Visualisation de données dynamiques et complexes : des séries temporelles hiérarchiques aux graphes multicouches

The analysis of data that is increasingly complex, large and from different sources (e.g. internet, social medias, etc.) is a difficult task. However, it remains crucial for many fields of application. It implies, in order to extract knowledge, to better understand the nature of the data, its evolution or the many complex relationships it may contain. Information visualization is about visual and interactive representation methods to help a user to extract knowledge. The work presented in this document takes place in this context.At first, we are interested in the visualization of large hierarchical time series. After analyzing the different existing approaches, we present the MultiStream system for visualizing, exploring and comparing the evolution of the series organized into a hierarchical structure. We illustrate its use by two examples: emotions expressed in social media and the evolution of musical genres. In a second time, we tackle the problem of complex data modeled in the form of multilayer graphs (different types of edges can connect the nodes). More specifically, we are interested in the visual querying of large graphs and we present VERTIGo, a system which makes it possible to build queries, to launch them on a specific engine, to visualize/explore the results at different levels of details and to suggest new query extensions. We illustrate its use with a graph of co-authors from different communities.El análisis de datos cada vez más complejos, voluminosos y de diferentes fuentes (internet, redes sociales, etc.) es una tarea difícil pero crucial en muchos campos de aplicación. La extracción de conocimiento, implica comprender mejor la naturaleza de los datos, su evolución o las diferentes relaciones complejas que pueden contener. La visualización de la información se basa en utilizar métodos de representación visual combinados con técnicas de interacción, con el objetivo de ayudar al usuario a extraer conocimiento. Es en este contexto que se sitúa el trabajo presentado en esta memoria.Para comenzar, nos interesamos en la visualización de largas series temporales jerárquicas. Así, después de analizar los diferentes enfoques existentes, presentamos el sistema MultiStream. Este sistema visualiza, explora y compara la evolución de series organizadas en una estructura jerárquica. Ilustramos su uso mediante dos ejemplos de utilización: las emociones expresadas en las redes sociales y la evolución de los géneros musicales. Después, abordamos el problema de los datos complejos modelados en forma de grafos multicapas (diferentes tipos de relaciones entre nodos). Específicamente, nos interesamos en la consulta visual de grandes grafos. Para ello, presentamos VERTIGo, un sistema que permite crear consultas, interactuar con el motor de consulta, visualizar y explorar los resultados en diferentes niveles de detalle. Además el sistema sugiere nuevas extensiones de consultas. Ilustramos su uso en un grafo de autores de diferentes comunidades.L'analyse de données de plus en plus complexes, volumineuses et issues de différentes sources (e.g. internet, médias sociaux, etc.) est une tâche difficile. Elle reste cependant cruciale dans de très nombreux domaines d'application. Elle implique, pour pouvoir en extraire des connaissances, de mieux comprendre la nature des données, leur évolution ou les nombreuses relations complexes qu'elles peuvent contenir. La visualisation d'informations s'intéresse aux méthodes de représentations visuelles et interactives permettant d'aider un utilisateur à extraire des connaissances. C'est dans ce contexte que se situe le travail présenté dans ce mémoire. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la visualisation de longues séries temporelles hiérarchiques. Après avoir analysé les différentes approches existantes, nous présentons le système MultiStream permettant de visualiser, explorer et comparer l'évolution de séries organisées dans une structure hiérarchique. Nous illustrons son utilisation par deux exemples d'utilisation : émotions exprimées dans des médias sociaux et évolution des genres musicaux. Dans un second temps nous abordons la problématique de données complexes modélisées sous la forme de graphes multicouches (différents types d'arêtes peuvent relier les noeuds). Plus particulièrement nous nous intéressons au requêtage visuel de graphes volumineux en présentant VERTIGo un système qui permet de construire des requêtes, d'interroger un moteur spécifique, de visualiser/explorer les résultats à différents niveaux de détail et de suggérer de nouvelles extensions de requêtes. Nous illustrons son utilisation à l'aide d'un graphe d'auteurs provenant de différentes communautés

Visualization of Dynamic and Complex Data : from Hierarchical Time Series to Multilayer Graphs

L'analyse de données de plus en plus complexes, volumineuses et issues de différentes sources (e.g. internet, médias sociaux, etc.) est une tâche difficile. Elle reste cependant cruciale dans de très nombreux domaines d'application. Elle implique, pour pouvoir en extraire des connaissances, de mieux comprendre la nature des données, leur évolution ou les nombreuses relations complexes qu'elles peuvent contenir. La visualisation d'informations s'intéresse aux méthodes de représentations visuelles et interactives permettant d'aider un utilisateur à extraire des connaissances. C'est dans ce contexte que se situe le travail présenté dans ce mémoire. Dans un premier temps, nous nous intéressons à la visualisation de longues séries temporelles hiérarchiques. Après avoir analysé les différentes approches existantes, nous présentons le système MultiStream permettant de visualiser, explorer et comparer l'évolution de séries organisées dans une structure hiérarchique. Nous illustrons son utilisation par deux exemples d'utilisation : émotions exprimées dans des médias sociaux et évolution des genres musicaux. Dans un second temps nous abordons la problématique de données complexes modélisées sous la forme de graphes multicouches (différentes types d'arêtes peuvent relier les n÷uds). Plus particulièrement nous nous intéressons au requêtage visuel de graphes volumineux en présentant VERTIGo un système qui permet de construire des requêtes, d'interroger un moteur spécifique, de visualiser/explorer les résultats à différentes niveaux de détail et de suggérer de nouvelles extensions de requêtes. Nous illustrons son utilisation à l'aide d'un graphe d'auteurs provenant de différentes communautés.The analysis of data that is increasingly complex, large and from different sources (e.g. internet, social medias, etc.) is a dificult task. However, it remains crucial for many fields of application. It implies, in order to extract knowledge, to better understand the nature of the data, its evolution or the many complex relationships it may contain. Information visualization is about visual and interactive representation methods to help a user to extract knowledge. The work presented in this document takes place in this context. At first, we are interested in the visualization of large hierarchical time series. After analyzing the different existing approaches, we present the MultiStream system for visualizing, exploring and comparing the evolution of the series organized into a hierarchical structure. We illustrate its use by two examples: emotions expressed in social media and the evolution of musical genres. In a second time, we tackle the problem of complex data modeled in the form of multilayer graphs (different types of edges can connect the nodes). More specifically, we are interested in the visual querying of large graphs and we present VERTIGo, a system which makes it possible to build queries, to launch them on a specific engine, to visualize/explore the results at different levels of details and to suggest new query extensions. We illustrate its use with a graph of co-authors from different communities

Visual Querying and Exploring of Large Multilayer Graphs

International audienceMany real world data can be modeled by a graph with a set of nodes interconnected to each other by multiple relationships. Such a rich graph is called multilayer graph. We present a novel visual platform to query, explore and support the analysis of large multilayer graphs. Our approach provides coordinated views to navigate and explore the large set of retrieved results at different level of granularities. In addition, the proposed system supports the refinement of the query by visual suggestions to guide the user through the exploration process. A demo video is available at https://youtu.be/zray-iR8Hz0

Visualisation de Séries Temporelles Hiérarchiques avec une approche Focus+Context

International audienceMultiple time series are present in many domains such as medicine, finance, and manufacturing for analytical purposes. When dealing with several time series scalability problem overcome. To solve this problem, multiple time series can be organized into a hierarchical structure. In this work, we introduce a Streamgraph-based approach to convey this hierarchical structure. Based on a focus+context technique, our visualization allows time series exploration at different granularities (e. g., from overview to details). A demo is available at http://advanse.lirmm.fr/hierarchical/

The MultiStream Implementation: A Multiresolution Streamgraph Approach to Explore Hierarchical Time Series

Multiple time series are a set of multiple quantitative variables occurring at the same interval. They are present in many domains such as medicine, finance, and manufacturing for analytical purposes. In recent years, streamgraph visualization (evolved from ThemeRiver) has been widely used for representing temporal evolution patterns in multiple time series. However, streamgraph as well as ThemeRiver suffer from scalability problems when dealing with several time series. To solve this problem, multiple time series can be organized into a hierarchical structure where individual time series are grouped hierarchically according to their proximity. In this paper, we present a new streamgraph-based approach to convey the hierarchical structure of multiple time series to facilitate the exploration and comparisons of temporal evolution. Based on a focus+context technique, our method allows time series exploration at different granularities (e. g., from overview to details). This code is the implementation of Mutlistream that have been used in:E. Cuenca, A. Sallaberry, F. Y. Wang, and P. Poncelet. "MultiStream: A Multiresolution Streamgraph Approach to Explore Hierarchical Time Series". In IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 24, N. 12, 2018, pp. 3160-3173

#AIDS Analyse Information Dangers Sexualité : caractériser les discours à propos du VIH dans les forums de santé

National audienceContexte : Les forums de discussion consacrés au VIH remplissent trois fonctions. Tout d'abord, ils sont utilisés par les internautes comme sources d'information pour se renseigner sur les traitements, les risques d'infection liés au sida ou le « vivre avec » la maladie ou le virus. Ensuite, ils servent de média pour les institutions de santé ou les associations afin de communiquer des informations de prévention sur le VIH. Enfin, ils apparaissent comme sources de connaissances pour les professionnels de santé (médecins, soignants) pour comprendre les comportements liés au VIH, et pour les professionnels de la prévention, pour modérer les forums et adapter les campagnes de prévention aux différents publics. Objectif : Notre objectif dans cet article est de proposer un processus d'ingénierie des connaissances com-plet, permettant : 1) de collecter des messages dans des médias sociaux ; 2) de classifier ces messages de manière semi-automatique selon le genre, le niveau d'expertise, le niveau informationnel, le type de risque ainsi que les émotions exprimées ; 3) de visualiser ces nouvelles connaissances dans une représentation ori-ginale prenant en compte la temporalité et la hiérarchie sous-jacente à la classification. Cette visualisation pourrait permettre aux gestionnaires de sites de forums et aux professionnels de santé de naviguer dans le flot de messages pour suivre l'évolution de l'importance de ces thématiques. Méthodes : Notre approche combine une démarche qualitative et quantitative. Nous avons travaillé sur plus de 226 252 messages issus du forum Sida Info Service. Deux chercheurs en sciences de l'information et de la communication ont élaboré une grille d'analyse, puis ont annoté 4 481 messages selon cette grille. Ces données ont été utilisées pour apprendre des classifieurs qui ont permis d'étiqueter l'ensemble des messages du site à notre disposition. Afin de définir les meilleurs classifieurs, nous avons comparé l'efficacité des mé-thodes de classification traditionnelles statistiques et plusieurs architectures d'apprentissage profond. Une fois les messages étiquetés, nous avons utilisé une visualisation de type streamgraph, combinée avec un outil de navigation hiérarchique, pour visualiser l'évolution de ces annotations dans le temps. Résultats : Les résultats sont prometteurs et montrent l'efficacité des méthodes d'apprentissage profond pour caractériser les messages des forums de manière automatique. La méthode de visualisation mise en place permet d'explorer les résultats de ces méthodes et ainsi faciliter l'accès aux connaissances