAVE完成统一) | 1. 用户坐在椅子上，头部可以旋转和倾斜 2.利用手（手指跟踪）与跳跃运动交互 |
CAVE2本来就有的马蹄形显示屏布局。作者利用了80个屏幕的最大显示表面，并使用马蹄形几何图形使3D网络环绕参与者，作者为了避免与不正确的视差相关的问题，并最大限度地减少参与者的障碍，可视化被放置在具有正立体效果的屏幕之外(即，没有图形被呈现在房间的中心)。内外节点位于CAVE2屏幕之外0.4m到2m的范围内。网络的水平布局覆盖了CAVE2显示面的大部分(~300°)。它们垂直变化，但高达垂直场的80%。
对于HMD而言，他本身的交互是有限制的（HMD的头戴显示器需要有线连接）他的可视化被缩小到了CAVE2大小的10% ，将参与者沉浸在马蹄的中央。
4.3
4.4 Stimuli and tasks
作者设计了两项3D网络的可视化任务：
- 寻找两个节点之间最短路径
- 计算三角形的数量
选择这两项任务的原因是因为其具有协作的能力。后面作者简单介绍了实验时参与实验的人员如何进行实验，本小结的末尾介绍了实验中网络的生成，节点的特点等，这些内容是实验中的内容，如果大家感兴趣可以具体读原文。
4.5 Procedure
1.参与者首先接受了实验前的调查，调查涉及了人员统计以及对VR平台和可视化任务的了解。
2.参与实验者将会去熟悉他们特定实验条件下的虚拟现实设备。
3.参与实验者参与练习，HMD条件下，参与实验人员使用Leap Motion传感器进行练习；而CAVE2中，参与者使用wands进行练习，并被要求突出某个特定的节点。
4.准备就绪后，参与者按照以下顺序完成第一项任务的六项实验
- 两个参与实验的人员都从可视化的中间开始
- VR平台展示一个新的3D网络，使用无线连接到虚拟环境的平板电脑上的控制界面(试验的开始时间被自动记录)，参与者开始任务。
- 当参与者找到答案并都说“我们同意结束，并提供答案”时，实验者使用控制界面停止计时器(记录试验时间)并收集他们的答案(路径链或三角形的数量)。
- CAVE2中要求参与者回到起始位置和HMD中，要求参与者视角和椅子重新回到中间位置。
- 显示屏空白五秒钟，从控制界面发送下一个3D网络。
前六次实验完成后，参与者有5分钟休息，最后参与者在笔记本上完成一项实验后调查，收集相关信息。参与者在填写调查时不运行交流。
4.6 Participants
本小结作者介绍了参与实验的人员的统计信息，这里提供简单的翻译，有兴趣大家可以看原文
招募了34名参与者。他们被分配到9个小组，每组2名参与者，以及8个小组，每组2名参与者，参加了CAVE2和HMD组(15名男性和3名女性)参与者的平均年龄为36岁(标准差= 9.25)，而CAVE2组(6名男性和10名女性)参与者的平均年龄为31岁(标准差= 9.23)。参与者来自不同的背景，但主要是计算机科学和工程背景。在CAVE2中，参与者50%熟悉网络图，66%熟悉环境。在HMD中，73%的参与者熟悉网络图，62%的参与者熟悉HMD。参与者被问及他们是否认识对方(50%的人在每种情况下都认识对方)。
4.7 Measures（评估）
根据4.1中提出的假设，作者引入了客观和主观评估的方法，来评估平台之间的差异。最主要的是解决问题时间（H1）和准确性（H2）。（到这可以回头去看看假设那部分H1和H2假设了什么内容）。
具体来说，这些的问题旨在衡量感知的沟通、活动、能力和存在。这些回答大部分采用李克特量表(强烈不同意(1) -强烈同意(5)):
下列通过一些主观的问题，用于去论证4.1处的假设。这些问题我也进行了简单的翻译。
Strategies employed to solve the task (H3, open discussion question)
解决任务的策略(H3，开放式讨论问题)
• “Can you describe the strategy that you used to count the trian-gles?”
• “你能描述一下你用来计算三角形的策略吗？”
• “Can you describe the strategy that you used to find the shortest path?”
