Poster mostrado no EPCG sobre a árvore genealógica existente entre orientados e orientadores, extraído à partir da co-relação das infoboxes da Wikipedia.N/

Carvalho, Elizabeth

Fernandes, David Paiva

Portuguese

The Repositório Aberto

DocGenealogy
Uma árvore genealógica de doutorados
David Fernandes
Universidade Aberta
Rua da Escola Politécnica 141-147, 1269-001 Lisboa 
Portugal
david.paiva.fernandes@gmail.com
Elizabeth Carvalho
CIAC – Centro de Investigação em Artes e Comunicação
Rua da Escola Politécnica 141-147, 1269-001 Lisboa 
Portugal
ecarvalho@uab.pt
1. Introdução
O estudo de actividades complexas, tais como a produção científica e o 
desenvolvimento de software requerem muitas vezes a modelagem de conexões 
entre entidades heterogéneas, incluindo artefactos (Heer & Perer, 2014), pessoas 
e instituições. DocGenealogy é uma aplicação web que permite facilmente 
descobrir a relação existente entre orientadores de doutoramento e seus 
orientados ao longo do tempo. Ela oferece
um gráfico interactivo para ajudar nesta
tarefa, além de outros gráficos para suporte
a uma melhor análise e entendimento da
informação pelos utilizadores finais.
2. Base científica
Grafos
De uma forma geral, os grafos são um
dos mais importantes modelos de dados em
ciências da computação, porque muitos
problemas e domínios podem ser
modelados como estruturas desse tipo.
Os cientistas criaram uma diversidade de
técnicas de visualização para grafos: 
diagramas vértice-arco (Jianu, Rusu, Hu,
& Taggart, 2014), vistas de matrizes de
adjacência (Kang, Lee, Koutra & Faloutsos,
2014), híbridos das duas foram também
propostos (Rufiange, McGuffin & Fuhrman,
2012; Henry, Fekete & McGuffin, 2007). 
Shneiderman e Aris (2006) propuseram
um layout de visualização em rede com
base em substrato semântico definido pelo
utilizador com o diagrama de ligações dos
vértices como uma visualização subjacente.
3. Material e método
Origem dos dados
Um infobox de um artigo na Wikipédia (Tran & Cao, 2013) 
contém geralmente os factos-chave e é organizado como pares 
de atributo-valor. Os infoboxes permitem não só aos leitores 
reunirem rapidamente as informações mais importantes sobre 
alguns aspectos dos artigos em que eles aparecem, mas também
fornecem uma fonte para muitas bases de conhecimento 
derivadas da Wikipedia. No entanto, nem todos os valores dos 
atributos de uma infobox são actualizados com frequência e com 
precisão.
Extracção de dados
O resultado e as informações
a que temos acesso, como em
qualquer outro tipo de página
web dinâmica, é em HTML puro.
A ferramenta de extracção de
dados que implementamos, lê o
HTML de uma página, extrai as
informações relevantes
necessárias e, fazendo uso dos
URL de orientadores/mentores
de doutoramento e de
orientados, recursivamente
obtém mais informações, construindo assim o
grafo.
Interface e visualização
Os algoritmos de força-direta (Kobourov, 2012) estão entre os métodos mais 
flexíveis para o cálculo de layouts de grafos simples, sem orientação. Também 
conhecido como molas encastradas (spring embedders), tais algoritmos calculam 
o layout de um grafo utilizando apenas informações contidas dentro da estrutura 
do grafo propriamente dito, em vez de depender do conhecimento do seu domínio
específico. Os grafos desenhados com 
estes algoritmos tendem a ser 
esteticamente agradáveis, exibem 
simetrias e tendem a produzir layouts sem 
cruzamentos entre arcos, livres para os 
grafos planares. 
Tecnologia
Para a extracção dos dados e o 
processo de rastreamento web foi 
implementada uma aplicação java 
específica que executa as solicitações 
directas via http. O conteúdo HTML de 
cada página é explorado utilizando 
consultas XPath XML (W3C, 2015), que 
extraem os dados relevantes e organiza-os
segundo estruturas de dados JSON. Nesse
formato, os dados ficam prontos para o 
consumo directo pela framework de
visualização e interação gráfica, D3.js
(Bostock, 2016a), uma biblioteca em
JavaScript que utiliza o HTML, SVG e
CSS, em especial, as suas
funcionalidades de desenho de grafos
