与互动文章交流

计算改变了人们交流的方式。新闻、消息和想法的传递是即时的。任何人的声音都能听到。事实上，获取数字通信技术(如互联网)是日常生活的基础，以至于政府对其的破坏受到了联合国人权理事会(United Nations Human Rights Council)的谴责。但是，虽然传播我们想法的技术突飞猛进，但界面基本保持不变。

在互联网发展的同时，艾伦·凯(Alan Kay)和道格拉斯·恩格尔巴特(Douglas Engelbart)等研究人员致力于构建能够增强个人能力和增强认知的技术。凯想象了世界各地的孩子们手中的Dynabok。虽然恩格尔巴特最为人所熟知的是他的“所有演示之母”，但他对提高人类智力的计算能力更感兴趣。尼尔·斯蒂芬森(Neal Stephenson)写出了投机性的小说，想象了可以展示视频和界面的互动纸，以及可以教导和回应读者的书籍。

最近的设计(虽然以个人计算标准来看仍是历史)预示着未来的计算机是连接在一起的，并帮助人们使用丰富的图形和交互式用户界面进行决策和交流。虽然有些技术已经被主流采用，例如超文本，但不幸的是，许多其他技术还没有被采用。最流行的出版平台，例如WordPress和Medium，选择优先考虑社交功能和易用性，同时限制作者使用网络的动态功能进行交流的能力。

本着以前的计算机辅助认知技术的精神，一种新型的计算交流媒介已经出现，它利用主动阅读技术使思想更容易为更广泛的人所接受。这些互动文章建立在悠久的历史之上，从柏拉图到斐特，再到探索性的解释。事实证明，它们更吸引人，有助于提高记忆力和学习能力，并吸引了广泛的读者和好评。例如，“纽约时报”和“华盛顿邮报”的一些阅读量最高的文章都是互动故事。然而，我们对它们知之甚少。

在这项工作中，我们首次将互动文章(如本刊上的文章)和“纽约时报”等出版物与教育、人机交互、信息可视化和数字新闻等领域的学术研究人员提出的技术、理论和实证评估联系起来。我们展示了数字设计师如何将这些想法付诸实践，以创建互动文章，与静态选择相比，这些文章有助于促进读者的学习和参与。

今天，人们越来越热衷于使用互动文章进行交流，因为它们提供了独特的能力，帮助人们学习和参与传统媒体所缺乏的复杂想法。在描述了互动文章的需求之后，我们从我们自己在开源、大规模互动出版方面的经验中进行了批判性的反思。最后，我们讨论了创作、设计和发布互动文章的实际挑战和开放的研究方向。

这种通信方式 - 和支持它的平台 - 还处于初级阶段。在选择在哪里发表这部作品时，我们希望媒体能反映出这一信息。像《精华》这样的期刊不仅推动了机器学习研究的边界，而且为传播提供了新的界面。这项工作将创作和发布互动文章的理论和实践联系在一起。它展示了媒体在提供新的表现和互动以使系统和思想更容易为广大受众所接受方面的力量。

互动文章借鉴并连接了许多类型的媒体，从静态文本和图像到电影和动画。但与这些现有的形式不同的是，它们还利用交互技术，如按需细节、信念诱导、游戏以及模型和模拟来加强沟通。

虽然可能设计的空间太广，不能用一刀切的指导方针来解决，但通过将这些文章中使用的技术与跨不同研究领域提出的基本理论联系起来，我们为设计师提供了一个缺失的基础，以便在考虑可以添加到一篇天生的数字文章中的广阔交互空间时使用。

我们从60多篇交互式文章语料库中选取，突出可用技术的广度，并分析作者如何利用数字媒体在一个或多个维度上改善阅读体验，例如，通过减少总体认知负荷，灌输积极情感，或提高信息回忆。

因为不同的社区创造互动内容，所以这种媒体有许多不同的名称，并且还没有确定标准的格式和定义。然而，一个正在形成。研究人员已经提出了诸如可探索性多重宇宙分析、可解释和探索之类的构件，以更有效地传播他们的工作，向公众传达他们的结果，并消除研究债务。在新闻编辑室，数据记者、开发人员和设计人员共同努力，使用交互式故事使复杂的新闻和调查性报道变得清晰和引人入胜。教育工作者使用互动教科书作为另一种学习形式，让学生亲身体验学习材料。

除了这些群体，其他人，如学者、游戏开发人员、网络开发人员和设计师，将编辑、设计和编程技能结合在一起，创建和发布可探索的解释、互动小说、互动非小说、活跃的散文和互动游戏。虽然这些在技术方法和目标受众上都略有不同，但它们都在很大程度上利用了现代网络的交互性。

