Design de interação e mineração de dados : revisão sistemática e desdobramentos futuros

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Artes, Programa de Pós-Graduação em Design, 2019.Com a emergência da geração, coleta e análise de grande quantidade de dados de uso em diversas disciplinas, esta pesquisa busca sintetizar as aplicações já utilizadas da mineração de dados no processo de design de interação. Busca-se entender os esforços já empreendidos, as lacunas existentes e as possibilidades futuras para a interseção dessas duas disciplinas; é discutida ainda a terminologia a ser utilizada para se referir a esse junção: data-aware design. A metodologia utilizada foi a revisão sistemática, utilizando como base Costa e Zoltowski (2014) e Schiavon (2015). Os referenciais teóricos para o design de interação foram Norman (2013) e Verplank (2009), enquanto o referencial para a mineração de dados foi Han et al. (2012). Foram analisados nove estudos, todos em língua inglesa, que apresentam empolgação com as possibilidades que a mineração de dados pode trazer ao design de interação, mas apenas quatro apresentaram dados, mesmo que incompletos, para demonstrar os benefícios dessa abordagem, e apenas dois manifestaram preocupações com a privacidade e segurança no uso de dados dos usuários.With the emergence of the generation, collection, and analysis of a great amount of usage data in different fields, this research looks to synthesize the data mining activities that happened in the interaction design process. This research strives to understand the efforts made, the existing gaps and the future possibilities for the intersection of these two fields. It also discusses how to call this intersection: dataaware design. The methodology used was the systematic review, based on Costa and Zoltowski (2014) and Schiavon (2015). The authors referenced for interaction design were Norman (2013) and Verplank (2009), while Han et al. (2012) were referenced for data mining. Nine studies were analyzed, all written in English. Overall they show excitement towards what data mining can bring to interaction design, but only four show data, even if incomplete, to demonstrate the benefits of this approach, and only two studies showed concerns regarding privacy and security while using user data

Multi-aspect visual analytics on large-scale high-dimensional cyber security data

In this article, we present a visual analytics system, SemanticPrism, which aims to analyze large-scale highdimensional cyber security datasets containing logs of a million computers. SemanticPrism visualizes the data from three different perspectives: spatiotemporal distribution, overall temporal trends, and pixel-based IP (Internet Protocol) address blocks. With each perspective, we use semantic zooming to present more detailed information. The interlinked visualizations and multiple levels of detail allow us to detect unexpected changes taking place in different dimensions of the data and to identify potential anomalies in the network. After comparing our approach to other submissions, we outline potential paths for future improvement. Copyright © 2013 The Author(s).close