A Review and Characterization of Progressive Visual Analytics

Progressive Visual Analytics (PVA) has gained increasing attention over the past years. It brings the user into the loop during otherwise long-running and non-transparent computations by producing intermediate partial results. These partial results can be shown to the user for early and continuous interaction with the emerging end result even while it is still being computed. Yet as clear-cut as this fundamental idea seems, the existing body of literature puts forth various interpretations and instantiations that have created a research domain of competing terms, various definitions, as well as long lists of practical requirements and design guidelines spread across different scientific communities. This makes it more and more difficult to get a succinct understanding of PVA’s principal concepts, let alone an overview of this increasingly diverging field. The review and discussion of PVA presented in this paper address these issues and provide (1) a literature collection on this topic, (2) a conceptual characterization of PVA, as well as (3) a consolidated set of practical recommendations for implementing and using PVA-based visual analytics solutions

DarkSky Halos: Use-Based Exploration of Dark Matter Formation Data in a Hybrid Immersive Virtual Environment

Hybrid virtual reality environments allow analysts to choose how much of the screen real estate they want to use for Virtual Reality (VR) immersion, and how much they want to use for displaying different types of 2D data. We present the use-based design and evaluation of an immersive visual analytics application for cosmological data that uses such a 2D/3D hybrid environment. The applications is a first-in-kind immersive instantiation of the Activity-Centered-Design theoretical paradigm, as well as a first documented immersive instantiation of a details-first paradigm based on scientific workflow theory. Based on a rigorous analysis of the user activities and on a details-first paradigm, the application was designed to allow multiple domain experts to interactively analyze visual representations of spatial (3D) and nonspatial (2D) cosmology data pertaining to dark matter formation. These hybrid data are represented at multiple spatiotemporal scales as time-aligned merger trees, pixel-based heatmaps, GPU-accelerated point clouds and geometric primitives, which can further be animated according to simulation data and played back for analysis. We have demonstrated this multi-scale application to several groups of lay users and domain experts, as well as to two senior domain experts from the Adler Planetarium, who have significant experience in immersive environments. Their collective feedback shows that this hybrid, immersive application can assist researchers in the interactive visual analysis of large-scale cosmological simulation data while overcoming navigation limitations of desktop visualizations

An extended AI-experience : Industry 5.0 in creative product innovation

Creativity plays a significant role in competitive product ideation. With the increasing emergence of Virtual Reality (VR) and Artificial Intelligence (AI) technologies, the link between such technologies and product ideation is explored in this research to assist and augment creative scenarios in the engineering field. A bibliographic analysis is performed to review relevant fields and their relationships. This is followed by a review of current challenges in group ideation and state-of-the-art technologies with the aim of addressing them in this study. This knowledge is applied to the transformation of current ideation scenarios into a virtual environment using AI. The aim is to augment designers’ creative experiences, a core value of Industry 5.0 that focuses on human-centricity, social and ecological benefits. For the first time, this research reclaims brainstorming as a challenging and inspiring activity where participants are fully engaged through a combination of AI and VR technologies. This activity is enhanced through three key areas: facilitation, stimulation, and immersion. These areas are integrated through intelligent team moderation, enhanced communication techniques, and access to multi-sensory stimuli during the collaborative creative process, therefore providing a platform for future research into Industry 5.0 and smart product development

Visually-Enabled Active Deep Learning for (Geo) Text and Image Classification: A Review

This paper investigates recent research on active learning for (geo) text and image classification, with an emphasis on methods that combine visual analytics and/or deep learning. Deep learning has attracted substantial attention across many domains of science and practice, because it can find intricate patterns in big data; but successful application of the methods requires a big set of labeled data. Active learning, which has the potential to address the data labeling challenge, has already had success in geospatial applications such as trajectory classification from movement data and (geo) text and image classification. This review is intended to be particularly relevant for extension of these methods to GISience, to support work in domains such as geographic information retrieval from text and image repositories, interpretation of spatial language, and related geo-semantics challenges. Specifically, to provide a structure for leveraging recent advances, we group the relevant work into five categories: active learning, visual analytics, active learning with visual analytics, active deep learning, plus GIScience and Remote Sensing (RS) using active learning and active deep learning. Each category is exemplified by recent influential work. Based on this framing and our systematic review of key research, we then discuss some of the main challenges of integrating active learning with visual analytics and deep learning, and point out research opportunities from technical and application perspectives-for application-based opportunities, with emphasis on those that address big data with geospatial components

