Apresentação do PowerPoint
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Agenda O que é Visualização de Informação? Percepção e Visualização de Informação Visualização na prática Bons e Maus exemplos Metodologias para desenvolvimento/criação de Visualização de Informação Ferramentas e Recursos Visualização de Informação Um pouco de história ... Em 1854, um surto de cólera matou 616 pessoas em Londres John Snow: físico que contestava a atribuição do miasma como agente da doença Dados sobre a quantidade de mortes para cada endereço foram mapeados Fonte: http://public.tableau.com/s/gallery/mapping-1854-cholera-outbreak Mapa de Snow • Cada linha representa uma morte • Maior concentração de mortes era próximo a um poço d’água contaminada Mapa de Snow • Cada linha representa uma morte • Maior concentração de mortes era próximo a um poço d’água contaminada 1869: Mapa da campanha russa de Napoleão Visualização de Informação Visualizar • Formar uma imagem mental • Transformar conceitos abstratos em imagens mentalmente visíveis • Usar os estímulos provenientes dos olhos para criar uma imagem visual Visualização de Informação John Tukey em 1965 : A visualização de informação será o principal recurso para os analistas de dados Uso do representações visuais e interativas dos dados suportadas por computador para ampliar a cognição (Card, 1999) Objetivo da visualização de informação é ampliar o desempenho cognitivo, não apenas para criar imagens interessantes. A visualização de informação deve fazer para a mente o que fazer automóveis para os pés (Card, 2008). A promessa da Visualização de Informação é acelerar nosso entendimento e nossas ações em um mundo de volumes crescentes de informações (Card, 2008). Visualização de Informação Uso do representações visuais e interativas dos dados suportadas por computador para ampliar a cognição (Card, 1999) Objetivo da visualização de informação é ampliar o desempenho cognitivo, não apenas para criar imagens interessantes. A visualização de informação deve fazer para a mente o que fazer automóveis para os pés (Card, 2008). A promessa da Visualização de Informação é acelerar nosso entendimento e nossas ações em um mundo de volumes crescentes de informações (Card, 2008). Visualização de Informação Processo Analítico Visual Ciência do raciocínio analítico apoiada por interfaces visuais interativas (Thomas e Cook, 2005) Transforma o excesso de informação para auxiliar a tomada de decisão em situações em tempo real (Keim et al., 2009) Visualização de Informação Classificação com base na natureza dos dados manipulados Visualização Visualização Científica Visualização de Informação Visualização Científica Representa dados científicos Dados que correspondem a objetos físicos, fenômenos da natureza Exemplo: visualização de órgãos do corpo humano Visualização de Informação Representa dados abstratos Dados sem representação geométrica correspondente ao mundo físico Exemplo: casos de microcefalia no Brasil Visualização de Informação Outras áreas relacionadas Visualização de Informação Análise Exploratória de Dados Mineração Visual de Dados Visualização do Conhecimento Infográfico Análise Exploratória de Dados Abordagem para analisar dados em busca de padrões, tendências Emprega técnicas (como histograma, gráfico de dispersão) para o Maximizar ideias (insights) sobre o conjunto de dados o Detectar anomalias e outliers o Extrair variáveis importantes Mineração Visual de Dados Uso de técnicas de visualização no processo de mineração de dados para o Selecionar conjunto de dados relevantes à extração de conhecimento o Encontrar discrepâncias e inconsistências nos dados o Apresentar os resultados obtidos Visualização do Conhecimento Auxilia o processo de criação e compartilhamento de conhecimento Uso de representações visuais para criar, integrar e aplicar conhecimento Formatos visuais utilizados: esboços, diagramas, mapas mentais, metáforas visuais Infográfico x Visualização de Informação Infográfico e visualização de informação Conceitos semelhantes: baseados nos mesmos princípios de design Infográfico conta estórias que o designer quer explicar Visualização permite que as pessoas construam suas próprias ideias com base nas evidências fornecidas Infográfico x Visualização de Informação Infográfico o Manualmente desenhada o Específica para os dados representados não sendo trivial recriá-la com dados diferentes o Rica em conteúdo visual para chamar atenção o Poucos dados Visualização de Informação o Desenhada com o auxílio de métodos computacionais o Facilmente recriada com dados diferentes o Poucos recursos visuais o Muitos dados Visualização de Informação Visualização de Informação Requisitos Áreas de Aplicação Visualização de Informação Ferramenta Cognitiva que utiliza a percepção visual para criação do conhecimento Visualização Visualização de Informação Mantra da Visualização (Shneiderman, 1996 ) Primeiro: Visão Geral Zoom e Filtragem, Só depois, os Detalhes Variação de 1430 ações durante 52 semanas Visualização de Informação Mantra da Visualização (Shneiderman, 1996 ) Foco entre a 8ª e 12ª semana Primeiro: Visão Geral Zoom e Filtragem, Só depois, os Detalhes Visualização de Informação Mantra da Visualização (Shneiderman, 1996 ) Primeiro: Visão Geral Zoom e Filtragem, Só depois, os Detalhes Seleção das ações com maiores valores entre a 8ª e 12ª semana Visualização de Informação Mantra da Visualização (Shneiderman, 1996 ) Primeiro: Visão Geral Zoom e Filtragem, Só depois, os Detalhes Detalhes das ações com maiores valores entre a 8ª e 12ª semana Visualização de Informação Mantra da Visualização (Shneiderman, 1996 ) Primeiro: Visão Geral Zoom e Filtragem, Só depois, os Detalhes Visualização de Informação Teoria de Gestalt (forma) • Como o cérebro organiza os elementos que percebem? • Quais os princípios que configuram esta organização? • O todo é diferente da soma das partes (Wolfgang Köhler) • Conhecimento das partes advém do conhecimento do todo Visualização de Informação O significado das partes depende da forma como são contextualizadas para formar o todo Visualização de Informação Teoria de Gestalt (forma) • Pregnância: qualidade daquilo que é fácil de ser percebido (simples, regulares, simétricas e equilibradas) • Auxilia a definir padrões e elementos que são mais facilmente percebidos Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Pregnância (organize os elementos de forma lógica): clareza, equilíbrio e unificação visual facilitam a percepção Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Proximidade: elementos próximos tendem a ser agrupados Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Proximidade: elementos próximos tendem ser agrupados Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Proximidade: elementos próximos tendem ser agrupados Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Proximidade: elementos próximos tendem ser agrupados Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Proximidade (defina a localização dos elementos de acordo com o objetivo da análise) Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Similaridade: elementos com características semelhantes tendem a ser agrupados (cor, forma, orientação) Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Similaridade: elementos com características semelhantes tendem a ser agrupados Há alguma segregação nesta imagem? Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Similaridade: elementos com características semelhantes tendem a ser agrupados (cor, forma, orientação) Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Figura/Fundo: Toda imagem é percebida como combinação de uma figura e um fundo Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Figura/Fundo (a figura é mais facilmente percebida quando o contraste entre a figura e o fundo é maior) Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Fechamento: tendência em perceber formas completas Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Continuidade: tendência a perceber uma orientação entre os elementos que parecem construir um fluxo Visualização