Software Visualization in 3D: Implementation, Evaluation, and Applicability

The focus of this thesis is on the implementation, the evaluation and the useful application of the third dimension in software visualization. Software engineering is characterized by a complex interplay of different stakeholders that produce and use several artifacts. Software visualization is used as one mean to address this increasing complexity. It provides role- and task-specific views of artifacts that contain information about structure, behavior, and evolution of a software system in its entirety. The main potential of the third dimension is the possibility to provide multiple views in one software visualization for all three aspects. However, empirical findings concerning the role of the third dimension in software visualization are rare. Furthermore, there are only few 3D software visualizations that provide multiple views of a software system including all three aspects. Finally, the current tool support lacks of generating easy integrateable, scalable, and platform independent 2D, 2.5D, and 3D software visualizations automatically. Hence, the objective is to develop a software visualization that represents all important structural entities and relations of a software system, that can display behavioral and evolutionary aspects of a software system as well, and that can be generated automatically. In order to achieve this objective the following research methods are applied. A literature study is conducted, a software visualization generator is conceptualized and prototypically implemented, a structured approach to plan and design controlled experiments in software visualization is developed, and a controlled experiment is designed and performed to investigate the role of the third dimension in software visualization. The main contributions are an overview of the state-of-the-art in 3D software visualization, a structured approach including a theoretical model to control influence factors during controlled experiments in software visualization, an Eclipse-based generator for producing automatically role- and task-specific 2D, 2.5D, and 3D software visualizations, the controlled experiment investigating the role of the third dimension in software visualization, and the recursive disk metaphor combining the findings with focus on the structure of software including useful applications of the third dimension regarding behavior and evolution

From Molecules to the Masses : Visual Exploration, Analysis, and Communication of Human Physiology