我们关注五种独特的互动文章，如下所列。在本讨论的同时还提供了在线视频和示例交互式图形，以演示具体的技术。

正如视觉设计师很清楚的那样，正如新闻学研究人员经验性地证实的那样，那些认为内容在美学上令人愉悦的受众更有可能对其持积极态度。这反过来意味着人们将花费更多的时间在内容上，并最终带来更好的学习结果。虽然参与本身可能不是大多数研究交流的最终目标，但能够同时影响观众的态度和花费的时间是改善学习的有用杠杆：我们从教育研究中知道，花费的时间和情绪都可以预测学习结果。

动画也可以用来提高参与度。虽然研究人员对动画是否能够比设计良好的静态图形更有效地传达相同的信息存在争议，但动画已经被证明特别在传达状态转换、不确定性、因果关系和构建叙事方面是有效的。这方面的一个经典例子是迈布里奇的运动研究，可以在3中看到：而这一系列静止图像可能更有效地回答了一些特定的问题，比如，一匹马在奔跑时是否将四只脚全部抬离地面？观看慢动作的动画让观众对它是如何运行的有了更本能的感觉。在OpenAI对其捉迷藏代理的报道中可以找到一个更现代的例子。这里的动画让观众立即感受到代理在他们的环境中是如何运作的。

被动地，动画可以用来在显示重要信息的图形中添加戏剧性，但读者可能会觉得这些信息很枯燥。与查看抽象的静态视图相比，可以使用动画来显示固有时变的科学数据，以更紧密地将观众与原始数据连接起来。例如，埃德·霍金斯(Ed Hawkins)设计了“气候螺旋线”，它显示了全球平均气温随时间的变化。这一数据展示引起了大量公众观众的共鸣，以至于在2016年里约奥运会开幕式上展示了这一数据。事实上，同样的数据集的许多其他气候变化可视化使用动画来制造悬念，并突出最近全球气温的激增。

通过增加随时间的变化，作者可以进入一个新的维度来编码信息，并获得一个更广阔的设计空间来工作。想想“纽约时报”报道中的动画“大量数据显示种族主义对黑人男孩的惩罚性影响”，它显示了10000名在富裕家庭长大的男性的经济结果。虽然有许多方法可以使用静态可视化更简洁地传达相同的数据，但通过利用动画，作者可以设计一个单元可视化，其中显示的每个数据点代表一个人，提醒读者这个故事中的数据是关于真实的人的生活的。

单位可视化也被用来在其他作品中唤起读者的共鸣，这些作品涵盖了严峻的主题，如枪击死亡和士兵在战争中的死亡。研究表明，使用人形符号(而不是圆形或正方形等抽象符号)不会产生额外的移情反应，但包括人的实际照片有助于读者对复杂的现象产生兴趣，记住并使用可视化进行交流。科雷尔认为，可视化的大部分力量来自抽象，但量化阻碍了同理心。相反，他建议将数据拟人化，借用新闻和修辞技巧来创造新的设计或干预，以培养读者在观看可视化时的同理心。

关于互动文章的格式，数据新闻界正在进行的一场辩论是，使用基于滚动的图形(滚动讲述)的文章是否比使用基于步骤的图形(幻灯片)的文章更有效。McKenna等人。研究发现，与传统的静态文章相比，他们的研究参与者很大程度上更喜欢使用基于步骤或滚动的导航来显示内容，但没有发现两种布局之间的参与度有显著差异。在相关工作中，Zhi et al.。研究发现，在理解任务上，幻灯片布局比基于垂直滚动的布局表现更好。这两项研究都集中在使用台式(而不是移动)设备的人身上。需要更多的工作来评估移动设备上各种布局的有效性，但是McKenna等人进行的采访。建议其他功能，如支持通过滑动手势导航，可能是促进移动阅读体验所必需的。

在新闻和教育领域，已经探索了使用游戏来传达信息。新闻游戏的设计者用它们来帮助读者建立对其主题的共鸣，例如在英国“金融时报”的“优步游戏”(Uber Game)中，以及在“连线”(Wire)的“残酷的资本主义：游戏”中，解释由多个部分组成的复杂系统。在教育环境中，游戏的使用已被证明可以在保持或改善学习结果的同时激发学生的积极性。

随着文本从作者引导的叙述转向更多读者驱动的叙述，阅读体验变得更接近于玩游戏。例如，广受好评的探索性解释“多边形的寓言”(Parable Of The Polygons)将游戏置于故事的中心，让读者手动运行一种算法，该算法后来在文章中进行了模拟，以演示一群对多样性有轻微个人偏见的人是如何导致社会隔离的。

交互式文章利用底层计算基础设施，允许作者对页面上发生的计算过程进行编辑控制。这种对计算的访问使互动文章能够让读者体验到传统媒体所不具备的体验。例如，在“绘制动态可视化”一书中，Victor演示了交互式可视化如何允许读者建立关于系统行为的直觉，从而导致与查看一组静态方程相比对底层系统的根本不同的理解。这些文章利用主动学习和阅读，结合批判性思维，帮助不同类别的人使用沙箱模型和模拟进行学习和探索。

复杂的系统通常需要广泛的设置才能进行适当的研究：进行科学实验、训练机器学习模型、为社会现象建模、消化高等数学和研究最近的政治事件，所有这些都需要配置复杂的软件包，然后用户才能与系统进行交互，即使只是调整一个参数。这种进入门槛可能会阻止人们参与复杂的主题，或者明确地阻止没有必要资源的人，例如，用于高强度机器学习任务的计算机硬件。互动文章大大降低了这些障碍。

利用物理和计算实验的科学需要系统地控制和改变

除了报告统计数据之外，当所研究的系统无需设置即可使用交互参数实时建模或仿真时，例如浏览器内的沙箱，交互式文章就非常强大。考虑Boids模拟中4中的示例，该示例模拟鸟类如何聚集在一起。像这样的复杂系统有许多不同的参数，这些参数会改变生成的模拟。这些沙箱模拟允许读者玩弄参数来查看它们的效果，而无需担心技术开销或其他实验结果。

这是交互式文章中的一个突出的设计模式，并且存在许多复杂程度不等的示例。“你将如何死亡”直观地模拟了不同人群的平均预期寿命，读者可以选择一个人的性别、种族和年龄。“论粒子物理学”允许读者进行实验，让不同的粒子在电场和磁场中加速，以建立电磁学基础(如洛伦兹力和麦克斯韦方程 - )背后的直觉。支持这些模拟的实验没有数百万美元的机器是不可能完成的。“监狱判决应该以尚未犯下的罪行为依据吗？”显示了计算累犯风险评估的结果，其中读者调整了确定谁获得假释的门槛。

现代机器学习技术的传播得到了交互式模型和模拟的支持。“如何有效地使用t-SNE”、“降维初学者指南”和“理解UMAP”这三篇文章展示了超参数和不同的降维技术对创建高维数据的低维嵌入的影响。一种流行的方法是演示机器学习模型如何与浏览器内模型一起工作，例如，让读者使用自己的摄像机作为图像分类模型的输入，或将手写笔迹作为笔划预测模型的输入。其他示例针对的是希望在深度学习中了解特定概念的技术读者。在这里，界面允许读者选择模型超参数、数据集和培训过程，一旦选择，就可以可视化培训过程和模型内部，以检查改变模型配置的效果。

交互式文章通常使用多个表示来传达单个想法或概念。以不同形式表示的相同信息可能会产生不同的影响。例如，在数学中，通常单个对象既有代数表示，又有几何表示。一个明显的例子是圆的定义。两者都很有用，互相提供信息，并导致不同的思维方式。展示这一点的互动文章的例子包括各种媒体出版物的政治选举报道，这些报道以多种方式细分相同的结果，例如，按选民人口统计数据、地理位置和历史视角进行分析。

多媒体原理指出，人们从文字和图片中学习比仅仅从文字或图片中学习更好，因为人们可以同时通过视觉通道和听觉通道处理信息。流行的视频创作者，如3Blue1Brown和Primer，通过使用丰富的动画和同时讲述来分解复杂的主题来例证这些原则。这些视频还利用了冗余原则，在叙述和图形中包含互补信息，而不是在两个频道中重复相同的信息。

虽然这些视频因其平易近人和丰富的阐述而受到称赞，但它们并不具有互动性。传统视频内容的一个根本扩展也是在播放旁白时将用户输入合并到视频中。“可视化四元数”上的一系列互动视频可以让读者在屏幕上收听现场动画的旁白，但观众可以随时控制视频，在同时收听旁白的同时操纵动画和图形。

利用多种表现形式，读者可以看到单个概念的不同抽象。一旦这些都是熟悉和了解的，作者就可以从多个表示构建界面，并让读者同时与它们交互，最终导致交互式体验，展示计算通信媒体的力量。接下来，我们将讨论互动文章通过使复杂系统和现象的实时模型和模拟变得可访问来改变交流和学习的经验。

 - 要求学生反思他们正在学习的材料，并向自己解释，这是一种被称为自我解释 - 的学习技巧，众所周知，它对学习结果有积极影响。通过生成解释并在获得新信息时提炼它们，

虽然这些提示可能采取文本输入或其他标准输入小部件的形式，但实践中使用的这种技术最突出的示例之一来自“纽约时报”的“You Draw It”可视化。在这些可视化中，提示读者完成图表上的趋势线，使他们根据他们当前的信念生成一个解释，说明为什么他们认为趋势可能朝着某个方向移动。仅限在确认之后。

.