percepção humana na visualização de grandes volumes de...

21
Mestrado em Tecnologia Multimédia Percepção Humana na Visualização de Grandes Volumes de Dados: Estudo, Aplicação e Avaliação Dulclerci Sternadt Alexandre (Licenciada em Ciências da Computação, 1995) Orientador: João Manuel R. S. Tavares (Prof. Auxiliar do Departamento de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto) Porto, 08 de Setembro de 2006

Upload: phunghanh

Post on 09-Nov-2018

215 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Mestrado em Tecnologia Multimédia

Percepção Humana na Visualização de Grandes Volumes de Dados:

Estudo, Aplicação e Avaliação

Dulclerci Sternadt Alexandre

(Licenciada em Ciências da Computação, 1995)

Orientador: João Manuel R. S. Tavares

(Prof. Auxiliar do Departamento de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial

da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto)

Porto, 08 de Setembro de 2006

Índice:

1 - Introdução.................................................................................................................. 3

2 - Visualização: Conceitos ............................................................................................ 4

2.2 - Visualização de Informação .............................................................................. 6

2.3 - Visualização da Informação e a Percepção...................................................... 7

3 - Psicologia da Percepção .......................................................................................... 10

3.1 - Vantagens da Visualização .............................................................................. 10

3.2 - Modelo da Percepção Visual Humana ........................................................... 11

3.2.1 - Processamento paralelo............................................................................... 11

3.2.2 - Percepção de Padrões.................................................................................. 12

3.2.3 - Processamento Sequencial Dirigido............................................................ 12

4 - Estado da Arte ......................................................................................................... 13

5 - Proposta de trabalho ............................................................................................... 16

5.1 - Motivação........................................................................................................... 16

5.2 - Descrição............................................................................................................ 17

Referências .................................................................................................................... 20

- 2 -

1 - Introdução

Actualmente, a quantidade de dados disponíveis é todos os dias fortemente

incrementada, tornando-se habitual chegar aos milhões (se não biliões) de elementos de

dados, com cada elemento tendo variados atributos. Tal ocorre em muitos domínios do

saber e faz com que as aplicações de métodos tradicionais para a análise de dados se

tornem insuficientes, complexos e ineficientes [Healey00].

A área de Visualização é normalmente focada em representar adequadamente

dados brutos na forma de imagens, e assim fornecer meios de analisar visualmente

conjuntos de dados de elevada dimensão e complexos, sendo grande valia na descoberta

de relacionamentos e dependências entre os dados. Isto porque as visualizações, por

intermédio das referidas representações visuais, fornecem apoio cognitivo através de

vários mecanismos que exploraram as vantagens da percepção humana, assim como a

rapidez no processamento visual.

No entanto, a forma como as pessoas percebem e reagem ao resultado da

visualização influenciam fortemente no seu entendimento dos dados e a sua utilidade.

Assim, factores humanos contribuem significativamente no processo de visualização e

devem ter um papel importante no projecto e na construção de uma ferramenta

adequada de visualização.

Por outro lado, a análise dos dados torna-se mais rápida e exploratória,

permitindo inclusive novas inferências e descobertas quando os resultados exibidos se

estabeleceram usando técnicas de visualização baseadas em regras perceptivas,

principalmente as que exploram o poder do sistema visual humano.

Várias iniciativas de investigação começaram a explorar factores humanos em

visualização, particularmente projectos baseados na percepção humana. Contudo,

trabalhos na área de visualização que envolvam fortemente factores humanos ainda

estão no seu início e são potencialmente promissores.

Este documento está organizado da seguinte forma: na secção 2, estão

apresentados os principais conceitos que envolvem a visualização; na secção seguinte,

está destacada a importância da percepção humana no processo de visualização; na

secção 4 é apresentada uma revisão bibliográfica, destacando-se os principais trabalhos

na visualização envolvendo percepção, por último é descrita trabalho proposta para a

Dissertação de Mestrado associada.

- 3 -

2 - Visualização: Conceitos

Pode-se definir Visualização como o acto ou efeito de visualizar; conversão de

conceitos em imagens ou formas visíveis; formação da imagem mental de um conceito

abstracto ou, no âmbito da computação, como tudo o que o ecrã de um computador nos

mostra: textos, desenhos, gráficos [Infopédia].

Por sua vez, o termo to visualize é definido: “to form a mental vision or image;

to make visible to the mind or imagination (something abstract or not visible or present

to the eye);” (formar uma visão ou imagem mental; fazer visível à mente ou imaginação

(algo abstracto ou não visível ou presente ao olho) [Oxford].

Num contexto mais geral, o termo visualização significa construir uma imagem

visual na mente e isto é mais do que uma representação gráfica de dados ou conceitos.

Assim, uma visualização pode vir a funcionar como uma ferramenta cognitiva,

tornando-se um artifício externo para construção de conhecimentos, que se vale das

capacidades perceptivas e cognitivas humanas.

Isso vem ao encontro com Stuart Card em [Card99] que define, de forma mais

específica, a visualização como sendo “o uso de representações visuais de dados

abstractos, suportadas por computador e interactivas, para ampliar a cognição”.

A visualização contribui de maneira mais significativamente no processo de

análise do que na simples observação dos dados. Ao organizar os dados segundo

critérios específicos, a fim de visualizá-los, acabamos por recuperar informações e

possibilitar a construção de novos conhecimentos sobre estas.

As ferramentas de visualização podem dar apoio ao utilizador em todo o

processo de análise dos dados. Tipicamente, podem apoiar três actividades:

Análise exploratória – O utilizador não tem nenhuma ideia de quais

conhecimentos os dados podem conter e, através de um processo analítico,

explora a representação visual e procura sinais que podem sugerir indicações

sobre tendências particulares e relações que podem levar a alguma hipótese.

Análise de Confirmatória – O utilizador tem uma hipótese e a meta será através

da exploração visual achar a evidência para aceitação ou rejeição dessa hipótese.

Apresentação – É utilizada para representação gráfica e exposição do

relacionamento, estrutura, comportamento e outras características intrínsecas aos

dados em questão

- 4 -

2.1 - Evolução da Visualização

A Visualização de dados, conceitos ou informações não é algo da nossa

sociedade moderna. As primeiras formas de visualização datam da pré-história e a sua

evolução é contínua desde então. Começamos pelos mapas territoriais, indo pelos

diagramas geométricos, tabelas de posicionamento de estrelas e corpos celestiais, mapas

que auxiliariam na navegação e exploração do mundo. No século XVI, técnicas e

instrumentos de precisão, para observação e medição de quantidade físicas, tiveram um

grande avanço. Tanto que podem ser observadas as primeiras iniciativas para

apresentação de funções matemáticas e afins. Um exemplo é apresentado na figura 2.

6200 a.C

Mapa da cidade de Konya na Turquia. Um dos mapas mais antigos da humanidade.

2005 Os ecrãs apresentam uma visualização animada gerada a partir de

dados estatísticos e algoritmos em tempo real, que estão relacionados com os dados gerados a partir dos usuários, nas entradas e saídas da Seattle Central Library, Estados Unidos

Figura 2 – Visualização da informação: pré-história e tempos recentes [Friendly04].

A construção de uma visão geral e sucinta dos desenvolvimentos mais recentes

na visualização de dados não é uma tarefa fácil, porque os acontecimentos são muito

variados, ocorrem num ritmo acelerado e numa escala bastante alargada de disciplinas.

Contudo, podemos ressaltar que os acontecimentos mais significativos em termos de

visualização na actualidade dependeram directamente dos avanços teóricos e

tecnológicos, mas principalmente da extensão dos modelos estatísticos clássicos a

domínios mais vastos e do desenvolvimento computacional, que conduziram a um

crescimento explosivo em novos métodos e técnicas de visualização [Friendly04].

- 5 -

2.2 - Visualização de Informação

Ao longo do processo evolutivo da visualização percebemos que em muitos

momentos, além das preocupações com o rigor e com a precisão dos dados, a forma

estética requereu especial atenção. Sendo que esta simbiose acaba por ser extremamente

complexa e por alguns autores é considerada um verdadeiro problema sem solução

[Chen05], pois acaba por envolver conhecimentos de áreas muito distintas.

Nos últimos quinze anos a Visualização vem se destacando como uma área de

estudo distinta mas que recebe fortes contribuições de outras áreas do saber, como as

ciências da computação, psicologia, semiótica, design gráfico, cartografia, artes, e

outras; é pertinente em vários campos de investigação mas tendo sempre um objectivo

comum: o uso da metáfora visual para a representação da estrutura e dos

relacionamentos entre os dados, figura 3.

Ciência Arte

Engenharia Design

Pura

Aplicada

Técnica Humanistica

Figura 3 – Abordagem multidisciplinar comummente aceite para

Visualização de informação.

Nesta perspectiva, a tendência actual é que a Visualização deve ser enriquecida

com princípios de outras áreas relevantes, a fim de desenvolver representações de dados

que reforcem a experiência perceptiva e cognitiva, em vez de unicamente focar na

eficácia métrica. O grande potencial para o futuro próximo está especialmente em

ambientes imersivos, onde literalmente as informações serão sentidas através da

activação de todos os nossos sentidos.

Nesta fase, é importante ressaltar que tradicionalmente a Visualização é

normalmente dividida em duas áreas: a visualização de informação e a visualização

científica. A visualização de informação que envolve, em resumo, dados abstractos que

são caracterizados pela falta da noção natural de posição no espaço [Vande05]. Por

- 6 -

exemplo: dados resultantes de aferições, análise de textos, dados financeiros, e outros.

Deste modo, a visualização de informação difere claramente da visualização científica

pois esta envolve dados de natureza física, que intrinsecamente carregam a componente

de posicionamento espacial que permitem a simulação por reprodução gráfica. Como

por exemplo: dados geo-espaciais, imagens médicas, estruturas químicas, e outras.

Apesar de algumas controversas, esta classificação é utilizada com grande

frequência, e no âmbito desta verifica-se que a visualização de informação é mais

passível de aplicação diferentes metodologias de visualização. Como os dados não

possuem referências espaciais, o desafio está em criar novas metáforas visuais para

apresentar informação e desenvolver meios de manipular tais metáforas.

2.3 - Visualização da Informação e a Percepção

Os sentidos são a base da percepção humana, o nosso sistema sensorial é

constantemente estimulado por um fluxo de acontecimentos que nos cercam. O

resultado é uma excitação neural chamada de sensação. Este fluxo contínuo de

sensações desencadeia o que chamamos de percepção.

A visualização da informação explora principalmente o sentido humano que

possui maior aptidão para captação de informação temporal: a visão. Além de ser o

primeiro componente do sistema sensorial, a visão é o sentido mais rapidamente

captado pelo cérebro e possui ainda capacidade de paralelismo; isto é, mesmo tendo a

atenção focada num ponto de uma cena, o que lhe circunvizinha num raio bastante

largo, também é alvo de nossa visão.

Considerando a visualização um processo mental, outros factores da percepção

humana também podem ser usados de forma a contribuir na visualização de informação,

auxiliando os processos cognitivos humanos na recuperação das informações contidas

nas imagens geradas a partir dos dados em causa; e muitas vezes, na construção e

obtenção de novos conhecimentos que não seriam tão facilmente inferidos se esses

dados estivessem na sua forma bruta original.

Assim todos os sentidos da percepção humana tem um papel importante na área

de Visualização e podem melhorar significativamente tanto a qualidade como a

quantidade de informação que é apresentada através de imagens [Ware04].

Em termos de trabalhos recentes, os fenómenos perceptivos relativos à

visualização começam a ter destaque, especialmente a visão.

- 7 -

No exemplo apresentado na figura 4, podemos perceber que a Visualização, para

além de condensar os dados, permite gerar novas informações com maior facilidade,

mesmo com dados tão simples como os das despesas mensais de uma família. A simples

representação de uma tabela de gastos mensais num determinado período de forma

gráfica permite-nos levantar algumas questões como: Quais são as maiores despesas

durante o período? Qual a despesa que mais oscilou? Existe alguma despesa com

tendência a diminuir ou a aumentar? Para responder a estas questões com base apenas

na tabela de despesas (figura 4.a), teríamos uma certa dificuldade, mas de posse das

visualizações do gráfico circular (figura 4.b) e do gráfico de linhas (figura 4.c),

podemos responder facilmente a todas essas questões, para além da possibilidade de

fazer novas inferências sobre os mesmos dados.

a. Tabela de Despesas.

b. Visualização das despesas através de gráfico circular.

c. Visualização das despesas através de gráficos de linhas.

Figura 4 – Visualização de um conjunto de dados usando diferentes tipos de representações

(adaptado de [Ferreira05]).

Os trabalhos descritos em [Kosara01], [Healey06] e [House06] permitem

verificar que a implementação dos conhecimentos acerca da percepção na elaboração

dos sistemas de visualização, tendem a melhorar consideravelmente os resultados a

- 8 -

serem obtidos através das imagens geradas. Por exemplo, “profundidade de foco” traduz

uma determinada distância em que os objectos aparecem realçados para uma posição

particular da lente do olho. Por seu lado, os objectos fora deste alcance aparecerão

desfocados [Kosara01]. O efeito de focar pode ser usado para salientar informações e

ofuscar as menos relevantes numa análise, por exemplo. Sendo que este efeito pode ser

implementado para focar objectos que não possuem necessariamente profundidades

semelhantes, mas características semelhantes pertinentes numa dada análise.