Det overordnede målet med denne avhandlingen er tverrfaglig anvendelse av medisinske illustrasjons- og visualiseringsteknikker for å utforske, analysere og formidle aspekter ved fysiologi til publikum med ulik faglig nivå og bakgrunn. Fysiologi beskriver de biologiske prosessene som skjer i levende vesener over tid. Vitenskapen om fysiologi er kompleks, men samtidig kritisk for vår forståelse av hvordan levende organismer fungerer. Fysiologi dekker en stor bredde romlig-temporale skalaer og fordrer behovet for å kombinere og bygge bro mellom basalfagene (biologi, fysikk og kjemi) og medisin. De senere årene har det vært en eksplosjon av nye, avanserte eksperimentelle metoder for å detektere og karakterisere fysiologiske data. Volumet og kompleksiteten til fysiologiske data krever effektive strategier for visualisering for å komplementere dagens standard analyser. Hvilke tilnærminger som benyttes i visualiseringen må nøye balanseres og tilpasses formålet med bruken av dataene, enten dette er for å utforske dataene, analysere disse eller kommunisere og presentere dem. Arbeidet i denne avhandlingen bidrar med ny kunnskap innen teori, empiri, anvendelse og reproduserbarhet av visualiseringsmetoder innen fysiologi. Først i avhandlingen er en rapport som oppsummerer og utforsker dagens kunnskap om muligheter og utfordringer for visualisering innen fysiologi. Motivasjonen for arbeidet er behovet forskere innen visualiseringsfeltet, og forskere i ulike anvendelsesområder, har for en sammensatt oversikt over flerskala visualiseringsoppgaver og teknikker. Ved å bruke søk over et stort spekter av metodiske tilnærminger, er dette den første rapporten i sitt slag som kartlegger visualiseringsmulighetene innen fysiologi. I rapporten er faglitteraturen oppsummert slik at det skal være enkelt å gjøre oppslag innen ulike tema i rom-og-tid-skalaen, samtidig som litteraturen er delt inn i de tre høynivå visualiseringsoppgavene data utforsking, analyse og kommunikasjon. Dette danner et enkelt grunnlag for å navigere i litteraturen i feltet og slik danner rapporten et godt grunnlag for diskusjon og forskningsmuligheter innen feltet visualisering og fysiologi. Basert på arbeidet med rapporten var det særlig to områder som det er ønskelig for oss å fortsette å utforske: (1) utforskende analyse av mangefasetterte fysiologidata for ekspertbrukere, og (2) kommunikasjon av data til både eksperter og ikke-eksperter. Arbeidet vårt av mangefasetterte fysiologidata er oppsummert i to studier i avhandlingen. Hver studie omhandler prosesser som foregår på forskjellige romlig-temporale skalaer og inneholder konkrete eksempler på anvendelse av metodene vurdert av eksperter i feltet. I den første av de to studiene undersøkes konsentrasjonen av molekylære substanser (metabolitter) ut fra data innsamlet med magnetisk resonansspektroskopi (MRS), en avansert biokjemisk teknikk som brukes til å identifisere metabolske forbindelser i levende vev. Selv om MRS kan ha svært høy sensitivitet og spesifisitet i medisinske anvendelser, er analyseresultatene fra denne modaliteten abstrakte og vanskelige å forstå også for medisinskfaglige eksperter i feltet. Vår designstudie som undersøkte oppgavene og kravene til ekspertutforskende analyse av disse dataene førte til utviklingen av SpectraMosaic. Dette er en ny applikasjon som gjør det mulig for domeneeksperter å analysere konsentrasjonen av metabolitter normalisert for en hel kohort, eller etter prøveregion, individ, opptaksdato, eller status på hjernens aktivitetsnivå ved undersøkelsestidspunktet. I den andre studien foreslås en metode for å utføre utforskende analyser av flerdimensjonale fysiologiske data i motsatt ende av den romlig-temporale skalaen, nemlig på populasjonsnivå. En effektiv arbeidsflyt for utforskende dataanalyse må kritisk identifisere interessante mønstre og relasjoner, noe som blir stadig vanskeligere når dimensjonaliteten til dataene øker. Selv om dette delvis kan løses med eksisterende reduksjonsteknikker er det alltid en fare for at subtile mønstre kan gå tapt i reduksjonsprosessen. Isteden presenterer vi i studien DimLift, en iterativ dimensjonsreduksjonsteknikk som muliggjør brukeridentifikasjon av interessante mønstre og relasjoner som kan ligge subtilt i et datasett gjennom dimensjonale bunter. Nøkkelen til denne metoden er brukerens evne til å styre dimensjonalitetsreduksjonen slik at den følger brukerens egne undersøkelseslinjer. For videre å undersøke kommunikasjon til eksperter og ikke-eksperter, studeres i neste arbeid utformingen av visualiseringer for kommunikasjon til publikum med ulike nivåer av ekspertnivå. Det er naturlig å forvente at eksperter innen et emne kan ha ulike preferanser og kriterier for å vurdere en visuell kommunikasjon i forhold til et ikke-ekspertpublikum. Dette påvirker hvor effektivt et bilde kan benyttes til å formidle en gitt scenario. Med utgangspunkt i ulike teknikker innen biomedisinsk illustrasjon og visualisering, gjennomførte vi derfor en utforskende studie av kriteriene som publikum bruker når de evaluerer en biomedisinsk prosessvisualisering målrettet for kommunikasjon. Fra denne studien identifiserte vi muligheter for ytterligere konvergens av biomedisinsk illustrasjon og visualiseringsteknikker for mer målrettet visuell kommunikasjonsdesign. Særlig beskrives i større dybde utviklingen av semantisk konsistente retningslinjer for farging av molekylære scener. Hensikten med slike retningslinjer er å heve den vitenskapelige kompetansen til ikke-ekspertpublikum innen molekyler visualisering, som vil være spesielt relevant for kommunikasjon til befolkningen i forbindelse med folkehelseopplysning. All kode og empiriske funn utviklet i arbeidet med denne avhandlingen er åpen kildekode og tilgjengelig for gjenbruk av det