(Bostock, 2016b). Finalmente, foi criado
(http://wst.life/docgenealogy) um website
para mostrar a visualização e a
interacção disponíveis sobre os dados,
utilizando padrões em HTML/CSS/JS.
4. Trabalho futuro e considerações
Este artigo introduziu o aplicativo web DocGenealogy, um trabalho 
em curso. Já realizamos alguns testes informais e preliminares para 
avaliar seu desempenho e sua qualidade visual total, tanto a nível de 
estética, além da usabilidade de sua interface e eficácia no 
mapeamento de dados. Apesar de termos tido um resultado global 
muito positivo, como o nosso
objectivo principal é conhecer a
sua eficácia para apoiar a
análise visual e raciocínio
sobre a relação entre
orientadores de doutoramento
e orientados, estamos
desenvolvendo actualmente um
estudo de caso, que permita a
sua avaliação e teste de forma
mais ampla e detalhada em termos de sua
eficácia para apoiar a apreensão da
informação.
Referências:
Bostock, M. (2016a). Data-driven documents. https://d3js.org/. Accessed: 
2016-1- 15.
Bostock, M. (2016b). Force layout. https://github.com/mbostock/d3/wiki/Force-
Layout. Accessed: 2016-1- 15.
Beck, F., Burch, M., Diehl, S., & Weiskopf, D. (2014). The state of the art in 
visualizing dynamic graphs. EuroVis STAR.
Dunne, C., & Shneiderman, B. (2013, April). Motif simplification: improving network
visualization readability with fan, connector, and clique glyphs. In Proceedings of 
the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 3247-
3256). ACM. 
Heer, J., & Perer, A. (2014). Orion: A system for modeling, transformation and
visualization of multidimensional heterogeneous networks. Information 
Visualization, 13(2), 111-133. 
Henry, N., Fekete, J. D., & McGuffin, M. J. (2007). NodeTrix: a hybrid visualization 
of social networks. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 
13(6), 1302-1309. 
Jianu, R., Rusu, A., Hu, Y., & Taggart, D. (2014). How to display group 
information on node-link diagrams: an evaluation. Visualization and 
Computer Graphics, IEEE Transactions on, 20(11), 1530-1541. 
Kang, U., Lee, J. Y., Koutra, D., & Faloutsos, C. (2014). Net-ray: Visualizing and 
mining billion-scale graphs. In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining 
(pp. 348-361). Springer International Publishing. 
Kobourov, S. G. (2012). Spring Embedders and force directed Graph Drawing
Algorithms, university of Arizona. 
Lam, H., Bertini, E., Isenberg, P., Plaisant, C., & Carpendale, S. (2012). Empirical 
studies in information visualization: Seven scenarios. Visualization and Computer 
Graphics, IEEE Transactions on, 18(9), 1520-1536. 
Liu, H., & Motoda, H. (2012). Feature selection for knowledge discovery and 
data mining (Vol. 454). Springer Science & Business Media.
Liu, S., Cui, W., Wu, Y., & Liu, M. (2014). A survey on information visualization: 
recent advances and challenges. The Visual Computer, 30(12), 1373-1393. 
Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. CRC Press. 
Rufiange, S., McGuffin, M. J., & Fuhrman, C. P. (2012, February). TreeMatrix: A 
hybrid visualization of compound graphs. In Computer Graphics Forum (Vol. 
31, No. 1, pp. 89-101). Blackwell Publishing Ltd. 
Shneiderman, B., & Aris, A. (2006). Network visualization by semantic substrates. 
Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 12(5), 733-740. 
Tran, T., & Cao, T. H. (2013). Automatic Detection of Outdated Information in 
Wikipedia Infoboxes. Research in Computing Science, 70, 183-194. 
W3C (2015. XML Path Language (XPath). Accessed: 2016-1-15.
Zhou, H., Xu, P., Yuan, X., & Qu, H. (2013). Edge bundling in information 
visualization. Tsinghua Science and Technology, 18(2), 145-156.
Zinsmaier, M., Brandes, U., Deussen, O., & Strobelt, H. (2012). Interactive level-of-
detail rendering of large graphs. Visualization and Computer Graphics, IEEE 
Transactions on, 18(12), 2486-2495. 
Dados originais e ligação à página da Wikipedia
 
http://wst.life/docgenealogy 
Selecção de vértices e visualização de relações
EGRFGDFGDFG
Ajuda “autocomplete”
Infobox
"cientista"


DocGenealogy: uma árvore genealógica de doutorados

Repositório Aberto da Universidade Aberta

DocGenealogyUma árvore genealógica de doutoradosDavid FernandesUniversidade AbertaRua da Escola Politécnica 141-147, 1269-001 Lisboa Portugaldavid.paiva.fernandes@gmail.comElizabeth CarvalhoCIAC – Centro de Investigação em Artes e ComunicaçãoRua da Escola Politécnica 141-147, 1269-001 Lisboa Portugalecarvalho@uab.pt1. IntroduçãoO estudo de actividades complexas, tais como a produção científica e o desenvolvimento de software requerem muitas vezes a modelagem de conexões entre entidades heterogéneas, incluindo artefactos (Heer & Perer, 2014), pessoas e instituições. DocGenealogy é uma aplicação web que permite facilmente descobrir a relação existente entre orientadores de doutoramento e seus orientados ao longo do tempo. Ela ofereceum gráfico interactivo para ajudar nestatarefa, além de outros gráficos para suportea uma melhor análise e entendimento dainformação pelos utilizadores finais.2. Base científicaGrafosDe uma forma geral, os grafos são umdos mais importantes modelos de dados emciências da computação, porque muitosproblemas e domínios podem sermodelados como estruturas desse tipo.Os cientistas criaram uma diversidade detécnicas de visualização para grafos: diagramas vértice-arco (Jianu, Rusu, Hu,& Taggart, 2014), vistas de matrizes deadjacência (Kang, Lee, Koutra & Faloutsos,2014), híbridos das duas foram tambémpropostos (Rufiange, McGuffin & Fuhrman,2012; Henry, Fekete & McGuffin, 2007). Shneiderman e Aris (2006) propuseramum layout de visualização em rede combase em substrato semântico definido peloutilizador com o diagrama de ligações dosvértices como uma visualização subjacente.3. Material e métodoOrigem dos dadosUm infobox de um artigo na Wikipédia (Tran & Cao, 2013) contém geralmente os factos-chave e é organizado como pares de atributo-valor. Os infoboxes permitem não só aos leitores reunirem rapidamente as informações mais importantes sobre alguns aspectos dos artigos em que eles aparecem, mas tambémfornecem uma fonte para muitas bases de conhecimento derivadas da Wikipedia. No entanto, nem todos os valores dos atributos de uma infobox são actualizados com frequência e com precisão.Extracção de dadosO resultado e as informaçõesa que temos acesso, como emqualquer outro tipo de páginaweb dinâmica, é em HTML puro.A ferramenta de extracção dedados que implementamos, lê oHTML de uma página, extrai asinformações relevantesnecessárias e, fazendo uso dosURL de orientadores/mentoresde doutoramento e deorientados, recursivamenteobtém mais informações, construindo assim ografo.Interface e visualizaçãoOs algoritmos de força-direta (Kobourov, 2012) estão entre os métodos mais flexíveis para o cálculo de layouts de grafos simples, sem orientação. Também conhecido como molas encastradas (spring embedders), tais algoritmos calculam o layout de um grafo utilizando apenas informações contidas dentro da estrutura do grafo propriamente dito, em vez de depender do conhecimento do seu domínioespecífico. Os grafos desenhados com estes algoritmos tendem a ser esteticamente agradáveis, exibem simetrias e tendem a produzir layouts sem cruzamentos entre arcos, livres para os grafos planares. TecnologiaPara a extracção dos dados e o processo de rastreamento web foi implementada uma aplicação java específica que executa as solicitações directas via http. O conteúdo HTML de cada página é explorado utilizando consultas XPath XML (W3C, 2015), que extraem os dados relevantes e organiza-ossegundo estruturas de dados JSON. Nesseformato, os dados ficam prontos para o consumo directo pela framework devisualização e interação gráfica, D3.js(Bostock, 2016a), uma biblioteca emJavaScript que utiliza o HTML, SVG eCSS, em especial, as suasfuncionalidades de desenho de grafos(Bostock, 2016b). Finalmente, foi criado(http://wst.life/docgenealogy) um websitepara mostrar a visualização e ainteracção disponíveis sobre os dados,utilizando padrões em HTML/CSS/JS.4. Trabalho