- 9 -

3 - Psicologia da Percepção

Colin Ware, em [Ware04], faz questão de salientar a capacidade do sistema

visual humano para entender padrões, e por extensão, dados: “Por que devemos estar

tão interessados em visualização? Porque o sistema visual humano é um investigador de

padrões com enorme poder e acuidade. O olho e o córtex visual do cérebro formam um

poderoso centro de processamento paralelo que fornece um canal de banda larga para os

processos cognitivos humanos. Em níveis mais altos de processamento, percepção e

cognição estão muito proximamente relacionadas, e é por isso que as palavras perceber

e ver são sinónimas”.

3.1 - Vantagens da Visualização

Algumas das vantagens da Visualização usualmente aceites são [Ware04]:

• A visualização fornece a capacidade de compreender grandes volumes de dados.

• A visualização permite a percepção de características que não são antecipadas

apenas com os dados. Sendo que frequentemente a percepção de um padrão

pode ser a base para novas observações.

• A visualização permite que problemas relativos aos dados tornem-se

imediatamente aparentes. Com uma visualização apropriada os erros, fenómenos

ou anomalias presentes nos dados são rapidamente identificados. Para esta razão,

visualizações podem ter um valor inestimável em controlo de qualidade, por

exemplo.

• A visualização facilita o entendimento de características, tanto à larga como à

pequena escala de dados, e é especialmente valiosa na percepção de padrões.

• A visualização facilita a formulação de hipóteses.

- 10 -

3.2 - Modelo da Percepção Visual Humana

Um modelo simplificado do sistema de processamento de informações através

da percepção visual humana é frequentemente útil como ponto de partida para análises

mais detalhadas. Uma visão geral da estrutura que engloba estes subsistemas é de

extrema valia para a compreensão dos processos envolvidos. Em [Ware04] o referido

sistema global é dividido em três fases:

1. Processamento paralelo para extrair propriedades de baixo nível da cena visual

em causa;

2. Percepção de padrões na imagem formada;

3. Processamento sequencial dirigido.

3.2.1 - Processamento paralelo

A informação visual é a primeira a ser processada por biliões de neurónios que

trabalham em paralelo para extrair características de cada parte da imagem adquirida da

cena visual em causa; sendo que determinados neurónios são dedicados a extrair certas

informações como: orientação dos contornos, cor, textura e padrões de movimento. É

nesta fase que literalmente será determinado a que devemos dar atenção; assim, nesta

fase as informações são essencialmente de natureza transitória [Ware 04].

Durante alguns anos, a forma como o sistema visual humano analisa imagens foi

tema de investigações. Um dos resultados iniciais mais importantes foi a descoberta de

um conjunto de propriedades visuais que são detectadas precisamente e muito

rapidamente pelo sistema visual de baixo nível. Esta propriedade foi inicialmente

designada por preattentive, é o momento anterior à nossa atenção estar focalizada. Em

Visualização o termo preattentive continua a ser usado e traduz a noção da velocidade e

de facilidade com que certas propriedades são identificadas pelos humanos nas imagens.

A lista de características que se processam de forma preattentive pode ser

dividida em quatro categorias básicas: cor, forma, movimento e localização espacial.

Sendo que dentro de uma determinado espaço de visualização qualquer modificação das

características preattentive de um objecto em relação aos demais, poderá vir a tornar-se

foco de atenção [Healey99].

- 11 -

3.2.2 - Percepção de Padrões

Na segunda etapa, processos activos dividem rapidamente o campo visual em

regiões e padrões simples, tal como contornos contínuos, regiões da mesma cor e

regiões da mesma textura. Os padrões de movimento são também extremamente

importantes, embora em Visualização o uso de movimento como informação é

relativamente negligenciado. A etapa de determinação de padrões no processamento

visual é extremamente flexível e influenciada pelas informações disponibilizadas pela

primeira etapa de processamento paralelo.

Nesta segunda etapa o processando é mais lento, e envolve: a memória a longo

prazo, maior ênfase a aspectos proeminentes, mecanismo de atenção tanto top-down

quanto bottom-up e movimentos visualmente guiados, através de diferentes caminhos,

para reconhecimento de objectos; sendo estas as principais características desta fase

[Ware04].

3.2.3 - Processamento Sequencial Dirigido

Num nível mais elevado da percepção estão as imagens presentes na memória

visual através das demandas da atenção activa, e será esta memória que ajudará a

responder as pesquisas visuais.