vitenskapelige miljøet og offentligheten. Metodene og funnene presentert i denne avhandlingen danner et grunnlag for tverrfaglig biomedisinsk illustrasjon og visualiseringsforskning, og åpner flere muligheter for fortsatt arbeid med visualisering av fysiologiske prosesser.The overarching theme of this thesis is the cross-disciplinary application of medical illustration and visualization techniques to address challenges in exploring, analyzing, and communicating aspects of physiology to audiences with differing expertise. Describing the myriad biological processes occurring in living beings over time, the science of physiology is complex and critical to our understanding of how life works. It spans many spatio-temporal scales to combine and bridge the basic sciences (biology, physics, and chemistry) to medicine. Recent years have seen an explosion of new and finer-grained experimental and acquisition methods to characterize these data. The volume and complexity of these data necessitate effective visualizations to complement standard analysis practice. Visualization approaches must carefully consider and be adaptable to the user's main task, be it exploratory, analytical, or communication-oriented. This thesis contributes to the areas of theory, empirical findings, methods, applications, and research replicability in visualizing physiology. Our contributions open with a state-of-the-art report exploring the challenges and opportunities in visualization for physiology. This report is motivated by the need for visualization researchers, as well as researchers in various application domains, to have a centralized, multiscale overview of visualization tasks and techniques. Using a mixed-methods search approach, this is the first report of its kind to broadly survey the space of visualization for physiology. Our approach to organizing the literature in this report enables the lookup of topics of interest according to spatio-temporal scale. It further subdivides works according to any combination of three high-level visualization tasks: exploration, analysis, and communication. This provides an easily-navigable foundation for discussion and future research opportunities for audience- and task-appropriate visualization for physiology. From this report, we identify two key areas for continued research that begin narrowly and subsequently broaden in scope: (1) exploratory analysis of multifaceted physiology data for expert users, and (2) communication for experts and non-experts alike. Our investigation of multifaceted physiology data takes place over two studies. Each targets processes occurring at different spatio-temporal scales and includes a case study with experts to assess the applicability of our proposed method. At the molecular scale, we examine data from magnetic resonance spectroscopy (MRS), an advanced biochemical technique used to identify small molecules (metabolites) in living tissue that are indicative of metabolic pathway activity. Although highly sensitive and specific, the output of this modality is abstract and difficult to interpret. Our design study investigating the tasks and requirements for expert exploratory analysis of these data led to SpectraMosaic, a novel application enabling domain researchers to analyze any permutation of metabolites in ratio form for an entire cohort, or by sample region, individual, acquisition date, or brain activity status at the time of acquisition. A second approach considers the exploratory analysis of multidimensional physiological data at the opposite end of the spatio-temporal scale: population. An effective exploratory data analysis workflow critically must identify interesting patterns and relationships, which becomes increasingly difficult as data dimensionality increases. Although this can be partially addressed with existing dimensionality reduction techniques, the nature of these techniques means that subtle patterns may be lost in the process. In this approach, we describe DimLift, an iterative dimensionality reduction technique enabling user identification of interesting patterns and relationships that may lie subtly within a dataset through dimensional bundles. Key to this method is the user's ability to steer the dimensionality reduction technique to follow their own lines of inquiry. Our third question considers the crafting of visualizations for communication to audiences with different levels of expertise. It is natural to expect that experts in a topic may have different preferences and criteria to evaluate a visual communication relative to a non-expert audience. This impacts the success of an image in communicating a given scenario. Drawing from diverse techniques in biomedical illustration and visualization, we conducted an exploratory study of the criteria that audiences use when evaluating a biomedical process visualization targeted for communication. From this study, we identify opportunities for further convergence of biomedical illustration and visualization techniques for more targeted visual communication design. One opportunity that we discuss in greater depth is the development of semantically-consistent guidelines for the coloring of molecular scenes. The intent of such guidelines is to elevate the scientific literacy of non-expert audiences in the context of molecular visualization, which is particularly relevant to public health communication. All application code and empirical findings are open-sourced and available for reuse by the scientific community and public. The methods and findings presented in this thesis contribute to a foundation of cross-disciplinary biomedical illustration and visualization research, opening several opportunities for continued work in visualization for physiology.Doktorgradsavhandlin

