Interactions in Visualization

The overall goal of this thesis is to define the interactions and a classification of interactions in visualization valid in different application domains. The defined interactions will be applied to the states and transformations of the visualization process. In this context, it is necessary to define a representation for the data sets involved in the process. This representation must be sufficiently flexible to support the different classifications of data, attributes, data sets and visual mappings present in the visualization literature.Resúmen de la Tesis de Doctorado presentada por la autora el 16 de marzo de 2018 en la UNS para la obtención del título de Doctor en Ciencias de la ComputaciónEs revisión de: https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/7863Facultad de Informátic

Interactions in Visualization

The overall goal of this thesis is to define the interactions and a classification of interactions in visualization valid in different application domains. The defined interactions will be applied to the states and transformations of the visualization process. In this context, it is necessary to define a representation for the data sets involved in the process. This representation must be sufficiently flexible to support the different classifications of data, attributes, data sets and visual mappings present in the visualization literature.Resúmen de la Tesis de Doctorado presentada por la autora el 16 de marzo de 2018 en la UNS para la obtención del título de Doctor en Ciencias de la ComputaciónEs revisión de: https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/7863Facultad de Informátic

Análisis visual de datos multidimensionales

El objetivo de la visualización es comunicar información de una manera gráfica, interactiva y comprensible. La visualización de datos multivariados, en particular, es un campo de investigación activo con una gran aplicación en diversas áreas. En el análisis de conjuntos de datos multidimensionales, las cuestiones relacionadas con la detección de eventos, correlaciones, patrones y tendencias, desempeñan un papel cada vez más importante. A medida que aumenta la dimensionalidad de los datos, la realización de una visualización eficaz se vuelve cada vez más compleja ya que muchas técnicas tradicionales solo pueden generar vistas parciales de los datos [3, 11, 12, 13], imposibilitando la detección de posibles relaciones entre todas las variables involucradas en el proceso. Por lo tanto, tener un conjunto de metáforas visuales y técnicas de visualización relacionadas, es muy útil para nuestro análisis. Estas representaciones deben poder transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este contexto, el objetivo general es contribuir al desarrollo de tecnologías en torno al análisis visual de datos multidimensionales. En esta línea en particular, nos centraremos en la aplicación de estas nuevas tecnologías en el campo de la geología, pero estos métodos son extensibles a diferentes disciplinas.Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Métricas, técnicas y semántica para la visualización de datos

Un desafío importante al iniciar un proceso de visualización es el de encontrar una representación adecuada para un conjunto de datos y brindar las interacciones apropiadas. Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar nuevas alternativas para asegurar que el resultado de un proceso de visualización sea satisfactorio, tanto para aquel que crea la visualización como para el que la consume. Esta línea de investigación incluye el desarrollo y perfeccionamiento de un modelo unificado de visualización, métricas para la evaluación de técnicas de visualización, técnicas para dominios específicos de aplicación y la asistencia al usuario durante la creación de una visualización mediante la incorporación de información semántica y razonadores semánticos.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Métricas, técnicas y semántica para la visualización de datos

Un desafío importante al iniciar un proceso de visualización es el de encontrar una representación adecuada para un conjunto de datos y brindar las interacciones apropiadas. Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar nuevas alternativas para asegurar que el resultado de un proceso de visualización sea satisfactorio, tanto para aquel que crea la visualización como para el que la consume. Esta línea de investigación incluye el desarrollo y perfeccionamiento de un modelo unificado de visualización, métricas para la evaluación de técnicas de visualización, técnicas para dominios específicos de aplicación y la asistencia al usuario durante la creación de una visualización mediante la incorporación de información semántica y razonadores semánticos.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Métricas, técnicas y semántica para la visualización de datos

Un desafío importante al iniciar un proceso de visualización es el de encontrar una representación adecuada para un conjunto de datos y brindar las interacciones apropiadas. Esta línea de investigación tiene como objetivo estudiar nuevas alternativas para asegurar que el resultado de un proceso de visualización sea satisfactorio, tanto para aquel que crea la visualización como para el que la consume. Esta línea de investigación incluye el desarrollo y perfeccionamiento de un modelo unificado de visualización, métricas para la evaluación de técnicas de visualización, técnicas para dominios específicos de aplicación y la asistencia al usuario durante la creación de una visualización mediante la incorporación de información semántica y razonadores semánticos.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Visualización y realidad aumentada en el campo de las ciencias geológicas

En el campo de las Ciencias Geológicas, un desafío importante consiste en encontrar una representación adecuada de una gran cantidad de datos de distintos tipos, que abarcan análisis de muestras minerales, datos topográficos, proyecciones cartográficas, datos geofísicos, entre otros. La exploración y análisis de estos datos requiere un soporte visual adecuado. Por otra parte, es importante la asistencia de dispositivos móviles al momento de adquirir estos datos en el trabajo de campo. En esta línea de investigación se está trabajando en el diseño y la generación de visualizaciones y de sistemas que las soporten con el objetivo de asistir al geólogo en varias de sus tareas habituales. Por un lado, una sub-línea se refiere a la visualización de datos geológicos que provean un soporte adecuado para la exploración eficiente de distintos conjuntos de datos de micro-química. Por otro, se trabaja en incorporar visualizaciones que asistan al geólogo en la obtención de datos geológicos en el trabajo de campo; esto se lleva a cabo mediante el uso de tecnología de Realidad Aumentada y el uso de dispositivos móviles.Eje: Computación Gráfica, Imágenes y Visualización.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

