Visualización basada en semántica

Abstract

El desafío de una visualización es encontrar una metáfora visual que permita entender y percibir en forma efectiva un conjunto de datos. Una visualización debe proveer también un conjunto de interacciones a partir de las cuales el usuario exploraría el conjunto de datos con una mínima carga cogni-tiva. La tecnologıa computacional actual permite la explora-ción de grandes conjuntos de datos y espacios de informa-ción; dichos conjuntos están disponibles a través de diferen-tes sistemas de información. Por un lado, esta situación es extremadamente útil y excitante pero, la creciente cantidad de información genera una alta sobrecarga cognitiva llegando a causar ansiedad y estres. Mientras que el poder computa-cional ha crecido en forma exponencial, la habilidad para in-teractuar con dichos datos sólo se ha incrementado en forma lineal. En la última década, el crecimiento exponencial del poder computacional ha permitido elaborar nuevas preguntas e intentar resolver problemas mas complejos. La dimensiona-lidad de los datos también se ha incrementado, requiriendo mayores esfuerzos en identificar y comprender las relaciones relevantes para una tarea analıtica particular. Hoy en día, una gran variedad de usuarios acceden, extraen y muestran información que está distribuida sobre diferentes puntos, con diferentes tipos, formas y contenidos. En muchos casos, el usuario debe tener un control activo sobre el proceso de vi-sualización pero, aún en este caso, se torna difícil obtener una visualización efectiva. Debido a que el objetivo de una visualización es lograr una representación que ayude al usuario a interpretar un conjunto de datos y comunicar su significado, es importante, por ejemplo, controlar el mapeo de las dimensiones físicas a las perceptuales; un usuario inexper-to podría utilizar un mapeo incorrecto afectando negativamen-te la visualización resultante. Una estrategia para mejorar esta situación es guiar al usuario en la selección de los dife-rentes parámetros involucrados en la visualización. Esta tesis tiene como objetivo crear un modelo de visualización que con-sidere la semántica de los datos, del contexto y de las etapas del proceso de visualización para poder asistir al usuario en el seteo de los parámetros de la visualización para lograr un resultado efectivo. Este nuevo modelo transformara datos en información, de acuerdo a Keller & Tergan, information is data that has been given meaning through interpretation by way of relational connection and pragmatic context. Los mismos datos pueden dar origen a diferente información, de acuerdo a la interpretación que se les de. Considerando esto, el nuevo proceso de visualización será capaz de determinar las características de una representación efectiva y podrá guiar al usuario a través de los diferentes estados del modelo. En conclusión, consideramos que el modelado de un proceso de visualización junto con sus interacciones no es suficiente para asegurar una visualizacion efectiva. Para lograr esto debe ser desarrollado un meta modelo para el proceso de visualización, los estados, los datos, las interacciones y el contexto.

The visualization challenge is to find a visual metaphor that the user can understand and perceive effectively combined with the interaction methods that make it possible for the user to work with and probe the data as effectively and effortlessly as possible. Computer technology allows the explo-ration of big information resources. Huge amount of data are becoming available on networked information systems, ranging from unstructured and multimedia documents to structured data stored in databases. On one side, this is extremely use-ful and exciting; on the other side, the ever growing amount of available information generates cognitive overload and even anxiety, especially in novice or occasional users. While computational power has increased exponentially, the ability to interact with useful information has only increased linearly. In recent decades, the exponential increase in computing power has allowed many more questions to be posed and more complex problems to be addressed. The dimensionality of data has also increased, requiring greater effort to identify and comprehend relationships relevant to a particular analytic task. Now a day, a variety of users access, extract and dis-play information that is distributed over different locations, with different types, forms and contents. In many cases, the user must have an active control over the visualization pro-cess, but even in this case, it becomes difficult to obtain an effective visualization. Because the goal of visualization is to make a representation that helps the user to interpret a set of data and communicate its meaning is important, for example, to control the mapping of the physical dimensions of the perceptual ones; an inexperienced user could use a incorrect mapping, negatively affecting the resulting visuali-zation. A strategy to improve this situation is to guide the user in the selection of the various parameters involved in the process. This thesis aims to create a visualization model that considers the semantics of data, context and visualization stages in order to assist the user in the settings of the visua-lization parameters to achieve a successful result. This new model will transform data into information, according to Keller & Tergan information is data that has been given meaning through interpretation by way of relational connection and pragmatic context. The same data can be associated to different information, according to the interpretation of them. By considering this, the new visualization process will be able to determine the characteristics of an effective representa-tion and will guide the user through the different states of the model. In conclusion, we consider that the modeling of a visualization process together with their interactions is not sufficient to ensure an effective visualization. To achieve this goal a formal model for the visualization process, states, data, interactions and context must be developed.