Hybrid Unsupervised Exploratory Plots: A Case Study of Analysing Foreign Direct Investment

The curse of dimensionality has been an open issue for many years and still is, as finding nonobvious and previously unknown patterns in ever-increasing amounts of high-dimensional data is not an easy task. Advancing in descriptive data analysis, the present paper proposes Hybrid Unsupervised Exploratory Plots (HUEPs) as a new visualization technique to combine the outputs of Exploratory Projection Pursuit and Clustering methods in a novel and informative way. As a case study, HUEPs are validated in a real-world context for analysing the internationalization strategy of companies, by taking into account bilateral distance between home and host countries. As a multifaceted concept, distance encompasses multiple dimensions. Together with data from both the countries and the companies, various psychic distances are analysed by means of HUEPs, to gain deep knowledge of the internationalization strategy of large Spanish companies. Informative visualizations are obtained from the analysed dataset, leading to useful business implications and decision making.The work was conducted during Álvaro Herrero’s research stay at KEDGE Business School in Bordeaux (France). Some results of this ongoing research, from the same dataset, have been presented in the 13th International Conference on Soft Computing Models in Industrial and Environmental Applications, as a paper entitled “Visualizing Industrial Development Distance to Better Understand Internationalization of Spanish Companies”

Scaling Up Medical Visualization : Multi-Modal, Multi-Patient, and Multi-Audience Approaches for Medical Data Exploration, Analysis and Communication