VISUEL: un tablero dinámico web para la visualización de datos

Data visualization aims to explore and analyze data quickly, interactively, and intuitively using visual representations. Faced with the constant growth of data in terms of volume and diversity, visualization techniques must confront the challenge of dealing with increasingly large datasets in terms of representation, interaction, and performance. Therefore, these techniques must be able to effectively convey the characteristics of the information space and inspire discovery. In this article, a web dynamic dashboard for data visualization called VISUEL is presented. VISUEL supports multiple coordinated views, integrating visualization techniques such as scatterplots, parallel coordinates, and box plots, and interactive schematic maps to represent information enriched with spatial references. VISUEL is fully interactive, supporting traditional interactions like filtering, selection, brushing and linking, and zooming, among others. It also allows the user to configure the visual representation of their data, by selecting the color and shape of the representations. The usefulness of this tool is illustrated using real-life dataset related to the wine industry in Argentina. Important aspects of the case study are discovered through the construction and analysis of multiple views.La visualización de datos tiene como objetivo explorar y analizar los datos de forma rápida, interactiva e intuitiva mediante representaciones visuales. Ante el constante crecimiento de los datos en términos de volumen y diversidad, las técnicas de visualización deben afrontar el desafío de lidiar con conjuntos de datos cada vez más grandes en términos de representación, interacción y desempeño. Por lo tanto, estas técnicas deben ser capaces de transmitir de manera efectiva las características del espacio de información e inspirar el descubrimiento. En este artículo, se presenta un tablero web dinámico para la visualización de datos llamado VISUEL. VISUEL admite múltiples vistas coordinadas, integrando técnicas de visualización como diagramas de dispersión, coordenadas paralelas, diagramas de caja, y mapas esquemáticos interactivos para representar información enriquecida con referencias espaciales. VISUEL es totalmente interactivo y admite interacciones tradicionales como filtrado, selección, brushing and linking, y zoom, entre otras. También permite al usuario configurar la representación visual de sus datos, seleccionando el color y la forma de las representaciones. La utilidad de esta herramienta se ilustra utilizando datos reales relacionados con la industria del vino en Argentina. Se descubren aspectos importantes del caso de estudio mediante la construcción y el análisis de múltiples vistas.Facultad de Informátic

Interacciones en Visualización

En la actualidad, el crecimiento vertiginoso de la cantidad de información genera volúmenes de datos cada vez más grandes y difíciles de comprender y analizar. El aporte de la visualización a la exploración y entendimiento de estos grandes conjuntos de datos resulta altamente significativo. Es frecuente que distintos dominios de aplicación requieran representaciones visuales diferentes; sin embargo, varios de ellos comparten estados intermedios de los datos, transformaciones, y/o requieren manipulaciones similares a nivel de vistas. Al analizar estos denominadores comunes se plantea la necesidad de contar con un modelo de visualización consistente para todas las áreas de visualización que sea válido para distintos dominios de aplicación. En este contexto se define el Modelo Unificado de Visualización (MUV), un modelo de estados representado como un flujo entre los distintos estados que asumen los datos a lo largo del proceso. Las características del proceso de visualización determinan que el usuario deba poder interactuar con los datos y sus representaciones intermedias, controlar las transformaciones y manipular las visualizaciones. En este contexto, la definición de una taxonomía de las interacciones en el área de visualización es sumamente necesaria para lograr un mejor entendimiento del espacio de diseño de las interacciones. El objetivo general de esta tesis consiste en establecer tanto las interacciones como una clasificación de las mismas en el área de visualización que sea válida en los distintos dominios de aplicación. Las interacciones definidas deberán poder aplicarse sobre las distintas transformaciones y estados del proceso de visualización. En este contexto, surge la necesidad de definir una representación para los conjuntos de datos lo suficientemente flexible y orientada al área de visualización, que permita soportar las distintas clasificaciones de datos, atributos, conjuntos de datos y mapeos visuales presentes en la literatura de visualización. Finalmente, con el objetivo de estudiar y validar los conceptos introducidos en esta tesis, se diseñó e implementó el SpinelViz y el Spinel Explorer, dos prototipos de visualización de datos geológicos. Para cada prototipo se diseñó un conjunto de interacciones dedicadas que contribuyeron directamente a un avance significativo en el flujo de trabajo de los geólogos expertos. Además, se mostró cómo la clasificación de las interacciones y las operaciones definidas permiten ordenar y facilitar el desarrollo de un sistema de visualización en un determinado campo de aplicación.Nowadays, the vertiginous growth of information generates volumes of data that are increasingly larger and difficult to understand and analyze. The contribution of visualization to the exploration and understanding of these large data sets is highly significant. Usually, different application domains requiere different visual representations, however, several of them share intermediate states of data, transformations, and/or require similar manipulations. These common denominators suggest the need for a visualization model that is consistent for all visualization areas and valid for different application domains. In this context, the Unified Visualization Model (MUV) is defined. The MUV is a model of states represented as a flow among the different states assumed by the data throughout the process. The properties of the visualization process determine that the user should be able to interact with the data and its intermediate representations, control the transformations and manipulate the visualizations. In this context, the definition of a taxonomy of the interactions in the visualization area is extremely necessary to achieve a better understanding of the design space of the interactions. The overall goal of this thesis is to define the interactions and a classification of interactions in visualization, that is valid in different application domains. The defined interactions will be applied to the states and transformations of the visualization process. In this context, it is necesary to define a representation for the data sets involved in this process. This representation must be sufficiently flexible to support the different classifications of data, attributes, datasets and visual mappings present in the visualization literature. Finally, with the aim of studying and validating the concepts introduced in this thesis, we designed and implemented the SpinelViz and the Spinel Explorer, two prototypes for geological data visualization. For each prototype, a set of dedicated interactions that significantly improved the traditional workflow was designed. In addition, it was exposed how the presented classification and the defined operations allow to order and facilitate the development of a visualization system in a specific application field.Fil: Ganuza, María Luján. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic