Analize vizuale - Visual analytics

Cartografierea informațiilor
Subiecte și domenii
Cartografierea deciziilor de afaceri Vizualizarea datelor Comunicare grafică Infografie Proiectarea informațiilor Vizualizarea cunoștințelor Modelul mental Analiza morfologică Analitică vizuală Limbajul vizual
Abordări nod-legătură
Harta argumentelor Cladistică Harta cognitivă Rețea conceptuală Harta conceptuală Grafic conceptual Arborele decizional Dendrogramă Desen grafic Arborele hiperbolic Hipertext Harta problemei Arborele problemei Desen grafic stratificat Harta mintii Modelarea obiect-rol Organigrama Arborele radial Rețea semantică Sociogramă Cronologie Harta subiectului Structura arborelui
Vezi si
Raționamentul proiectării Raționamentul schematic Model entitate-relație Geovizualizare Lista software-ului de mapare a conceptelor și a minții Olog Metode de structurare a problemelor Web semantic Hărți de arbori Problemă rea
v t e

Analiza vizuală este o creștere a câmpurilor de vizualizare a informațiilor și vizualizare științifică care se concentrează pe raționamentul analitic facilitat de interfețe vizuale interactive .

Prezentare generală

Analiza vizuală este „știința raționamentului analitic facilitat de interfețele vizuale interactive”. Poate ataca anumite probleme a căror dimensiune, complexitate și necesitatea unei analize strâns legate de oameni și mașini le pot face altfel intratabile. Analiza vizuală avansează dezvoltarea științei și a tehnologiei în raționament analitic, interacțiune, transformări de date și reprezentări pentru calcul și vizualizare, raportare analitică și tranziție tehnologică. Ca agendă de cercetare, analiza vizuală reunește mai multe comunități științifice și tehnice din informatică, vizualizarea informațiilor, științe cognitive și perceptive, design interactiv, design grafic și științe sociale.

Analiza vizuală integrează noi instrumente de calcul și bazate pe teorie, cu tehnici interactive inovatoare și reprezentări vizuale pentru a permite discursul despre informații despre om. Proiectarea instrumentelor și tehnicilor se bazează pe principii cognitive , de proiectare și perceptive . Această știință a raționamentului analitic oferă cadrul de raționament pe care se pot construi atât tehnologii analitice vizuale strategice, cât și tactice pentru analiza, prevenirea și răspunsul amenințărilor. Raționamentul analitic este esențial pentru sarcina analistului de a aplica judecățile umane pentru a ajunge la concluzii dintr-o combinație de dovezi și presupuneri.

Analiza vizuală are câteva obiective și tehnici care se suprapun cu vizualizarea informațiilor și vizualizarea științifică . În prezent nu există un consens clar cu privire la granițele dintre aceste domenii, dar, în linii mari, cele trei domenii se pot distinge după cum urmează:

• Vizualizarea științifică se ocupă de date care au o structură geometrică naturală (de exemplu, date RMN, fluxuri de vânt).
• Vizualizarea informațiilor gestionează structuri de date abstracte, cum ar fi copaci sau grafice.
• Analiza vizuală este preocupată în special de cuplarea reprezentărilor vizuale interactive cu procesele analitice subiacente (de exemplu, proceduri statistice, tehnici de extragere a datelor ), astfel încât activități complexe la nivel înalt să poată fi efectuate în mod eficient (de exemplu, luarea de sens, raționament, luarea deciziilor).

Analiza vizuală caută să se însoțească tehnici de vizualizare a informațiilor cu tehnici de transformare computațională și analiză a datelor. Vizualizarea informațiilor face parte din interfața directă dintre utilizator și mașină, amplificând capacitățile cognitive umane în șase moduri de bază:

1. prin creșterea resurselor cognitive, cum ar fi prin utilizarea unei resurse vizuale pentru a extinde memoria de lucru umană,
2. prin reducerea căutării, cum ar fi prin reprezentarea unei cantități mari de date într-un spațiu mic,
3. prin îmbunătățirea recunoașterii tiparelor, cum ar fi atunci când informațiile sunt organizate în spațiu după relațiile sale de timp,
4. susținând inferența perceptivă ușoară a relațiilor care altfel sunt mai greu de indus,
5. prin monitorizarea perceptivă a unui număr mare de evenimente potențiale și
6. prin furnizarea unui mediu manipulabil care, spre deosebire de diagramele statice, permite explorarea unui spațiu de valori ale parametrilor

Aceste capacități de vizualizare a informațiilor, combinate cu analiza datelor computaționale, pot fi aplicate raționamentului analitic pentru a susține procesul de realizare a sensurilor.