Quando da visualização externa, nós construímos uma sequência de pesquisas

visuais que serão respondidas por estratégias visuais de procura. Neste nível, o que está

retido na memória por um determinado período de tempo permitirá a construção de

padrões, através dos já disponíveis, e respostas as pesquisas visuais. Por exemplo, se

usamos um mapa de estrada para procurar uma determinada rota, a pesquisa visual

desencadeará uma procura para ligar contornos vermelhos (que habitualmente

representa vias importantes) entre dois símbolos visuais (representando as cidades

pretendidas) [Ware04].

Esta etapa serve também de interface com outros processos de identificação

perceptivos e com outros sistemas de acção que controlam, por exemplo, o movimento

muscular. Sendo esta fase também essencial, por exemplo, para que nos seja possível a

leitura e a escrita.

- 12 -

4 - Estado da Arte

Um certo número de grupos de investigadores começa a considerar, em maior e

menor extensão, a adopção de metodologias e técnicas que incluam factores humanos

nos processos de visualização, sendo que percepção e cognição começam a ter uma

certa expressividade.

Em termos de percepção, podemos enumerar alguns trabalhos:

Em [Tory04] destaca-se a importância da consideração dos factores humanos em

projectos que envolvam a visualização de informação, e acredita-se que para

visualizações mais eficientes é necessário dar mais atenção aos factores da percepção e

da cognição. Ainda são enumeradas algumas possibilidades para futuros trabalhos que

envolvam:

• Avaliar o impacto, em termos de percepção e cognição, do uso de sistemas de

displays de grande formato e de alta resolução para visualização de informação;

• Comparação entre as técnicas de visualização e de interacção existentes;

• Estudos relativos à performance do utilizador;

• Redução de esforços desnecessários ligados à interacção;

• Incrementação do suporte cognitivo nas ferramentas de visualização;

• Exploração das teorias da percepção e da cognição que não foram ainda

consideradas em termos de visualização.

Já Christopher Healey, em [Healey00], no que chamou de processamento

preattentive, tira proveito dos factores de preattentive, que são, como já foram referidas,

características visuais como: cor, orientação, brilho, posição, comprimento, entre outras

que se destacam de uma imagem, de modo que facilmente as reconhecemos. Neste

trabalho, é utilizado um método para melhorar a apresentação de dados multivariados,

que são traçados de acordo com factores de preattentive na mesma exposição. Sendo

que na representação de um volume elevado de dados em espaço limitado é possível

perceber características independentes nos dados, permitindo a interpretação de grandes

e complexos conjuntos de dados, de maneira mais eficiente. Uma das grandes diferenças

desta metodologia é permitir mostrar múltiplos valores de dados em cada ponto da

imagem. Os factores de preattentive são alvo de muitos trabalhos de investigação que

- 13 -

envolvem visualização, sendo que Healey tem o assunto como tema alvo de suas

pesquisas em [Healey06], no qual descreve uma nova técnica para visualização de

campos de fluxo 2D com uma colecção esparsa de pontos. O modelo descrito considera

que espacialmente configurações de pontos são processadas em paralelo pelo sistema

visual de baixo nível e percebidas as orientações por toda a imagem. Assim, é possível

posicionar uma colecção de pontos de forma a orientar o fluxo e considerar a orientação

de fluxo nos campos subjacentes.

Em [Wünsche04] é introduzido um esquema de visualização que usa atributos

visuais como componentes dos princípios de uma visualização. Assim, apresenta uma

nova classificação dos atributos visuais de acordo com a exactidão de informação,

dimensão e requisitos espaciais, e são obtidos valores para o conteúdo de informação e

densidade de informação de cada atributo. A classificação é aplicada só à percepção de

informação quantitativa e os resultados iniciais das experiências sugerem que não pode

ser estendido a outras tarefas visuais de processamento tais como a descoberta de alvo

preattentive.

Sethuraman Black Panchanathan, em [Black03], prevê que num futuro próximo

a relação homem-computador deverá ser cada vez mais simbiótica. E para que isso se

torne verdadeiro é preciso que cada vez mais os sistemas de computação envolvam

novas abordagens que levem em conta as teorias da percepção/cognição humana. O

referido trabalho conclui que se torna necessário adaptar os modelos da

percepção/cognição humana aos sistemas e consequentemente aos dispositivos

associados.