• “你能描述一下你用来寻找最短路径的策略吗？”
Communication (H4.2) through the virtual reality set-up and infor-mation sharing
沟通(H4.2)通过虚拟现实设置和信息共享
• “I communicated frequently with my partner”
•“我经常与我的合作伙伴沟通”
• “I openly shared all relevant information when completing the tasks”
•“我在完成任务时公开分享了所有相关信息”
Organisational workload (H4.3)
组织工作量(H4.3)
• “Each of us had a clear sub-task”
•“我们每个人都有一个明确的子任务”
• “There was conflict when determining the sub-tasks”
•“在确定子任务时存在冲突”
Evaluation of the perceived effort in completing tasks (H4.5)
完成任务的感知努力程度的评价(H4.5)
• “My partner and I put a lot of effort into the tasks”
•“我和我的伴侣在任务上投入了很多努力”
• “I was an active contributor when doing the tasks”
•“在完成任务时，我是一个积极的贡献者”
Usability (H5 and H6) of the system to perform the tasks
系统可用性(H5、H6)，用于执行任务
• “I felt comfortable using the virtual reality set-up”
•“我觉得使用虚拟现实设置很舒服”
• “I felt sick during the study”
•“我在学习期间感觉不舒服”
• “I enjoyed myself”
•“我玩得很开心”
In addition, we recorded head-tracked positions (6 DOF) (H4.5) and
audio (H4.2). We were then able to estimate degree of shared focus in
two ways (H4.1):
我们记录了头部跟踪位置(6 DOF)(H4.5)和音频(H4.2)(H4.2假设的内容是协作时语言交流量，这里的音频也是为了衡量参与者交流量的重要量度)。 就能估算出共有焦点的程度两种方法(H4.1):
• Reported shared focus: through coding (by our first author) of par-ticipant reported strategy (§5.2);
•报告共享焦点:通过编码(由我们的第一作者)参与报告策略(§5.2);
• Measured shared focus: a metric based on actual view frustum of each participant.
•衡量共享焦点:基于每个参与者的实际视图截锥的指标。
测量共享焦点（H3）由虚拟现实跟踪系统提供的位置和旋转头部运动来确定（每0.25秒记录一次）。假设一个视锥来确定参与者正在观察3D网络的那一部分（开角为60°），这样的视锥在图2中有展示（可以回看图2）。
对于记录的每一个位置和旋转，我们计算视锥与三维网络的焦点。我们通过这些点的中心推断出一个近似的深度值。因此，每一个瞬间（0.25秒）我们都有两个参与者的空间焦点FP1,FP2。利用公式dist(FP1,FP2)=丨FP1-FP2丨计算两个空间焦点之间的距离。
聚焦距离的最小阈值用于确定参与者是否聚焦在3D网络的相同部分。我们从CAVE2的平铺显示墙的单个面板的对角线距离得到这个值，使得fd(CAVE) = 116cm。这与HMD条件下的模型尺寸成比例，FD(HMD)= 11.6厘米。测得的共享焦点值SF∏[0，1]给出了参与者集中在一起的时间占总试验时间的比例:
到此，实验的部分就结束了。
5 RESULTS
5.1Functionality (RQ1)
这一节是为了和上面的4.1部分的RQ1进行对应。主要从时间和准确性方面分析虚拟环境对功能的影响。
这里直接给出结论：
Accuracy (A)： 准确性上，实验1：寻找路径任务的平均正确答案率CAVE2为85%，而在HMD中为78%。实验2：寻找三角形任务的平均正确率CAVE2为69%，在HMD为72%。但是两项实验都是负向倾斜的直方图，Mann-Whitney U检测显示这两种方法之间没有明显的显著差异。
Completion Time (CT)： 完成两组正确答案的时间不呈现正态分布。完成的时间分布稍微正偏，作者通过使用平方根变换。路径的平均完成的时间CAVE2为107秒，HMD为69秒。独立t检验的结果显示，CAVE2和HMD组的平均完成时间有显著的差异。（t(93)= 4.56，DF = 94，p < .001）。三角形任务正确答案的平均完成时间CA VE2为102秒，HMD为71秒。t检验结果显示，CA VE2组和HMD组的平均完成时间有显著差异(t(89)= 5.85，DF = 94，p < .001)。
Conclusion： 在这两个平台上，参与者均完成了很高的精确度，并且在CAVE2和HMD中无法发现其有显著的差异。但是在完成时间上，我们发下HMD比CAVE2能提供更快的完成时间。总体上参与者在路径任务中找到正确答案的速度快了40%，在三角形任务中快了30%(H2被证实)。
5.2 Collaboration (RQ2)
在这里，从协作策略和共享焦点、口头交流的比例、任务分配和团队成员之间身体运动的平衡等方面讨论了两个平台中协作的评估结果。
Collaboration strategies (CS)： 参与者需要描述自己的策略。在下表中展示了三种在试验中出现的“路径策略”,来解决这两种虚拟环境中的最短路径任务：
• PS1, Shared Focus: following paths, focused together on the same edges and nodes.
