Visualización basada en semántica

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-t...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor principal: Larrea, Martín Leonardo
Otros Autores: Castro, Silvia
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2011
Materias:
Acceso en línea:http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2157
Aporte de:
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description 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.
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