Dentro desta perspectiva, que tem a percepção como parâmetro, pode-se citar

outros trabalhos. Frequentemente, os sistemas de visualização codificam dados

quantitativos ordinais usando diferentes intensidades ou gradientes de cores. No

entanto, não são todos gradientes matematicamente lineares que são perceptivelmente

lineares para o sistema de visão humano. Por esta razão, vários gradientes

perceptivelmente lineares foram desenvolvidos, a maioria são baseados em variações

em saturação de e/ou de valor de cor. Similarmente, muitas visualizações usam cores

para segregar ou destacar objectos. Escolher cores para sistemas de exposição não é

fácil porque as cores não são igualmente distinguíveis pelos observadores. Por esta

razão, Healey em [Healey96] desenvolveu um procedimento para projectar conjunto de

cores facilmente distinguíveis.

- 14 -

Sabe-se que contornos tem um papel importante em percepção da forma, e que

imagens 3D pode ser mais facilmente interpretadas se forem projectadas no estilo

desenho, onde através de linhas, traços e poucos detalhes, usa-se da abstracção para

eliminar elementos sem importância e evidenciando outros, dando assim atenção a áreas

importantes. Este processo ajuda a transportar informação mais eficientemente do que

através de imagens realistas. Para esta razão, actualmente há um crescente interesse em

desenvolver estilos não-foto-realísticas (NPR) para visualização [Tateosian04].

Donald H. House e outros, em [House06], propõem um sistema experimental

que pretende evidenciar as características perceptivas num método de visualização, e

descreve como estas evidências podem ser usadas para descobrir princípios que servirão

para guiar projectos de visualização perceptivamente próximos do ideal; permitindo

assim a optimização na forma de apresentação de modo a garantir a extracção de

informação e a consequente geração de conhecimentos por parte do utilizador.

Como refere Jarke J. van Wijk, em [Wijk06], o campo da Visualização está

amadurecendo e muitos problemas já foram resolvidos, mas novas direcções são

procuradas e pareceres alternativos em Visualização são apresentados e discutidos:

visualização como arte, visualização como design e, finalmente, visualização como uma

disciplina científica. É preciso definir objectivos e delimitar áreas, mas sem ignorar o

contributo dos outros saber, a fim de desenvolver e aprimorar técnicas e metodologias

que venham permitir e auxiliar a resolução de problemas actuais.

- 15 -

5 - Proposta de trabalho

5.1 - Motivação

Observando a história da Visualização, temos uma noção de quão longínqua é a

sua origem, quase coincidindo com a origem da humanidade, e quão diversas são as

áreas que contribuíram para seu desenvolvimento; e observando o processo evolutivo da

visualização, começa-se a compreender melhor o que se passa em termos actuais.

Assim, é fácil perceber que algumas das abordagens actuais são baseadas em

metodologias e técnicas de visualização presentes anteriormente na história, mas que

foram agora adaptadas às inovações tecnológicas.

No entanto, não estamos diante de um ciclo fechado da história, estamos

novamente no início de uma nova grande era em termos de visualização; novas

abordagens e metodologias começam a ser alvo de trabalhos científicos, também

impulsionadas pelos avanços tecnológicos. Os avanços tecnológicos são novamente

propulsores desta nova fase, mas a grande preocupação está voltada aos factores

humanos aplicados a novas metodologias científicas de visualização. Dentro dos

factores em destaque temos a visão, a percepção e a cognição, mas já despontam

pesquisas também em termos tácteis e sonoros.

Em muitos momentos na evolução da Visualização, a estética, a percepção e a

cognição também foram factores relevantes, mesmo quando aplicados empiricamente.

Neste momento, a formalização de estudos que envolvam estas áreas são bem-vindas e

necessárias, pois existem inúmeras possibilidades de investigação que envolvam a

intersecção destas áreas.

Este trabalho é motivado pelo interesse actual na visualização de informação e

nas linhas de investigação que vêm explorando a representação de dados através de

princípios da percepção, que facilitem o processo cognitivo das informações envolvidas

através de imagens. Outro dos principais objectivos é poder auxiliar o utilizador no

processo de descoberta de novas informações ou padrões de dados que de outra forma

não poderiam ser facilmente detectados.

- 16 -

5.2 - Descrição

Este trabalho tem como objectivo principal a construção de uma plataforma

computacional capaz de representar visualmente grandes volumes de dados, com o

propósito de melhorar a sua apresentação e possível análise. Sendo que a aplicação de

técnicas de Visualização irá considerar particularmente os princípios da percepção

humana e do design de interfaces.

