Análise visual do processo de espalhamento de doenças infecciosas por meio de redes temporais

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)As redes temporais são uma maneira útil de representar instâncias de dados e suas interações ao longo do tempo. As características dessas redes, tais como: alta concentração de interações e ociosidade, as tornam adequadas para a simulação e análise de processos dinâmicos, como por exemplo a transmissão de doenças infecciosas. Este trabalho visa simular e analisar, por meio de estratégias de visualização de redes temporais, diferentes cenários de espalhamento de doenças infecciosas, com intuito de ressaltar sua utilização neste contexto. Além disso, possibilita órgãos governamentais, bem como instituições de pesquisa uma melhor análise diante de um cenário epidêmico e, consequentemente o auxílio na tomada de decisões. Por meio de dois estudos de caso com redes temporais reais coletadas a partir de ambientes escolares, concluímos que, além de demonstrarem o potencial de estratégias de visualização para esse tipo de estudo, corroboram com estudos que defendem a alta eĄciência de grandes níveis de isolamento social e de medidas preventivas pessoais, como o uso de equipamentos de proteção individual

Advanced techniques for visual analysis of temporal networks

Temporal networks represent interactions among entities of a given domain with additional information about when such interactions occur. The visualization of temporal networks plays a key role in the recognition of properties that would be difficult to perceive without an adequate visualization strategy. Due to a large amount of information provided by these networks, more attention has been given to issues related to the visual scalability associated with the produced layouts, but this still represents an unsolved problem and lacks effective techniques. We propose in this thesis novel techniques to enhance the visualization of temporal networks. Specifically, a scalable node reordering technique for temporal network visualization, named Community-based Node Ordering (CNO), combining static community detection with node reordering techniques, along with a taxonomy to categorize activity patterns. In addition, a visualization method that allows the comparison of two community detection algorithms is presented in order to decide which one is better for visual analysis of communities. Another contribution is the analysis of dynamic processes, as spreading rumors, diseases, applied in the visualization of temporal networks. Furthermore, we conducted a user experiment consisting of the application of different tasks in temporal networks, in order to find the relation of the layouts with the most appropriate tasks. Finally, the Dynamic Network Visualization (DyNetVis) system demonstrates the software specifications, examples, functionalities, and impact in the study field. We performed experiments with qualitative and quantitative analyses using real networks in several fields to show that the proposed layouts and categorization helped in the identification of patterns that would otherwise be difficult to see.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTese (Doutorado)Redes temporais representam interações entre entidades do domínio com a informação adicional de quando essas comunicações ocorrem. A visualização de redes temporais tem um importante papel no reconhecimento de propriedades das redes que seriam difíceis de serem percebidas sem uma estratégia de visualização adequada. Devido à grande quantidade de informação nessas redes, mais atenção tem sido dada em relação a escalabilidade visual associada com visualizações produzidas, mas ainda representa um problema não resolvido e com falta de abordagens específicas. Neste trabalho são propostas novas estratégias para melhorar a visualização de redes temporais. Especificamente, é proposta uma técnica de ordenação de nós escalável para a visualização de redes temporais, chamada de Community-based Node Ordering (CNO), que combina detecção de comunidade estática com técnicas de ordenação de nós, juntamente com uma taxonomia para categorizar os padrões das atividades. É apresentado também um método de visualização que permite a comparação entre dois algoritmos de detecção de comunidades para ajudar a decidir qual deles é melhor para a análise visual de comunidades. Também são abordados estratégias para a visualização de processos dinâmicos em redes, como espalhamento de rumores e doenças. Além disso, é conduzido um experimento com usuário com a definição de diferentes tarefas em redes temporais, a fim de identificar quais são as melhores formas de visualizar de acordo com diferentes tarefas. Por fim, é descrito o sistema Dynamic Network Visualization (DyNetVis), mostrado suas especificações, requisitos, funcionalidades e impacto na área. Os experimentos foram gerados com análises quantitativas e qualitativas utilizando redes reais em diferentes contextos, para mostrar que as visualizações propostas e suas categorizações ajudaram na identificação de padrões que seriam difíceis de serem vistos sem o uso dessas técnicas de visualização