• PS1，共享焦点:沿着路径，集中在相同的边缘和节点上。
• PS2, Divide and Conquer: participants agree on a mid-point node to split the path and work independently to findtheshortestsub-path before combining their answer.
•PS2，分治法 :参与者同意在一个中点节点上分割路径，并在组合他们的答案之前独立地找到最短的子路径。
• PS3, Duplication: the participants worked independently before comparing their answers.
•PS3, 副本 （Duplication）:参与者先独立工作，然后比较他们的答案。
同样，在寻找三角形的任务中，也几乎遵循了同样的策略
• TS1, Shared Focus: explore the network together (with shared focus), left-to-right or right-to-left, counting triangles at the same time.
•TS1，共享焦点:一起探索网络(共享焦点)，从左到右或从右到左，同时计算三角形。
• TS2, Divide and Conquer: split the network into two parts, inde-pendently count left and right triangles, and sum the result.
•TS2, 分治策略:将网络分成两部分，分别计算左、右三角形，然后求和。
• TS3, Duplication: scan the network from one side to the other,count the triangles independently, and compare and discuss the re-sults at the end.
•TS3, 副本 （Duplication）:将网络从一边扫描到另一边，独立计算三角形数，最后比较讨论结果。
下表展示了采用不同策略的群体的百分比和数量：
我们可以发现，相对独立的策略（PS2和PS3）在HMD中更加受到欢迎，而CAVE2中，体现了相对均衡的策略选择。对于三角形任务来说，两种环境中的参与者更多地选择了TS1和TS3且更加聚焦于共同关注策略。
Strategies, shared focus and completion time (CS,SF,CT) 两个虚拟现实平台在测量的共享焦点方面没有发现差异。我们发现最短路径任务的平均共享焦点在CA VE2中为53%，在HMD条件下为55%。三角形任务的结果在两个虚拟现实平台上也很接近(在CA VE2条件下为63%，在HMD条件下为61%)。作者将在下文对这一现象展开分析。
作者将这两个平台上的分组策略与测量的共享焦点比例进行了对比(图4)。可视化的分析证实了共享焦点的比例和策略之间的相关性。 作者还制作了参与者位置和焦点的可视化，以评估报告的策略和测量的共同焦点。图5中的可视化示出了(a) HMD的TS2策略，其中绿色和品红色计算出的焦点是分开的(低共享焦点)；以及CAVE2中的TS1策略(b)，其中计算出的HT和非HT参与者的焦点和头部运动路径是同步的并且彼此接近(更高的共享焦点)。
作者分析了这些策略对用户性能的影响。没有证据表明策略会影响准确性。任务完成时间的双向方差分析测试没有显示虚拟现实平台和策略之间有任何显著的交互作用。共享聚焦策略(PS1)比散焦策略获得更快的完成时间(PS1为111秒，PS2，3为83秒)(图3(b))。对于三角形任务，没有发现策略的显著影响。实验结论仍然显示了在HMD三角任务中两种策略的更快完成时间的趋势。
Self-perception of collaboration (SPC): 对于领导能力的分析，作者采用了开放式的问题，但是答案不尽如人意。参与者对这个问题的回答模棱两可，因此无法得出头部跟踪对领导力影响的结论。
对工作量、对任务的贡献和组织问题的问卷结果评分分析显示，两种环境之间没有显著差异。
而在“确定子任务时存在冲突”的这个问题上，通过统计学分析表明，CAVE2在划分工作上更容易，但是这两种环境的报告分数都比较低。
经过试验发现，与HMD的对话比在CAVE2环境中更没有人情味。后者的平均得分为2.2分，而HMD为3分(相差16%)。
Analysis of oral communication (AOC)： 作者统计了每项任务总完成时间中两个团队成员之间的发言时间比例。发现两种环境之间的概念验证没有发现显著差异，言外之意就是说VR平台并没有对参与人员的讨论造成实质的影响。
