GAMES Webinar 2026 – 391期(从模式到洞见：可视分析赋能文化遗产与空间决策) | 李金城（北京师范大学），雷凡（滑铁卢大学）
GAMES Webinar 2026 – 391期(从模式到洞见：可视分析赋能文化遗产与空间决策)
报告嘉宾：李金城（北京师范大学）
报告时间：2026年01月08号 晚上8:00-8:30（北京时间）
报告题目：可视分析 × 人文：助力花纹演变分析与书法风格比较
报告摘要：
近年来，可视分析与人文研究的交叉合作催生了包括书籍流转研究、绘画起源追溯、目录辅助标注等一系列代表性成果。本次报告将介绍我们在该方向的两项最新进展。首先，我们提出帮助考古学家追踪和分析彩陶花纹演变的可视分析系统 PM-Vis，通过“选择-组织-记录”的工作流程，有效解决了花纹演变关系难以识别、演变过程记录不便等实际研究挑战。接下来，我们提出分析与比较中国书法风格的可视分析系统 Calli-VA，通过概览、详细分析和记录等模块，有效解决了传统定性分析方法可扩展性差、主观性强等问题，并为书法学者处理和分析数据提供便利，保证他们在直观感知的基础上充分发挥其专业知识，实现更深入的风格分析。
讲者简介：
李金城，北京师范大学人工智能学院博士后，博士毕业于北京大学。研究兴趣主要集中于可视分析在人文与机器学习等领域的应用。在 IEEE VIS、IEEE TVCG、IEEE PacificVis 等国际会议及期刊上发表数篇论文，并获 IEEE PacificVis 2024 最佳论文提名。
报告嘉宾：雷凡（滑铁卢大学）
报告时间：2026年01月08号 晚上08:30-08:50（北京时间）
报告题目：
地理空间模型的可视化分析与解释 (Visual Explanation Tools for Spatial Modeling)
报告摘要：
地理回归模型常用于分析空间分布现象中的复杂成因与异常，回答诸如“为什么某地区犯罪率更高”、“为何不同学区学生表现存在差异”等问题。要有效解释这些空间问题，分析者不仅需要理解模型结构与参数选择，还必须将结果置于具体的地理情境中加以解读。本报告介绍了一系列空间可视化分析方法，用于提升地理建模结果的解释性与传播效果。本研究致力于缩小复杂空间建模技术与公众可理解性之间的差距，从而促进更有效的空间决策与跨学科协作。
讲者简介：
雷凡博士毕业于美国亚利桑那州立大学（Arizona State University）计算机科学专业。他曾在 Dr. Ross Maciejewski 指导下获得博士学位并且进行博士后研究。雷博士的研究方向聚焦于可视分析、地理空间可视化、可解释人工智能与信息可视化，致力于用可交互、可解释的可视方法连接数据、模型与真实决策场景。同时，他也对人机交互（HCI）、自然语言处理（NLP）以及信息感知与认知等领域保持长期兴趣。他的多项成果发表于IEEE VIS、IEEE TVCG、 ACM CHI等可视化与人机交互领域国际顶级期刊与会议。目前雷博士在加拿大滑铁卢大学（University of Waterloo）计算机科学学院的人机交互实验室担任博士后研究员，在 Dr. Jian Zhao 的指导下继续开展相关研究。
讲者主页：Homepage – Fan Lei
主持人简介：
王叙萌任教于南开大学密码与网络空间安全学院。她于2021年12月在浙江大学获得计算机科学与技术专业博士学位，主要从事可视分析和隐私保护的相关研究。目前，她已在IEEE/ACM Trans上发表可视分析相关文章10余篇；曾担任IEEE VizSec 2023的Paper Co-chair；现任CCF CAD&CG专委、CSIG可视化专委、GAMES执委、Visual Informatics青年编委、CVM和ChinaVis等会议的程序委员。
李国政，北京理工大学计算机学院助理教授。于2021年7月自北京大学信息科学技术学院获得博士学位。主要研究方向为人工智能驱动的大数据可视化与可视分析，研究成果发表在CCF-A类会议/期刊IEEE VIS/TVCG，ACM CHI/KDD等，获得IEEE PacificVis最佳论文提名奖，ChinaVis最佳海报奖。主持国家自然科学基金青年基金/面上项目等，现任中国计算机学会计算机辅助设计与图形学专委会执行委员，中国图形图像学会可视化与可视分析专委会委员。
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