de Informação - Princípios de Gestalt Continuidade: pode ser usada para destacar ou negar um relacionamento entre os dados Visualização de Informação Estágio pré-atentivo da percepção • Acontece antes que a atenção seja direcionada a algum objeto ou um ponto focal • Pode ser usado para influenciar atenção do visualizador Visualização de Informação Seleção de Cor Visualização de Informação Seleção de forma Visualização de Informação Você consegue responder rapidamente onde está o círculo vermelho? Visualização de Informação Elementos com uma característica em comum são mais facilmente percebidos Visualização de Informação Elementos com uma característica em comum são mais facilmente percebidos Visualização de Informação Linha inclinada entre várias linhas verticais: pré-atentivo Linha vertical entre várias linhas inclinadas: não é préatentivo Visualização de Informação Texto não é pré-atentivo SUBJECT PUNCHED QUICKLY OXIDIZED TCEJBUS DEHCNUP YLKCIUQ DEZIDIXO CERTAIN QUICKLY PUNCHED METHODS NIATREC YLKCIUQ DEHCNUP SDOHTEM SCIENCE ENGLISH RECORDS COLUMNS ECNEICS HSILGNE SDROCER SNMULOC GOVERNS PRECISE EXAMPLE MERCURY SNREVOG ESICERP ELPMAXE YRUCREM CERTAIN QUICKLY PUNCHED METHODS NIATREC YLKCIUQ DEHCNUP SDOHTEM GOVERNS PRECISE EXAMPLE MERCURY SNREVOG ESICERP ELPMAXE YRUCREM SCIENCE ENGLISH RECORDS COLUMNS ECNEICS HSILGNE SDROCER SNMULOC SUBJECT PUNCHED QUICKLY OXIDIZED TCEJBUS DEHCNUP YLKCIUQ DEZIDIXO CERTAIN QUICKLY PUNCHED METHODS NIATREC YLKCIUQ DEHCNUP SDOHTEM SCIENCE ENGLISH RECORDS COLUMNS ECNEICS HSILGNE SDROCER SNMULOC Visualização de Informação Teoria de Gestalt e Estágio Pré-Atentivo O que pode ser percebido mais facilmente? Que propriedades são adequadas para destacar uma informação? O que pode gerar “ruídos” na visualização? Visualização de Informação Ranking de precisão estabelecidos pelas tarefas perceptuais Visualização de Informação Requisitos Áreas de Aplicação Visualização na prática Visualização na prática: quando a representação é ruim Cor e altura são randômicos Porcentagem de desemprego no Brasil é menor que no Reino Unido, EUA e Alemanha, mas altura da coluna é maior Visualização na prática: quando a representação é ruim If Bush tax cuts expire 40% 39,60% impostos se o governo Bush parasse de realizar cortes nos impostos 39% • Conclusão: a alteração na taxa será 5 38% vezes maior em relação a hoje (2012) 37% • Atenção: o eixo Y inicia em 34% em vez de iniciar em zero 36% 35% • Objetivo: mostrar a alteração na taxa de 35% • Recomendação: todo gráfico de colunas deve iniciar em zero, pois o usuário 34% Now Jan. 1, 2013 Fonte: Fox News compara quão alto cada coluna é If Bush tax cuts expire 40% 39,60% 39% If Bush tax cuts expire 40% 35% 39,60% 35% 30% 38% 25% 37% 20% 36% 15% 35% 10% 35% 5% 34% 0% Now Jan. 1, 2013 Fonte: Fox News Now Jan. 1, 2013 • Gráfico de Pizza em 3D no formato espiral • Acerto: • Usar gráfico de pizza para representar a porcentagem dos dados • Erros cometidos: • Uso do 3D sem necessidade • Formato espiral não acrescenta informação ao gráfico • Solução: • Usar um gráfico de pizza no formato padrão e sem 3D Anatomy of a Winning TED Talk Statement of Utler Certainty 5% Spontaneous Moment 5% Sophisticated Visual Aids 1% Opening Joke 5% Snappy Refrain 12% Personal Failure 23% Contrarian Thesis 49% • Objetivo: • Apresentar as preferências de comida suína • Dar ênfase ao tipo de comida preferido • Erros cometidos: • Uso do 3D sem necessidade • Background, bordas • Legenda redundante • Negrito nos rótulos • Escolha do gráfico de pizza O gráfico de pizza não é recomendado para representar esse tipo de dado? • Objetivo: • Apresentar as preferências de comida suína • Dar ênfase ao tipo de comida preferido • Erros cometidos: • Uso do 3D sem necessidade • Background, bordas • Legenda redundante • Negrito nos rótulos • Escolha do gráfico de pizza • Solução: • Gráfico de Barras • Cor diferente para dar ênfase ao tipo de comida preferido (bacon) Processo para criar visualizações Exemplo atual Não linear!!! Contextualização Definição do contexto de