Medisinsk visualisering er en av de mest applikasjonsrettede områdene av visualiseringsforsking. Tett samarbeid med medisinske eksperter er nødvendig for å tolke medisinsk bildedata og lage betydningsfulle visualiseringsteknikker og visualiseringsapplikasjoner. Kreft er en av de vanligste dødsårsakene, og med økende gjennomsnittsalder i i-land øker også antallet diagnoser av gynekologisk kreft. Moderne avbildningsteknikker er et viktig verktøy for å vurdere svulster og produsere et økende antall bildedata som radiologer må tolke. I tillegg til antallet bildemodaliteter, øker også antallet pasienter, noe som fører til at visualiseringsløsninger må bli skalert opp for å adressere den økende kompleksiteten av multimodal- og multipasientdata. Dessuten er ikke medisinsk visualisering kun tiltenkt medisinsk personale, men har også som mål å informere pasienter, pårørende, og offentligheten om risikoen relatert til visse sykdommer, og mulige behandlinger. Derfor har vi identifisert behovet for å skalere opp medisinske visualiseringsløsninger for å kunne håndtere multipublikumdata. Denne avhandlingen adresserer skaleringen av disse dimensjonene i forskjellige bidrag vi har kommet med. Først presenterer vi teknikkene våre for å skalere visualiseringer i flere modaliteter. Vi introduserer en visualiseringsteknikk som tar i bruk små multipler for å vise data fra flere modaliteter innenfor et bildesnitt. Dette lar radiologer utforske dataen effektivt uten å måtte bruke flere sidestilte vinduer. I det neste steget utviklet vi en analyseplatform ved å ta i bruk «radiomic tumor profiling» på forskjellige bildemodaliteter for å analysere kohortdata og finne nye biomarkører fra bilder. Biomarkører fra bilder er indikatorer basert på bildedata som kan forutsi variabler relatert til kliniske utfall. «Radiomic tumor profiling» er en teknikk som genererer mulige biomarkører fra bilder basert på første- og andregrads statistiske målinger. Applikasjonen lar medisinske eksperter analysere multiparametrisk bildedata for å finne mulige korrelasjoner mellom kliniske parameter og data fra «radiomic tumor profiling». Denne tilnærmingen skalerer i to dimensjoner, multimodal og multipasient. I en senere versjon la vi til funksjonalitet for å skalere multipublikumdimensjonen ved å gjøre applikasjonen vår anvendelig for livmorhalskreft- og prostatakreftdata, i tillegg til livmorkreftdataen som applikasjonen var designet for. I et senere bidrag fokuserer vi på svulstdata på en annen skala og muliggjør analysen av svulstdeler ved å bruke multimodal bildedata i en tilnærming basert på hierarkisk gruppering. Applikasjonen vår finner mulige interessante regioner som kan informere fremtidige behandlingsavgjørelser. I et annet bidrag, en digital sonderingsinteraksjon, fokuserer vi på multipasientdata. Bildedata fra flere pasienter kan sammenlignes for å finne interessante mønster i svulstene som kan være knyttet til hvor aggressive svulstene er. Til slutt skalerer vi multipublikumdimensjonen med en likhetsvisualisering som er anvendelig for forskning på livmorkreft, på bilder av nevrologisk kreft, og maskinlæringsforskning på automatisk segmentering av svulstdata. Som en kontrast til de allerede fremhevete bidragene, fokuserer vårt siste bidrag, ScrollyVis, hovedsakelig på multipublikumkommunikasjon. Vi muliggjør skapelsen av dynamiske og vitenskapelige “scrollytelling”-opplevelser for spesifikke eller generelle publikum. Slike historien kan bli brukt i spesifikke brukstilfeller som kommunikasjon mellom lege og pasient, eller for å kommunisere vitenskapelige resultater via historier til et generelt publikum i en digital museumsutstilling. Våre foreslåtte applikasjoner og interaksjonsteknikker har blitt demonstrert i brukstilfeller og evaluert med domeneeksperter og fokusgrupper. Dette har ført til at noen av våre bidrag allerede er i bruk på andre forskingsinstitusjoner. Vi ønsker å evaluere innvirkningen deres på andre vitenskapelige felt og offentligheten i fremtidige arbeid.Medical visualization is one of the most application-oriented areas of visualization research. Close collaboration with medical experts is essential for interpreting medical imaging data and creating meaningful visualization techniques and visualization applications. Cancer is one of the most common causes of death, and with increasing average age in developed countries, gynecological malignancy case numbers are rising. Modern imaging techniques are an essential tool in assessing tumors and produce an increasing number of imaging data radiologists must interpret. Besides the number of imaging modalities, the number of patients is also rising, leading to visualization solutions that must be scaled up to address the rising complexity of multi-modal and multi-patient data. Furthermore, medical visualization is not only targeted toward medical professionals but also has the goal of informing patients, relatives, and the public about the risks of certain diseases and potential treatments. Therefore, we identify the need to scale medical visualization solutions to cope with multi-audience data. This thesis addresses the scaling of these dimensions in different contributions we made. First, we present our techniques to scale medical visualizations in multiple modalities. We introduced a visualization technique using small multiples to display the data of multiple modalities within one imaging slice. This allows radiologists to explore the data efficiently without having several juxtaposed windows. In the next step, we developed an analysis platform using radiomic tumor profiling on multiple imaging modalities to analyze cohort data and to find new imaging biomarkers. Imaging biomarkers are indicators based on imaging data that predict clinical outcome related variables. Radiomic tumor profiling is a technique that generates potential imaging biomarkers based on first and second-order statistical measurements. The application allows medical experts to analyze the multi-parametric imaging data to find potential correlations between clinical parameters and the radiomic tumor profiling data. This approach scales up in two dimensions, multi-modal and multi-patient. In a later version, we added features to scale the multi-audience dimension by making our application applicable to cervical and prostate cancer data and the endometrial cancer data the application was designed for. In a subsequent contribution, we focus on tumor data on another scale and enable the analysis of tumor sub-parts by using the multi-modal imaging data in a hierarchical clustering approach. Our application finds potentially interesting regions that could inform future treatment decisions. In another contribution, the digital probing interaction, we focus on multi-patient data. The imaging data of multiple patients can be compared to find interesting tumor patterns potentially linked to the aggressiveness of the tumors. Lastly, we scale the multi-audience dimension with our similarity visualization applicable to endometrial cancer research, neurological cancer imaging research, and machine learning research on the automatic segmentation of tumor data. In contrast to the previously highlighted contributions, our last contribution, ScrollyVis, focuses primarily on multi-audience communication. We enable the creation of dynamic scientific scrollytelling experiences for a specific or general audience. Such stories can be used for specific use cases such as patient-doctor communication or communicating scientific results via stories targeting the general audience in a digital museum exhibition. Our proposed applications and interaction techniques have been demonstrated in application use cases and evaluated with domain experts and focus groups. As a result, we brought some of our contributions to usage in practice at other research institutes. We want to evaluate their impact on other scientific fields and the general public in future work.Doktorgradsavhandlin

