Improving Provenance Data Interaction for Visual Storytelling in Medical Imaging Data Exploration

Effective collaborative work in diagnostic medical imaging is not trivial due to the large amounts of complex data involved,a (non-linear) workflow involving experts in different domains, and a lack of versatility in the current tools employed inhealthcare. In this paper, we aim to introduce how the integration of visual storytelling techniques together with provenancedata in the analytic systems used in medicine can compensate for these issues, by enhancing communication of results andreproducibility of findings through diagnostic provenance data. To this end, we illustrate how we can improve the interactionwith provenance data displayed in a graph in order to facilitate authoring and the creation process of visual data storie

Supporting Story Synthesis: Bridging the Gap between Visual Analytics and Storytelling

Visual analytics usually deals with complex data and uses sophisticated algorithmic, visual, and interactive techniques. Findings of the analysis often need to be communicated to an audience that lacks visual analytics expertise. This requires analysis outcomes to be presented in simpler ways than that are typically used in visual analytics systems. However, not only analytical visualizations may be too complex for target audience but also the information that needs to be presented. Hence, there exists a gap on the path from obtaining analysis findings to communicating them, which involves two aspects: information and display complexity. We propose a general framework where data analysis and result presentation are linked by story synthesis, in which the analyst creates and organizes story contents. Differently, from the previous research, where analytic findings are represented by stored display states, we treat findings as data constructs. In story synthesis, findings are selected, assembled, and arranged in views using meaningful layouts that take into account the structure of information and inherent properties of its components. We propose a workflow for applying the proposed framework in designing visual analytics systems and demonstrate the generality of the approach by applying it to two domains, social media, and movement analysis

Entity-Based Insight Discovery in Visual Data Exploration

Visual data exploration (VDE) allows the human to get insight into the data via interaction with visual depictions of that data. Despite the state-of-the-art visualization design models and evaluation methods proposed to support VDE, the community still lacks an understanding of interaction design in visualization and how users extract insight through interacting with the data. This research aims to address these two challenges. For interaction design, a literature review reveals that a lack of actionability hinders the application of existing visualization design methods. To address this challenge, this research proposes an approach abstracting data to entities and designing entity-based interactions to achieve the higher-level interaction goals. Three case studies, i.e., interacting with information facets to support fluid exploratory search, interacting with drug-target relations for insight discovery and sharing, and supporting insight externalization through references to visualization components, demonstrate the applicability of this approach in practice. The three cases detail how the approach could address the design requirements derived from related work to fulfill the various task goals following the nested model of visualization design and the resulting designs’ transferability to other datasets. Reflecting on the case studies, we provide design guidelines to help improve the entity-based interaction design. To understand the insight generation process of VDE, we present two user studies asking users to explore a visualization tool and externalize insights by inputting notes. We logged user interactions and characterized collected insights for correlation and prediction analysis. Correlation analysis of the first study showed that exploration actions tended to relate to unexpected insights; the drill-down interaction pattern could lead to insights with higher domain values. Besides asking users to input notes as insights, the second study enabled users to refer to relevant entities (visualization components and prior notes) to assist their narration. Results showed evidence that entity references provided better predictions than interactions on insight characteristics (category, overview versus detail, and using prior knowledge). We discuss study limitations and results’ implications on knowledge-assisted visualization, such as supporting insight recommendations.Visuaalinen datan tutkiminen antaa ihmiselle mahdollisuuden löytää uutta tietämystä datasta vuorovaikutuksessa tästä datasta tehtyjen visuaalisten kuvausten kanssa. Vaikka visuaalista datan tutkimista tukemaan on ehdotettu erilaisia visualisoinnin suunnittelumalleja ja arviointimenetelmiä, alan yhteisöltä puuttuu silti ymmärrystä siitä, kuinka visualisointiin liittyvää vuorovaikutusta pitäisi suunnitella ja kuinka käyttäjät voivat suodattaa uutta tietämystä olemalla vuorovaikutuksessa datan kanssa. Tässä työssä pyritään vastaamaan näihin kahteen haasteeseen. Kirjallisuuden mukaan olemassa olevien visualisoinnin suunnittelumenetelmien soveltamista vuorovaikutuksen suunnitteluun estää niiden toimivuuden puute. Tähän haasteeseen vastaamiseksi tässä työssä ehdotetaan korkeamman tason vuorovaikutustavoitteiden saavuttamiseksi lähestymistapaa, jossa data abstrahoidaan kokonaisuuksiksi eli entiteeteiksi ja jossa vuorovaikutus suunnitellaan sitten näihin entiteetteihin pohjautuen. Tämän lähestymistavan soveltuvuutta käytäntöön esitellään kolmen eri tapaustutkimuksen kautta. Nämä kolme tapaustutkimusta liittyvät erilaisiin tietoluokkiin liittyvän vuorovaikutuksen hyödyntämiseen sujuvassa tutkivassa tiedonhaussa, lääkkeiden ja niiden vaikutuskohteiden välisiin suhteisiin kohdistuvan vuorovaikutuksen hyödyntämiseen tietämyksen etsimisessä ja jakamisessa sekä visuaalisiin komponentteihin liittyvien viitteiden hyödyntämiseen tietämyksen ulkoistamisen tukemisessa. Tapaustutkimukset osoittavat, kuinka lähestymistavassa voidaan hyödyntää aiemmasta tutkimuksesta johdettuja suunnitteluvaatimuksia ja täyttää erilaiset tehtävätavoitteet noudattamalla visualisoinnin suunnittelun sisäkkäismallia ja tuloksena syntyneiden suunnitelmien siirrettävyyttä muihin datajoukkoihin. Näiden tapaustutkimusten pohjalta esitämme suunnitteluohjeita, jotka auttavat parantamaan entiteettipohjaista vuorovaikutuksen suunnittelua. Jotta voisimme ymmärtää tietämyksen luontiprosessia visuaalisen datan tutkimisessa, esittelemme kaksi käyttäjätutkimusta, joissa käyttäjiä pyydettiin käyttämään annettua visualisointityökalua ja tekemään muistiinpanoja löytämästään tietämyksestä. Käyttäjien toiminnot talletettiin, ja heidän keräämäänsä tietämystä kuvailtiin korrelaatio- ja ennusteanalyysiä varten. Ensimmäisen tutkimuksen korrelaatioanalyysi osoitti, että käyttäjien tutkimistoiminnot liittyivät useimmiten odottamattoman tietämyksen löytämiseen; porautuva vuorovaikutustapa saattoi johtaa korkeamman tason tietämyksen löytämiseen. Sen lisäksi, että käyttäjiä pyydettiin tekemään muistiinpanoja löydetystä tietämyksestä, toisessa tutkimuksessa käyttäjät pystyivät myös viittaamaan asiaankuuluviin entiteetteihin (visualisointikomponentteihin ja aiempiin muistiinpanoihin) ja näin helpottamaan toiminnastaan kertomista. Tulokset osoittivat, että entiteettiviittaukset johtivat parempiin ennustuksiin kuin vuorovaikutus, joka liittyi pelkästään tietämyksen ominaisuuksiin (luokka, yleiskuva vs. yksityiskohdat sekä aiemman tietämyksen käyttö). Työssä pohditaan myös tutkimusten rajoituksia sekä tutkimustulosten vaikutusta tietämykseen pohjautuvaan visualisointiin, kuten esimerkiksi tietämyssuositusten tukemiseen