Neste momento inicial é possível definir quatro etapas principais que o trabalho

deverá seguir, elas serão subdivididas e descritas de forma mais estruturada e detalhada

no documento final. Sendo que agora cabe particularizar as macros etapas:

a. Revisão bibliográfica: nesta fase será feito uma adequada revisão bibliográfica

que considere os conceitos da área da Visualização, da percepção humana e do

desenvolvimento de interfaces. Também será verificado o actual estado dos trabalhos de

investigação que envolvem visualização, e que ressaltam as técnicas e métodos que

permitam a análises de grandes volumes de dados e, se possível, identificados os

principais projectos na mesma área que abrangem a ergonomia e percepção humana.

b. Estudo de um caso: há inúmeros casos de domínios do conhecimento nos

quais a quantidade de dados existente é elevada, o que impossibilita uma análise directa,

requerendo assim técnicas, métodos e recursos computacionais capazes de simplificar a

análise e a representação dos referidos dados. Em princípio a base de dados a ser

escolhida neste trabalho está inserida num domínio de conhecimento que se caracteriza

pela grande quantidade de dados sempre crescente e pela real necessidade de representar

estes dados de forma visual. Neste cenário, uma adequada interface de visualização

deverá contribuir significativamente para um melhor compreensão dos dados, e possível

descoberta de padrões que possam estar ocultos, gerando possíveis novas informações.

Além de uma melhor apresentação dos dados de forma a facilitar a sua divulgação em

termos informativo.

A base de dados a ser usada:

O projecto Eldonet, coordenado pelo investigador e biólogo alemão Donat Peter

Hader da Universidade Erlangen na Alemanha, consiste em monitorar a camada de

- 17 -

ozono em diversos pontos do planeta. Basicamente, é usada uma rede de estações

meteorológicas que coletam, num intervalo contínuo de tempo (minuto a minuto),

informações sobre a intensidade de radiação solar. Estas informações estão disponíveis

on-line em www.eldonet.org. Anualmente estão também disponíveis dados sobre as

radiações PAR- Photosynthetically Active Radiation (luz visível), ultravioleta A (linhas

vermelhas) e ultravioleta B (linhas azuis). O sistema colecta dados e envia para um

servidor central que comanda a rede, em Pisa, Itália. O objectivo é fazer a medição dos

raios ultravioletas (A e B) e diagnosticar as suas influências no homem, desenvolver

pesquisas locais e ainda, efectuar análises físicas e químicas num raio de 100

quilómetros. As iniciativas dependerão de cada grupo de investigação onde o ponto de

colecta está instalado. Em Portugal há dois pontos de colecta, sendo um no Porto (ainda

por instalar) e outro em Lisboa.

A relevância da base de dados escolhida:

A destruição da camada de ozónio equivale a uma redução da capacidade imunológica

do planeta. Na África, por exemplo, está já atingindo a população. Além disso, influi

sobre as plantas: 50% das plantas de altura elevada estão sendo afectadas. O exemplo

mais típico é o da soja. Conforme vários estudos, verificou-se a diminuição no

crescimento, afectando o volume e a qualidade da colheita. Os sistemas aquáticos,

quando afectados, não têm a capacidade necessária para absorver a quantidade ideal de

carbono. Como a quantidade de CO2 (gás carbónico) é responsável pela situação

climática na terra, a partir de menos absorção do CO2, calcula-se um aumento médio de

temperatura de 4.5ºC daqui a 50 anos. Diante deste quadro, fica evidente a importância

deste projecto e quão útil poderá vir a ser a visualização adequada dos dados colectados

pelo mesmo, sendo que actualmente a forma usual de visualização são apenas

constituída por gráfico de linhas.

c. Desenvolvimento de um sistema/interface para visualização: considerando os

requisito observados na primeira etapa do trabalho, será implementado uma plataforma

para a visualização de, pelo menos uma parte, dos dados do Projecto Eldonet. O

ambiente desenvolvido será capaz de interagir com uma base de dados e representar os

dados de forma gráfica, tendo como premissa a interface com utilizador de modo a

demonstrar que a aplicação dos requisitos da percepção humana podem contribuir

substancialmente para o entendimento e interpretação dos dados originais. Os requisitos

- 18 -

técnicos para o desenvolvimento serão posteriormente definidos, pois dependerão, em

parte, do resultado da primeira fase de trabalho.

d. Avaliação da interface desenvolvida: considerando que as visualizações

funcionarão como interfaces entre os dados e o utilizador, está prevista uma avaliação

para validar a metodologia proposta, principalmente no que diz respeito aos aspectos da

percepção humana. Está também prevista a implementação de diferentes propostas de

visualização para os mesmos dados, sendo que avaliação também se dará em termos

comparativos entre as diferentes propostas.