Micro Visualizations: Design and Analysis of Visualizations for Small Display Spaces

The topic of this habilitation is the study of very small data visualizations, micro visualizations, in display contexts that can only dedicate minimal rendering space for data representations. For several years, together with my collaborators, I have been studying human perception, interaction, and analysis with micro visualizations in multiple contexts. In this document I bring together three of my research streams related to micro visualizations: data glyphs, where my joint research focused on studying the perception of small-multiple micro visualizations, word-scale visualizations, where my joint research focused on small visualizations embedded in text-documents, and small mobile data visualizations for smartwatches or fitness trackers. I consider these types of small visualizations together under the umbrella term ``micro visualizations.'' Micro visualizations are useful in multiple visualization contexts and I have been working towards a better understanding of the complexities involved in designing and using micro visualizations. Here, I define the term micro visualization, summarize my own and other past research and design guidelines and outline several design spaces for different types of micro visualizations based on some of the work I was involved in since my PhD.Le sujet de cette habilitation est l'étude de très petites visualisations de données, les micro visualisations, dans des contextes d'affichage qui ne peuvent consacrer qu'un espace de rendu minimal aux représentations de données. Depuis plusieurs années, avec mes collaborateurs, j'étudie la perception humaine, l'interaction et l'analyse conduite avec des micro visualisations dans de multiples contextes.Dans ce document, je rassemble trois de mes axes de recherche liés aux micro visualisations~: les glyphes de données, où ma recherche s'est concentrée sur l'étude de la perception de micro visualisations dans un context \textit{small-multiple}, les \textit{word-scale visualizations}, où ma recherche s'est concentrée sur les petites visualisations intégrées dans les documents textuels, et les petites visualisations de données mobiles pour les montres connectées. Je considère ces types de petites visualisations sous le terme générique de ``micro visualisations.'' Les micro visualisations sont utiles dans de multiples contextes de visualisation et j'ai travaillé à une meilleure compréhension de la complexité des conceptions et utilisations des micro visualisations. Je définirai ici le terme de micro visualisation, je résumerai mes propres recherches et celles d'autres chercheurs, ainsi que les directives de conception, et j'esquisserai plusieurs espaces de conception pour différents types de micro visualisations, sur la base de certains des travaux auxquels j'ai participé depuis mon doctorat

Visualization Authoring for Data-driven Storytelling

Data-driven storytelling is the process of communicating insights and findings that are supported by data, forming a visualization-based narrative. However, most current visualization creation tools either only support fixed sets of designs or require an in-depth understanding of programming concepts. To enable non-programmers to create custom visualizations for data-driven storytelling, we design interactions and implement user interfaces for visualization authoring. In the first part of this dissertation, we introduce and evaluate a series of three visualization authoring tools using traditional user interfaces: (1) iVisDesigner, which uses a data-flow model and enables users to author visualizations by specifying mappings from data to graphics interactively; (2) ChartAccent, a tool for annotating a given visualization; and (3) Charticulator, which allows users to design custom layouts interactively. We then reflect on the evaluation of visualization authoring user interfaces. In the second part of the dissertation, we extend our approach to multiple presentation media or display environments, including traditional 2-dimensional screens, large projection-based virtual-reality (VR) systems, and head-mounted virtual/augmented reality displays (HMDs). To leverage such immersive visualization environments, we ported and extended the iVisDesigner authoring approach to projection-based virtual reality. To facilitate the development of immersive visualizations, we built a visualization library called Stardust, which provides a familiar API to utilize GPU processing power in a cross-platform way. Finally, we present Idyll-MR, a system for authoring data-driven stories in virtual and augmented reality. We evaluated these authoring tools and libraries, and demonstrated high expressiveness, usability, and performance, as well as portability across platforms. In summary, our contributions enable larger audiences to create visual data-driven stories using different presentation media, leading to an overall enriched diversity of visualization designs