Balance of physical movements (BPM)： 记录的试验位置和旋转的可视化表明，CAVE2中的HT参与者比非HT参与者更有可能进行垂直头部运动在CAVE2中，我们发现HT参与者的头部垂直移动明显多于非HT参与者，以找到最短路径。最短路径任务的平均累积垂直头部运动时间为HT参与者3.5m，非HT参与者1m。同时在三角形任务中，HT参与者的累积垂直头部运动显著高于非HT参与者。平均而言，HT参与者垂直移动头部的次数是非HT参与者的2.7倍，累计总数为880万次，而非HT参与者为320万次。
这个地方是出现结论的终点位置
Conclusion 结果显示，在每个策略组中，HMD参与者明显快于CAVE2参与者。在两个平台的口头交流比例方面没有发现差异，因此H4.2没有得到确认。在HMD，参与者对子任务的分配不如在CAVE式的环境(支持H4.3)中清晰。结果没有显示在CAVE式环境中领导能力的任何差异(H4.4未得到证实)。最后，对身体运动的分析表明，CAVE2条件的参与者之间存在不对称性；HT参与者的头部移动明显多于非HT参与者(确认为H4.5)。
5.3 User experience (RQ3) 用户体验
作者使用了李克特量表（非常同意（1）-非常不同意（5））对用户的满意度进行调查。
对于这两个VR平台，作者测试了参与者的对任务完成能力、使用舒适性、满意度以及显示器引发的疾病的自我感知。实验结果发现，在感知的完成环境的能力方面没有发现显著的差异。而HT和非HT对CAVE2可用性感知调查显示，非HT的参与者的满意度略高，HT参与者的舒适度略高，但是这两项回答也没有发现统计学差异。
这些调查问卷都没有构成严格的统计学规律。下面作者提供了一些使用者的描述（这里我为大家进行了翻译），大家可以参考着看一下：
但从实验后问卷中收集的公开讨论使我们能够获得两个虚拟平台以及高温和非高温参与者之间的更多信息反馈。一位CAVE2参与者报告说，显示屏的大小有助于他们同时查看大量数据。两名参与者报告说，他们觉得讨论这些任务很舒服；特别是考虑到他们对数据有相同的看法(3名参与者)，这支持了决策过程。然而，一名参与者报告说，在查看网络时走在对方前面可能会造成干扰并产生挫折感(显示障碍)，并且未被头部跟踪的合作者缺乏头部跟踪使得难以查看网络的复杂部分(4名参与者)。此外，一名参与者报告说，三维可视化的不受控制的移动对非HT用户来说是令人不安的。一位HT参与者报告说，这个可视化任务的物理交互很尴尬。六名HMD参与者报告说，能够追踪他们伴侣的观点(线框金字塔)和手指位置(迷你魔杖)是跟随对方凝视的一个至关重要且非常有用的线索。一名参与者还报告说，能够在3D网络中共享相同的位置和视图确实有助于在执行任务时进行交流。三名参与者报告说，他们专注于观想，较少关注环境，这使他们能够更多地专注于任务(一名参与者报告说，不能直视他的伴侣有助于专注于任务)。
这是5.3的结论部分
Conclusion 在我们对两个虚拟现实平台之间以及CAVE2中HT和非HT参与者之间可用性的定量测量方面，没有发现统计学上的显著差异(H5和H6没有得到证实)。CAVE2在协作方面的总体优势是共享显示和易于沟通。缺乏正确的头部跟踪观点是CAVE2最大的缺点。而HMD设置的主要缺点是跳跃运动跟踪器；当传感器失去手指位置时，参与者感到沮丧。在实验过程中，只有三名HMD参与者感到有点迷失方向。
6 DISCUSSION
7 LIMITATIONS
1.本文讨论的结果仅限于稀疏的中小型网络（80个节点），深度有限。这样的网络结构影响了用户对VR平台的使用；同时还有很多其他类型的布局，这些布局都极大影响了参与者对VR的使用和任务策略
2.仅测试了CA VE2环境中多参与者可视化最常用的设置。也就是说，只有一名参与者看到了他们头部位置的正确观点。还有其他可能性，例如允许参与者交互地切换视点或复用视点。
3.参与者的数量比较少，样本量较少，人口统计也略失平均性。
8 CONCLUSION
本文的目的是去调查像Oculus Rift这样的现代头盔显示器是否意味着抽象数据的协作沉浸式可视化不再需要使用像CAVEs这样昂贵的设施。协作数据可视化的研究本质上是复杂的。本实验基本上可以得出下面两项结论:
• 在两种环境下都非常准确
• 在HMD对人们的决策速度更快，而VR平台对解决问题的策略影响不大。
两个平台在口头交流和共同关注方面没有重大差异。我们还发现头盔显示器中团队成员之间的身体接触是平衡的，这使得设置更加公平。这些结果表明，现代头盔显示器，如Oculus Rift，为协作抽象数据分析提供了与更昂贵的专门构建的CA VE风格设施相当的体验，甚至可能减少完成任务所需的时间。