Visualização de informação

O relatório está dividido em duas partes. Na primeira parte, é abordado o problema da visualização exactamente no que diz respeito à subtil correlação existente entre as técnicas (e respectivas metáforas), o utilizador e os dados. Na segunda parte, são analisadas algumas aplicações, projectos, ferramentas e sistemas de Visualização de Informação. Para categorizalos, serão considerados sete tipos de dados básicos subjacentes a eles: unidimensional, bidimensional, tridimensional, multi-dimensional, temporal, hierárquico, rede e workspace.O tema deste relatório é a visualização da informação. Esta é uma área actualmente muito activa e vital no ensino, na pesquisa e no desenvolvimento tecnológico. A ideia básica é utilizar imagens geradas pelo computador como meio para se obter uma maior compreensão e apreensão da informação que está presente nos dados (geometria) e suas relações (topologia). É um conceito simples, porém poderoso que tem criado imenso impacto em diversas áreas da engenharia e ciência.The theme of this report is information visualization. Nowadays, this is a very active and vital area of research, teaching and development. The basic idea of using computer generated pictures to gain information and understanding from data and relationships is the key concept behind it. This is an extremely simple, but very important concept which is having a powerful impact on methodology of engineering and science. This report is consisted of two parts. The first one, is an overview of the subtle correlation between the visual techniques, the user perception and the data. In the second part, several computer applications, tools, projects and information visualization systems are analyzed. In order to categorize them, seven basic types of data are considered: onedimensional, two- dimensional, three-dimensional, multidimensional, temporal, hierarchic, network and workspace

CHUB: um modelo cartográfico para a visualização e análise do corpo humano

Tese de Doutoramento em Tecnologias e Sistemas de Informação - Área do Conhecimento Engenharia de Programação e dos Sistemas InformáticosA visualização é a representação visual realística ou abstracta de um conjunto de dados que são gerados por modelos computacionais ou resultantes de medições físicas realizadas no mundo real. É fundamental para auxiliar as pessoas a compreenderem dados e processos complexos e pode ser classificada consoante os seus objectivos (nomeadamente a visualização científica e de informação). A correcta modelação e caracterização dos dados são partes fundamentais para a escolha de técnicas visuais eficazes e a produção de uma visualização válida. O grande desafio é exactamente o de identificar como a análise dos resultados pode e deve ser mostrada ao potencial utilizador de uma forma simultaneamente sucinta, coerente e útil. O conceito de modelação cartográfica ou álgebra de mapas foi desenvolvido por Dana Tomlin em 1983 com o Map Analysis Package1 [Sendra2000]. Um modelo cartográfico pode ser visualizado como uma colecção de mapas registados numa base cartográfica comum, em que cada mapa é uma variável sujeita a operações matemáticas tradicionais. A modelação é um processo que decorre de operações primitivas de pontos, vizinhança e regiões sobre diferentes mapas, numa lógica sequencial para interpretar e resolver problemas espaciais. Neste contexto, a sequência de operações é similar à solução algébrica de um conjunto de equações. A criação de ferramentas informáticas para a análise e visualização de dados relacionados com o corpo humano é uma área em forte expansão e de especial interesse. Apesar destas ferramentas serem muito úteis, sofrem bastante da limitação imposta pela arquitectura dos modelos utilizados para o seu desenvolvimento e consequente implementação. Isto ocorre porque estes modelos adoptam os mesmos princípios e ponderações que são aplicados a dados de natureza não humana ou biológica e tratando-os de forma independente e atómica. Por outro lado, a utilização de técnicas visuais pouco intuitivas no sentido de denotar a interdependência espacial inerente a este tipo de informação é outra limitação a salientar neste tipo de ferramentas. Os dados relacionados com o corpo humano apresentam uma forte componente espacial. Para que seja possível uma análise e investigação correctas é necessário ter isso sempre em consideração. Um bom exemplo desta situação é o diagnóstico médico. A combinação de informação oriunda de diferentes partes do corpo humano é normalmente necessária para que um médico possa diagnosticar a doença de um paciente. O acto de diagnosticar pode ser traduzido por um conjunto de operações de álgebra de mapas executadas sobre os dados relacionados com o corpo humano do paciente. Qualquer modelo que pretenda servir de base para o desenvolvimento e implementação de ferramentas informáticas orientadas para a medicina, e em especial, para a análise e visualização de dados relacionado com o corpo humano, deve incorporar os princípios fundamentais da modelação cartográfica. Desta maneira, é possível que os dados possam ser devidamente modelados e consequentemente extrapolada mais informação útil. Por outro lado, a utilização da visualização como instrumento de comunicação de resultados, com a inclusão de metáforas visuais cartográficas é outra mais-valia a ter em conta. O modelo CHUB (Cartographic Human Body), que é apresentado neste trabalho, pretende colmatar essa falha identificada no tratamento e visualização de dados relacionados com o corpo humano. Utiliza a modelação cartográfica como alicerce fundamental para a análise dos dados e a visualização científica e de informação como meio para a comunicação de resultados. Para ser possível a sua avaliação e validação foram considerados dois estudos de caso: diagnóstico da artrose no joelho e a análise de sessões de hidrocinesioterapia. Para estes dois estudos de caso foi implementado um protótipo que instancia o modelo CHUB nestes casos particulares, permitindo a sua utilização, avaliação e validação em dois domínios específicos. Os resultados obtidos após a utilização e avaliação do protótipo permitiram validar com sucesso o modelo CHUB proposto nesta tese de doutoramento.Visualization is the realistic or abstract visual representation of a dataset that is generated by computer models or resulting from physical measurements of the real world. Visualization is fundamental to help people understand data and complexes processes and can be categorized according its goals (scientific or information). The correct data model and characterization are essential to the right choice of the visualization techniques and the production of useful visualizations. The great challenge lies in how to determine that the results are showed to the final users at the same time in a coherent, useful and simple way. The cartographic model concept was developed by Dana Tomlin in 1983 with the Map Analysis Package2 [Sendra2000]. A cartographic model can be seen as a collection of maps that are registered in a cartographic database, where each map is a “variable” that can be mathematically operated. These operations may involve primitives such as points or areas of different maps, for example, in a sequential order to interpret and solve spatial problems. In this context, the sequence of operations is similar to the algebraic solution of a group of equations. The creation of automatic tools for human’s body data analysis and visualization is a field in expansion and of great interest. However these tools are very valuable, they suffer from a common limitation that is imposed by their basis architectural model. In general, they rarely represent in a suitable way biological, morphological and/or biomedical data spatial interdependency. These models treat data in an almost total focused and independent way. The human body systems and organs work as a complex machine, where each part depends strongly on the others. This dependency might be stronger or weaker to the system or organ importance on the overall patient condition. The doctor diagnoses an illness by comparing and analyzing information not only directly related to the mostly affected organ, but also to the body as a whole. In fact the doctor performs a subtle spatial analysis, and therefore, executes a typical algebraic map operation in his/her mind, when diagnosing a patient. An illness might arouse different symptoms and physiological changes in systems/organs that are not directly related to the spatial location of it. CHUB is a model that was developed taking into consideration the main principles of cartographic modelling. It structures data according to different layers of information. Each layer is associated to a specific organ and/or system, and might contain geometric data or attributes that are “human-referenced”. CHUB has not been developed as a dynamic model. It is considered that dynamic issues related to human’s body data, such as body movement, blood flow or heartbeat (besides others) will be accomplished by other models that should be used as a specialized extension to CHUB. In order to validate CHUB two cases of study were considered – osteoarthritis knee diagnosis and hydrokinetic therapy sessions analysis, proposed two strategies for its validation and a prototype implemented. This prototype allowed its utilization, evaluation and validation in two different domains. The results achieved after its utilization and test lead to a complete CHUB validation