Subiecte

Domeniul de aplicare

Analiza vizuală este un câmp multidisciplinar care include următoarele domenii de interes:

• Tehnici de raționament analitic care permit utilizatorilor să obțină informații profunde care susțin în mod direct evaluarea, planificarea și luarea deciziilor
• Reprezentări și transformări de date care convertesc toate tipurile de date conflictuale și dinamice în moduri care susțin vizualizarea și analiza
• Tehnici de sprijinire a producției, prezentării și diseminării rezultatelor unei analize pentru a comunica informații în contextul adecvat unei varietăți de publicuri.
• Reprezentări vizuale și tehnici de interacțiune care profită de calea largă de bandă a ochiului uman în minte pentru a permite utilizatorilor să vadă, să exploreze și să înțeleagă cantități mari de informații simultan.

Tehnici de raționament analitic

Tehnicile de raționament analitic sunt metoda prin care utilizatorii obțin informații profunde care susțin în mod direct evaluarea situației, planificarea și luarea deciziilor. Analiza vizuală trebuie să faciliteze judecata umană de înaltă calitate cu o investiție limitată din timpul analiștilor. Instrumentele de analiză vizuală trebuie să permită diverse sarcini analitice, cum ar fi:

• Înțelegerea rapidă a situațiilor trecute și prezente, precum și a tendințelor și evenimentelor care au produs condițiile actuale
• Identificarea posibilelor alternative futures și semnele lor de avertizare
• Monitorizarea evenimentelor curente pentru apariția semnelor de avertizare, precum și a evenimentelor neașteptate
• Determinarea indicatorilor intenției unei acțiuni sau a unui individ
• Sprijinirea factorilor de decizie în perioade de criză.

Aceste sarcini vor fi realizate printr-o combinație de analize individuale și colaborative, adesea sub presiune extremă a timpului. Analiza vizuală trebuie să permită tehnici analitice bazate pe ipoteze și pe scenarii, oferind sprijin analistului să raționeze pe baza dovezilor disponibile.

Reprezentări de date

Reprezentările datelor sunt forme structurate adecvate pentru transformări pe computer. Aceste structuri trebuie să existe în datele originale sau să fie derivabile din datele în sine. Aceștia trebuie să păstreze informațiile și conținutul cunoștințelor și contextul aferent în datele originale în cea mai mare măsură posibilă. Structurile reprezentărilor de date subiacente nu sunt în general nici accesibile, nici intuitive pentru utilizatorul instrumentului de analiză vizuală. Ele sunt adesea mai complexe în natură decât datele originale și nu sunt neapărat mai mici decât datele originale. Structurile reprezentărilor de date pot conține sute sau mii de dimensiuni și pot fi neinteligibile pentru o persoană, dar trebuie să fie transformabile în reprezentări cu dimensiuni inferioare pentru vizualizare și analiză.

Teorii ale vizualizării

Teoriile vizualizării includ:

• Semiologia grafică a lui Jacques Bertin (1967)
• Limbile de artă ale lui Nelson Goodman (1977)
• Proiectarea automată a vizualizării optime (APT) a lui Jock D. Mackinlay (1986)
• Gramatica grafică a lui Leland Wilkinson (1998)

Reprezentări vizuale

Reprezentările vizuale traduc datele într-o formă vizibilă care evidențiază caracteristici importante, inclusiv puncte comune și anomalii. Aceste reprezentări vizuale facilitează percepția rapidă a aspectelor esențiale ale datelor de către utilizatori. Mărirea procesului de raționament cognitiv cu raționamentul perceptiv prin reprezentări vizuale permite procesului de raționament analitic să devină mai rapid și mai concentrat.

