近日，由中国人民大学与山东大学团队合作的两篇长文论文被人机交互领域顶级国际会议 CHI 2025（The ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems）录用。其中，论文“可视化交互模型 Libra”荣获最佳论文提名奖（Best Paper Honorable Mention Award），相关获奖信息已在 CHI 官网发布。

  CHI 是计算机人机交互领域最具影响力的国际学术会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议和中国人民大学A+类会议。作为人机交互领域影响力最大的学术会议，CHI 每年吸引来自世界各地的研究团队提交高质量研究成果。本届 CHI 将于 2025 年5月在日本横滨举行，共收到投稿 5020 篇，最终录用 1249 篇。

  该获奖论文聚焦于数据可视化领域中交互技术复用性低、扩展性差、组合复杂等核心问题，提出了统一且可落地的解决方案。当前主流可视化编程语言与工具库（如 D3、Vega 等）虽然在静态渲染方面普遍遵循 Ben Shneiderman 等人提出的可视化参考模型，但在交互实现层面普遍缺乏系统性的抽象支持，导致开发者不得不手动处理交互状态管理、事件冲突协调等底层逻辑。即便是实现“拖拽 + 悬浮高亮”等常见组合交互，也往往需要编写大量冗余代码，严重影响开发效率与代码复用性。

  为解决上述问题，研究团队提出了统一的可视化交互模型 Libra，通过对可视化交互过程进行抽象，系统引入“图层”“交互工具”“交互服务”和“命令”等核心概念，构建了一个定义完备、模块化的交互建模体系。同时，团队开发了原型系统 Libra.js，支持开发者以声明式方式为基于不同可视化库构建的图表添加可复用、可扩展、可组合的交互功能。实验结果表明，Libra 在可用性与扩展性方面表现出显著优势。正如审稿人所评价，该研究具有“巨大的潜在影响”（huge potential impact），有望推动数据可视化领域实现交互技术的标准化与模块化演进。

  详情请见：https://www.yunhaiwang.net/CHI2025/Libra/index.html

Libra交互模型首页：https://ideas-laboratory.github.io/libra-js/

  本文通讯作者为中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室的汪云海教授，第一作者为其在山东大学指导的博士研究生赵跃。汪云海教授长期从事大数据可视化及交互方向的研究，致力于推动人机融合的大数据可视分析系统的理论创新与系统落地，其可视化动画系统CAST曾于 2021 年在 CHI 会议上获得最佳论文提名奖。