Visualisation de l'information appliquée à l'analyse et à l'attribution de performances financières

Croesus Finansoft développe depuis 28 ans un logiciel intégré de gestion de portefeuille pour les firmes de courtages et les conseillers indépendants. Leur application est présentement utilisée par la plupart des grandes firmes au pays, incluant les financières CIBC, Banque Nationale, Valeurs Mobilières Desjardins et TD. L’application développée par l’entreprise doit donc gérer des tables de données contenant souvent plus d’un milliard de transactions. Pour l’entreprise, le défi est de taille. L’application doit offrir une vue cohérente des portefeuilles des investisseurs, en plus de guider les gestionnaires quant aux nouvelles possibilités d’investissement, au suivi des objectifs de placement, des calculs de rendement, de performance, etc. Malgré les différentes avancées technologiques, certaines de ces tâches sont encore très difficiles à effectuer, principalement à cause de la quantité de données impliquées. L’analyse des performances des portefeuilles d’investissements est particulièrement problématique dans ces circonstances. L’analyse de performances ne se limite pas simplement à comparer des rendements obtenus à différents moments dans le temps. Il s’agit d’un processus complexe qui demande la corrélation d’une multitude d’informations afin d’obtenir une vue complète de la situation. Les performances des investissements sont toujours évaluées par rapport à une référence, par exemple un indice de marché. L’attribution de performances tente d’expliquer d’où proviennent les écarts de rendement par rapport à cette référence. Est-ce explicable par le fait que les investisseurs ont choisi des titres ayant offert des rendements supérieurs à ceux de l’indice ? Ou encore parce qu’ils ont investi davantage dans les obligations à long terme, limitant ainsi leur exposition au risque ? L’outil développé par Croesus permet facilement de mesurer les performances d’un seul portefeuille ou d’un petit groupe de portefeuilles. Effectuer cette analyse pour tous les clients d’une succursale simultanément devient beaucoup plus complexe. Croesus ne supporte pas non plus l’attribution de performances. Pour les gestionnaires de l’entreprise, offrir ces fonctionnalités s’avère un enjeu de taille, surtout à cause de la quantité de données impliquées. Comment présenter ces informations à l’expert sans créer une surcharge d’information ? Comment permettre d’identifier facilement les problèmes dans les données, les tendances générales, les écarts par rapport aux références, de façon à ce que des actions concrètes puissent être mises en place afin de corriger la situation ? La visualisation permet de tirer profit de la capacité humaine à interpréter des images beaucoup plus rapidement et efficacement que des données numériques ou textuelles. Elle vise à augmenter les capacités de traitement de l’humain, de façon à ce qu’il soit conservé dans le processus d’analyse, contrairement aux processus de décisions automatisés. Bien que la visualisation soit un domaine actif de recherche depuis de nombreuses années, très peu de solutions adaptées à la réalité de la finance, et encore moins à l’analyse des performances, ont été présentées jusqu’à présent. Cette thèse explore différentes techniques de visualisation permettant de simplifier le processus d’analyse de performances financières dans le contexte de gestion de portefeuilles de l’application développée par Croesus. Elle présente les résultats de trois projets distincts réalisés au cours des dernières années, tous liés à l’analyse des performances financières. Le premier projet présente une technique d’interaction novatrice permettant de simplifier l’analyse des performances sur un graphique linéaire simple (line graph). Que ce soit pour comparer les rendements de plusieurs centaines de portefeuilles simultanément ou pour plusieurs centaines de titres d’un secteur d’activité, les graphiques linéaires sont rapidement surchargés d’information, rendant l’analyse plutôt complexe. L’outil proposé, VectorLens, permet d’explorer les données en offrant des techniques de sélection avancées. La principale contribution concerne la sélection angulaire. Dans la mesure où le graphique présente des rendements, la pente des droites encode l’essentiel de l’information. VectorLens tire profit de cette caractéristique et permet, en un seul mouvement, de sélectionner rapidement et efficacement les éléments en fonction de leur pente, moyennant une marge établie de façon dynamique. L’outil intègre également d’autres outils de sélection, incluant la sélection par zone (pinceau), la sélection par catégories, etc. Il est également possible de combiner plusieurs lentilles VectorLens pour effectuer des requêtes plus complexes. La technique a été comparée aux principales techniques de sélection de courbes dans le cadre d’une expérience contrôlée en laboratoire. Les résultats ont démontré que VectorLens offrait des performances supérieures ou égales dans la plupart des cas, en plus d’être préférée par la plupart des utilisateurs. Le deuxième projet propose une nouvelle technique de visualisation permettant de séparer efficacement les couches d’informations sur un graphique linéaire simple. Cette technique s’avère intéressante pour comparer les rendements de titres de différents secteurs, ou même les rendements de portefeuilles de différents clients, gestionnaires ou même succursales, par exemple. Plutôt que d’utiliser uniquement la couleur pour séparer les différents groupes d’éléments, cette technique consiste à exploiter l’espace inutilisé entre deux valeurs sur l’abscisse en compressant les courbes des différentes couches, de façon à éviter l’occlusion causée par le chevauchement des courbes. Plusieurs variantes tirant profit de ce concept ont été proposées et comparées à l’état de l’art dans le cadre d’une évaluation en laboratoire. Les résultats ont démontré que les techniques de compression, et plus particulièrement la technique superposée, permettaient d’effectuer les tâches de façon plus précise et avec un taux de succès globalement supérieur par rapport à l’état de l’art. Enfin, le troisième projet tente d’adresser le problème d’attribution de performances à grande échelle. Deux nouvelles techniques de visualisation, basées sur un graphique ternaire (ternary plot), ont été proposées afin de représenter sur un seul graphique la relation entre le rendement différentiel avec la référence et les effets expliquant cette différence. Un système complet, sous la forme d’un tableau de bord intégrant les visualisations proposées, a été développé et évalué avec quatre experts du domaine dans un contexte réel d’analyse. Les résultats ont démontré que les outils proposés permettent d’analyser un grand ensemble de portefeuilles, à différents niveaux, de façon simple et efficace. Les outils proposés révèlent clairement les écarts de performance, permettent d’identifier facilement la source du problème, et même la stratégie globale utilisée par les gestionnaires de comptes auprès de leurs clients et les comptes qui dévient de ces stratégies