Proces

Intrările pentru seturile de date utilizate în procesul de analiză vizuală sunt surse de date eterogene (adică, internet, ziare, cărți, experimente științifice, sisteme de experți ). Din aceste surse bogate, se aleg seturile de date S = S ₁ , ..., S _m , în timp ce fiecare S _i , i ∈ (1, ..., m) constă din atribute A _i1 , ..., A _ik . Scopul sau ieșirea procesului este înțelegere I . Insight este fie obținut direct din setul de vizualizări create V, fie prin confirmarea ipotezelor H ca rezultate ale metodelor de analiză automată. Această formalizare a procesului de analiză vizuală este ilustrată în figura următoare. Săgețile reprezintă tranzițiile de la un set la altul.

Mai formal, procesul de analiză vizuală este o transformare F: S → I , în timp ce F este o concatenare a funcțiilor f ∈ {D _W , V _X , H _Y , U _Z } definite după cum urmează:

D _W descrie funcționalitatea de bază de pre-procesare a datelor cu D _W  : S → S și W ∈ {T, C, SL, I}, inclusiv funcții de transformare a datelor D _T , funcții de curățare a datelor D _C , funcții de selectare a datelor D _SL și integrare a datelor funcțiile D _I care sunt necesare pentru a face funcțiile de analiză aplicabile setului de date.

V _W , W ∈ {S, H} simbolizează funcțiile de vizualizare, care sunt fie funcționează vizualizarea datelor de V _S  : S → V sau funcții de vizualizare ipoteze V _H  : H → V .

H _Y , Y ∈ {S, V} reprezintă procesul de generare a ipotezelor. Distingem funcțiile care generează ipoteze de date H _S  : S → H și funcții care generează ipoteze din vizualizările H _V  : V → H .

Mai mult, interacțiunile utilizatorilor U _Z , Z ∈ {V, H, CV, CH} sunt o parte integrantă a procesului de analiză vizuală. Interacțiunile utilizatorilor pot efectua doar vizualizări U _V  : V → V (adică, selectând sau mărind), sau pot efectua doar ipoteze U _H  : H → H prin generarea unei noi ipoteze din cele date. În plus, perspectiva se poate concluziona din vizualizările U _CV  : V → I sau de la ipoteze U _CH  : H → I .

Preprocesarea tipică a datelor care aplică funcțiile de curățare a datelor, integrarea datelor și transformarea datelor este definită ca D _P = D _T (D _I (D _C (S ₁ , ..., S _n ))) . După etapa de pre-procesare fie metodele de analiză automată H _S = {f _s1 , ..., f _sq } (adică statistici, extragerea datelor etc.) fie metodele de vizualizare V _S  : S → V, V _S = {f _v1 , ..., f _vs } sunt aplicate datelor, pentru a dezvălui tiparele așa cum se arată în figura de mai sus.

În general, următoarea paradigmă este utilizată pentru procesarea datelor:

Analizați mai întâi - Afișați importantul - Măriți, filtrați și analizați în continuare - Detalii la cerere

Vezi si

Subiecte conexe

Oamenii de știință înrudiți

Referințe

Lecturi suplimentare

• Boris Kovalerchuk și James Schwing (2004). Analiză vizuală și spațială: progrese în minerit de date, raționament și rezolvarea problemelor
• Guoping Qiu (2007). Progrese în sistemele de informații vizuale: a 9-a conferință internațională (VISUAL).
• Personalul IEEE, Inc. (2007). Visual Analytics Science and Technology (VAST), un simpozion al IEEE 2007.
• May Yuan, Kathleen și Stewart Hornsby (2007). Calcul și vizualizare pentru înțelegerea dinamicii în domeniile geografice.
• Daniel Keim, Gennady Andrienko, Jean-Daniel Fekete, Carsten Görg, Jörn Kohlhammer și Guy Melançon (2008). Analiză vizuală: definiție, proces și provocări . În Andreas Kerren, John T. Stasko, Jean-Daniel Fekete și Chris North (Eds.), Information Visualization - Human-Centered Issues and Perspectives, paginile 154-175, Lecture Notes in Computer Science 4950, Springer Berlin Heidelberg.
• Stăpânirea erei vizualizării: rezolvarea problemelor cu Visual Analytics (2010) (pdf)
• Kawa Nazemi (2014). Vizualizare semantică adaptivă. Asociația Eurographics [1] . Disertație TU Darmstadt. Eurografie.

linkuri externe

• Medii legate de Analiza vizuală la Wikimedia Commons