Beyond shape – An exploration in alternative forms for data visualization

This thesis explores the topic of alternative forms in data visualization and the ways visualization affects the communication of data it is based on. It does this through the creation of a machine learning based data visualization system prototype. It examines norms and ideals of data visualization as a set of systems aimed for simplification, situating visualization as a tool with the potential power to affect how we perceive the complexity of the world by either highlighting or obscuring information. It aims to critically highlight these norms by taking an exploratory aim to visualizing information by increasing potential interpretations of a particular set of data instead of reducing them. Norms prevalent in the field of data visualization are explored, and through this, the concept of alternative is defined. Then the dataset to visualize is defined through an exploration of current discussions around issues of increasing amounts of data, the complexity of the systems producing that data and the interpretations they enforce through the data they produce. Through this, the concept of machine detected human emotions in a text is chosen as a particular example of computational reduction to be explored through the prototype. In order to counteract this identified reduction in complexity, a system which produces a mapping between visual attributes and detected emotional attributes is proposed. The design of this system utilizes recognized critical design concepts by creating a type of post-optimal object: A visualization that causes more interpretations in its reader than reading the data itself. The process of visualization follows prevalent norms within the field but applies identified forms of alternativeness in order to create ambiguity in the visual artifacts created by the prototype. Machine learning methods are applied through a collaborative process in order to create an artificially intelligent system that automatically analyses the emotional values of a given text, and maps those to a particular set of figures. Some of the visual artifacts are then tested on a set of users, in order to assess how the visualization might affect the communication of the data it is based on and how it succeeds in increasing interpretational complexity. While not aimed toward conclusive evidence, the result of the test seems to indicate success in increasing interpretational complexity, but a lack of success in communicating the numeric data the visualizations are based on – in this sense leading to the end-result no longer being a functional data visualization, but rather a form of data-driven illustration.Denna avhandling handlar om alternativa former inom datavisualisering och sätten visualisering påverkar kommunicering av data den byggs utav, genom skapandet av en maskininlärningsbaserad datavisualiseringsprototyp. Genom det, undersöks de ideala normerna inom datavisualisering som fält som en samling konventioner med simplifiering som ändamål. Datavisualisering placeras som ett verktyg med förmågan att ändra hur vi uppfattar världens komplexitet genom att antingen framhäva eller undangömma. Genom att ställa ett explorativt mål – att visualisera data genom att utvidga tolkningar istället för att reducera dem då produceringen av den data som visualiseras är komplext är avsikten att kritiskt examinera dessa normer. Först undersöks fältets normer och genom detta definieras vad kunde anses som alternativ datavisualisering. Sedan identifieras ett komplext problem som kunde visualiseras genom en utforskning av aktuella synpunkter runt den växande mängden data I världen omkring oss och komplexiteten av de system som producerar detta data. Genom detta väljs maskinbaserad detektion av människokänslor som ett problem där maskinbaserad reduktion kan forskas genom visualisering. För att motverka reduktionistisk behandling av komplicerade domän, föreslås ett system som producerar översättningar mellan emotionella egenskaper och visuella egenskaper. Konstruktionen av detta system använder sig av kritiska designmetoder genom att bygga ett postoptimalt objekt: En datavisualisering som inte försöker kommunicera data den består utav så klart som möjligt, men istället försöker orsaka en ökande mängd tolkningar i sin läsare. Processen följer de normer som är rådande I fältet, men med ändamålet att orsaka tvetydighet för läsaren. Maskininlärning används för att implementera en kollaborativt framställd översättningsmodell mellan de emotionella och de visuella egenskaperna. Slutligen testas systemet genom en mätning av effekterna på läsare och på så sätt utvärderas visualiseringens förmåga att öka mängden tolkningar. Undersökningen har inte som mål att ge ett slutligt resultat för funktionaliteten av systemet, men skall fungera som guide för nästa iterationer. Undersökningen verkar visa att de producerade visualiseringarna lyckas i att öka mängden tolkningar för en bild till en nivå som påminner om tolkningarna för text, men lyckas inte att kommunicera känslorna från den lästa texten. Detta gör slutresultatet mer av en data-inspirerad illustration, än en datavisualisering som termen konventionellt används