- 19 -

Referências

[Black03] Panchanathan, S. Black, J. Tripathi,P. Kahol, K. Cognitive Multimedia Computing, Pub. IEEE

International Symposium on Information Science and Electrical Engineering, Fukuoka, Japan, pp. 13-15, 2003

[Card99] Card, S. K., Mackinlay, J. D., Shneiderman, B. Readings in Information Visualization : using vision to

think . Morgan Kaufmann Publishers. 1999.

[Chen05] Chen, C. Top 10 unsolved information visualization problems. IEEE Computer Graphics and Applications.

Vol 25, nº 4, pp. 12-16, 2005.

[Dennis05] Dennis, B. M., Kocherlakota, S. M., Sawant, A. P., Tateosian, L. G., and Healey, C. G. Designing a

Visualization Framework for Multidimensional Data. IEEE Computer Graphics and Applications. Vol 25, nº 6, 2005, pp 10-15

[Ferreira05] Ferreira, C. B. R. and Nascimento, H. A. D., Visualização de Informações – Uma abordagem Prática.

Anais do XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. São Leopoldo, RS, Brasil, pp. 1262-1312. 2005.

[Friendly04] Friendly, M. Milestones in the history of data visualization: A case study in statistical historiography. In

W. Gaul and C. Weihs, eds., Studies in Classification, Data Analysis, andKnowledge Organization. New York: Springer. 2004.

[Fry] Fry, B. J. Computational Information Design. Tese de Doutoramento MIT - Massachusetts Institute of

Technology. Estados Unidos. 2004

[Healey96] Healey, C. G. Choosing Effective Colours for Data Visualization. In Proceedings IEEE Visualization

San Francisco, pp. 263-270, 1996.

[Healey99] Healey, C. G . Fundamental Issues of Visual Perception for Effective Image Generation. In SIGGRAPH

99 Course 6: Fundamental Issues of Visual Perception for Effective Image Generation. Los Angeles, pp. 1-42, 1999.

[Healey00] Healey, C.G. Building a Perceptual Visualisation Architecture. Behaviour & Information Technology. Vol

19, nº 5, pp. 349–366, 2000.

[Healey06] Healey, C. G.,Tateosian, L. G. and Dennis, B. M., Stevens Dot Patterns for 2D Flow Visualization. In

Third International Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization. Boston, 2006.

[Heer05] Heer, J., Card, S. K., Landay,J. A., Prefuse: A toolkit for interactive information visualization. Conference

on Human Factors in Computing Systems, Proceedings of the SIGCHI. Portland, Estados Unidos, pp. 421 – 430, 2005.

[House06] House,D. H. Bair, A. S. Ware, Colin. An Approach to the Perceptual Optimization of Complex

Visualizations, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol.12, no.4, pp. 509-521, 2006.

[Infopédia] Infopédia - Dicionário de Língua Portuguesa, http://www.infopedia.pt/E2.jsp, acesso em 20/08/2006.

[Kosara01] Kosara , R., Miksch, S.and Hauser, H., Semantic Depth of Field, Proc. IEEE Symposium on

Information Visualization,San Diego, CA, Estados Unidos, pp. 97-104, 2001.

[Oxford99] The New Shorter Oxford English Dictionary. Vol.2, New York: Oxford University Press, 1999.

[Tateosian04] Tateosian, L. G. and Healey, C. G. NPR: Art Enhancing Computer Graphics. Technical Report TR-2004-17, Department of Computer Science, North Carolina State University, 2004.

[Tory04] Tory, M. and Möller, T. Human Factors In Visualization Research. IEEE Transactions on Visualization and

Computers Graphics, Vol. 10, nº 1, pp 72-84, 2004.

[Tory05] Möller, T. and Tory, M. Evaluating Visualizations: Do Expert. Reviews Work?. IEEE Computer Graphics

and Applications. Vol 25, nº5, pp 8-11, 2005.

[Vande05] Vande, A. M. Form Follows Data – The Symbiosis between Design & Information Visualization.

wwwpeople.arch.usyd.edu.au/~andrew/publications/caadfutures05.pdf, 2005. Acesso em 21/08/06.

[Ware04] Ware, C. Information Visualization: Perception for Design. San Francisco: Morgan Kaufmann Publisher,

2004.

[Wijk06] Wijk J.J. Views on Visualization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. Vol. 12, nº

4, pp. 421-433, 2006.

[Wünsche04] Wünsche, Burkhard. A Survey, Classification and Analysis of Perceptual Concepts and their

Application for the Effective Visualisation of Complex Information, Proceedings of the 2004 Australasian Symposium on Information Visualisation, Darlinghurst, Austrália, pp. 23-24, 2004.

- 21 -