futuro e consideraçõesEste artigo introduziu o aplicativo web DocGenealogy, um trabalho em curso. Já realizamos alguns testes informais e preliminares para avaliar seu desempenho e sua qualidade visual total, tanto a nível de estética, além da usabilidade de sua interface e eficácia no mapeamento de dados. Apesar de termos tido um resultado global muito positivo, como o nossoobjectivo principal é conhecer asua eficácia para apoiar aanálise visual e raciocíniosobre a relação entreorientadores de doutoramentoe orientados, estamosdesenvolvendo actualmente umestudo de caso, que permita asua avaliação e teste de formamais ampla e detalhada em termos de suaeficácia para apoiar a apreensão dainformação.Referências:Bostock, M. (2016a). Data-driven documents. https://d3js.org/. Accessed: 2016-1- 15.Bostock, M. (2016b). Force layout. https://github.com/mbostock/d3/wiki/Force-Layout. Accessed: 2016-1- 15.Beck, F., Burch, M., Diehl, S., & Weiskopf, D. (2014). The state of the art in visualizing dynamic graphs. EuroVis STAR.Dunne, C., & Shneiderman, B. (2013, April). Motif simplification: improving networkvisualization readability with fan, connector, and clique glyphs. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 3247-3256). ACM. Heer, J., & Perer, A. (2014). Orion: A system for modeling, transformation andvisualization of multidimensional heterogeneous networks. Information Visualization, 13(2), 111-133. Henry, N., Fekete, J. D., & McGuffin, M. J. (2007). NodeTrix: a hybrid visualization of social networks. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 13(6), 1302-1309. Jianu, R., Rusu, A., Hu, Y., & Taggart, D. (2014). How to display group information on node-link diagrams: an evaluation. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 20(11), 1530-1541. Kang, U., Lee, J. Y., Koutra, D., & Faloutsos, C. (2014). Net-ray: Visualizing and mining billion-scale graphs. In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 348-361). Springer International Publishing. Kobourov, S. G. (2012). Spring Embedders and force directed Graph DrawingAlgorithms, university of Arizona. Lam, H., Bertini, E., Isenberg, P., Plaisant, C., & Carpendale, S. (2012). Empirical studies in information visualization: Seven scenarios. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 18(9), 1520-1536. Liu, H., & Motoda, H. (2012). Feature selection for knowledge discovery and data mining (Vol. 454). Springer Science & Business Media.Liu, S., Cui, W., Wu, Y., & Liu, M. (2014). A survey on information visualization: recent advances and challenges. The Visual Computer, 30(12), 1373-1393. Munzner, T. (2014). Visualization Analysis and Design. CRC Press. Rufiange, S., McGuffin, M. J., & Fuhrman, C. P. (2012, February). TreeMatrix: A hybrid visualization of compound graphs. In Computer Graphics Forum (Vol. 31, No. 1, pp. 89-101). Blackwell Publishing Ltd. Shneiderman, B., & Aris, A. (2006). Network visualization by semantic substrates. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 12(5), 733-740. Tran, T., & Cao, T. H. (2013). Automatic Detection of Outdated Information in Wikipedia Infoboxes. Research in Computing Science, 70, 183-194. W3C (2015. XML Path Language (XPath). Accessed: 2016-1-15.Zhou, H., Xu, P., Yuan, X., & Qu, H. (2013). Edge bundling in information visualization. Tsinghua Science and Technology, 18(2), 145-156.Zinsmaier, M., Brandes, U., Deussen, O., & Strobelt, H. (2012). Interactive level-of-detail rendering of large graphs. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on, 18(12), 2486-2495. Dados originais e ligação à página da Wikipedia http://wst.life/docgenealogy Selecção de vértices e visualização de relaçõesEGRFGDFGDFGAjuda “autocomplete”Infobox"cientista"

https://repositorioaberto.uab.pt/bitstream/10400.2/7044/1/poster_DocGenealogy.pdf

DocGenealogy: uma árvore genealógica de doutorados

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

The Repositório Aberto

Repositório Aberto da Universidade Aberta