The Effect of Proximity, Explicitness, and Representation of Basic Science Information on Student Clinical Problem-Solving

Problem: Medical and veterinary students memorize facts but then have difficulty applying those facts in clinical problem solving. Cognitive engineering research suggests that the inability of medical and veterinary students to infer concepts from facts may be due in part to specific features of how information is represented and organized in educational materials. First, physical separation of pieces of information may increase the cognitive load on the student. Second, information that is necessary but not explicitly stated may also contribute to the student’s cognitive load. Finally, the types of representations – textual or graphical – may also support or hinder the student’s learning process. This may explain why students have difficulty applying biomedical facts in clinical problem solving. Purpose: To test the hypothesis that three specific aspects of expository text – the patial distance between the facts needed to infer a rule, the explicitness of information, and the format of representation – affected the ability of students to solve clinical problems. Setting: The study was conducted in the parasitology laboratory of a college of veterinary medicine in Texas. Sample: The study subjects were a convenience sample consisting of 132 second-year veterinary students who matriculated in 2007. The age of this class upon admission ranged from 20-52, and the gender makeup of this class consisted of approximately 75% females and 25% males. Results: No statistically significant difference in student ability to solve clinical problems was found when relevant facts were placed in proximity, nor when an explicit rule was stated. Further, no statistically significant difference in student ability to solve clinical problems was found when students were given different representations of material, including tables and concept maps. Findings: The findings from this study indicate that the three properties investigated – proximity, explicitness, and representation – had no statistically significant effect on student learning as it relates to clinical problem-solving ability. However, ad hoc observations as well as findings from other researchers suggest that the subjects were probably using rote learning techniques such as memorization, and therefore were not attempting to infer relationships from the factual material in the interventions, unless they were specifically prompted to look for patterns. A serendipitous finding unrelated to the study hypothesis was that those subjects who correctly answered questions regarding functional (non-morphologic) properties, such as mode of transmission and intermediate host, at the family taxonomic level were significantly more likely to correctly answer clinical case scenarios than were subjects who did not correctly answer questions regarding functional properties. These findings suggest a strong relationship (p \u3c .001) between well-organized knowledge of taxonomic functional properties and clinical problem solving ability. Recommendations: Further study should be undertaken investigating the relationship between knowledge of functional taxonomic properties and clinical problem solving ability. In addition, the effect of prompting students to look for patterns in instructional material, followed by the effect of factors that affect cognitive load such as proximity, explicitness, and representation, should be explored

How Users Interact with Biodiversity Information Using TaxonTree

Biodiversity databases have recently become widely available to the public and to other researchers. To retrieve information from these resources, users must understand the underlying data schemas even though they often are not content experts. Many other domains share this problem. We developed an interface, TaxonTree, to visualize the taxonomic hierarchy of animal names. We applied integrated searching and browsing so that users need not have complete knowledge either of appropriate keywords or the organization of the data. Our qualitative user study of TaxonTree in an undergraduate course is the first to describe usage patterns in the biodiversity domain. We found that tree-based interaction and visualization aided users ' understanding of the data. Most users approached biodiversity data by browsing, using common, general knowledge rather than the scientific keyword expertise necessary to search using traditional interfaces. Users with different levels of interest in the domain had different interaction preferences