Explanatory visualization of multidimensional projections

Het verkrijgen van inzicht in grote gegevensverzalelingen (tegenwoording bekend als ‘big data’) kan gedaan worden door ze visueel af te beelden en deze visualisaties vervolgens interactief exploreren. Toch kunnen beide het aantal datapunten of metingen, en ook het aantal dimensies die elke meting beschrijven, zeer groot zijn – zoals een table met veel rijen en kolommen. Het visualiseren van dergelijke zogenaamde hoog-dimensionale datasets is zeer uitdagend. Een manier om dit te doen is door het maken van een laag (twee of drie) dimensionale afbeelding, waarin men dan zoekt naar interessante datapatronen in plaats van deze te zoeken in de oorspronkelijke hoog-dimensionale data. Technieken die dit scenario ondersteunen, de zogenaamde projecties, hebben verschillende voordelen – ze zijn visueel schaalbaar, ze werken robuust met ruizige data, en ze zijn snel. Toch is het gebruik van projecties ernstig beperkt door het feit dat ze moeilijk te interpreteren zijn. We benaderen dit problem door verschillende technieken te ontwikkelen die de interpretative vergemakkelijken, zoals het weergeven van projectiefouten en het uitleggen van projecties door middel van de oorpronkelijke hoge dimensies. Onze technieken zijn makkelijk te leren, snel te rekenen, en makkelijk toe te voegen aan elke dataexploratiescenario dat gebruik maakt van elke projectie. We demonstreren onze oplossingen met verschillende toepassingen en data van metingen, wetenschappelijke simulaties, software-engineering, en netwerken