utilização da visualização Propósito de uso das técnicas de visualização o Análise Exploratória • Processo de pesquisa por informação relevante dentro dos dados (Tominski , 2006) • Não há hipóteses sobre os dados • Técnicas com alto grau de interatividade (Tominski , 2006) o Análise Explanatória • Comunica e compartilha informações (Iliinsky e Steele, 2011) • Os dados são conhecidos por quem cria a visualização (Fisher, 2010) • A escolha da técnica depende do público alvo (Keim et al., 2006) Captura Obtenção dos dados brutos para a visualização Complexidade variada oDownload oAPI Atualização dos Dados Fontes de Dados Limpeza Qualidade dos dados oDimensões oMétricas O que deve ser considerado OpenRefine Conversão Manipulação dos dados para converter em formato apropriado oConsiderar tecnologia e recursos do gráfico oIntegração de diferentes fontes oFacilitar a criação do gráfico oFacilitar manipulação na visualização Transformação Descoberta de novos conhecimentos oDados podem conter informações que não são explícitas Métodos utilizados oMatemáticos: soma, operação de conjunto • Estatísticos: média, desvio padrão oAprendizado de máquina: mineração Mapeamento Visual Consiste na escolha do modelo visual (ou do gráfico) para representar os dados Critérios de escolha o Características do conjunto de dados o Tarefa o Contexto Recursos que auxiliam na escolha o Catálogo de visualização (http://www.datavizcatalogue.com/) o Wikis, Sites, Blogs e Projetos o Tarefas perceptuais (escala de Cleveland e McGill) o Matriz de seleção de gráficos – Stephen Few Mapeamento Visual Princípios recomendados na literatura para a escolha e construção do gráfico o Evitar distorcer o que os dados têm a dizer o Evitar recursos que distraiam o público-alvo (chartjunk) o Incluir informações adicionais no gráfico para ajudar no entendimento dos dados o Usar poucas cores (6-9) Mercado de Ações Recursos que auxiliam na escolha da técnica Construção Visual Formas de construir a visualização o Bibliotecas (javascript) • D3.js • HighCharts.js o Softwares • Tableau • Watson Analytics • Excel Ferramentas de construção visual Interação Métodos interativos são adicionados à visualização oFacilita a exploração dos dados Exemplos de métodos interativos oSeleção de subconjunto dos dados oFiltragem dos dados oMudança do foco da visualização Validação Verificar se a visualização atende ao objetivo definido inicialmente Formas de validação oTécnicas para validar usabilidade oAvaliação com usuário final da visualização Links úteis Exemplos de visualização ohttp://public.tableau.com/s/gallery/50-years-crime-us ohttp://www.healthmap.org/en/ ohttp://healthintelligence.drupalgardens.com/content/dashboardmonitor-microcephaly-outbreak-brazil ohttp://population.io/#/1992/02/17/female/Brazil/home ohttp://www.storybench.org/spread-zika-virus-roundup-visualizations/ ohttp://london2012.nytimes.com/results ohttp://www.cabreastcancer.org/causes/ ohttp://evolutionofweb.appspot.com/?hl=pt-br Links úteis Wikis ohttp://www.infovis-wiki.net/index.php?title=Category:Publications ohttp://www.wikiviz.org/ Blogs ohttp://www.thefunctionalart.com/ ohttp://www.perceptualedge.com/ ohttp://flowingdata.com/ ohttp://www.visualisingdata.com/ ohttp://viz.wtf/ ohttp://www.informationisbeautiful.net/ ohttp://vizwiz.blogspot.com.br/ Links úteis Blogs ohttps://eagereyes.org/ ohttp://www.cs.ubc.ca/~tmm/vadbook/ ohttps://datavisualization.ch/showcases/ ohttp://infosthetics.com/ Projetos ohttp://helpmeviz.com/2014/02/05/have-data-will-visualize/ ohttp://seeingdata.org/ ohttp://www.brightpointinc.com/ ohttp://www.visual-telling.com/ ohttp://labvis.eba.ufrj.br/ Links úteis Ferramentas: ohttp://www.tableau.com/ ohttp://www.ibm.com/analytics/watson-analytics/us-en/ ohttp://www.qlik.com/ ohttps://infogr.am Ferramentas Big Data: ohttp://www.pentaho.com/ ohttp://hadoop.apache.org/ ohttp://circos.ca/ KEEP CALM AND VISUALIZE YOUR DATA Obrigada! Melise Paula ([email protected]) Bárbara Caetano ([email protected])
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