Визуальная аналитика является результатом визуализации информации и научной визуализации, которая фокусируется на аналитических рассуждениях, которым способствуют интерактивные визуальные интерфейсы . [1]
Обзор [ править ]
Визуальная аналитика - это «наука об аналитических рассуждениях, поддерживаемая интерактивными визуальными интерфейсами». [2] Он может атаковать определенные проблемы, размер, сложность и необходимость тесно связанного человеческого и машинного анализа могут сделать их иначе трудноразрешимыми. [3] Визуальная аналитика способствует развитию науки и технологий в области аналитического мышления, взаимодействия, преобразования данных и представления для вычислений и визуализации, аналитических отчетов и перехода технологий. [4] В качестве исследовательской программы визуальная аналитика объединяет несколько научных и технических сообществ из области информатики, визуализации информации, когнитивных и перцептивных наук, интерактивного дизайна, графического дизайна и социальных наук.
Визуальная аналитика объединяет новые вычислительные и теоретические инструменты с инновационными интерактивными методами и визуальными представлениями, что позволяет вести информационный дискурс между людьми. Конструкция инструментов и методов основана на познавательном , дизайне и восприятие принципов. Эта наука аналитических рассуждений обеспечивает основу рассуждений, на которой можно строить как стратегические, так и тактические технологии визуальной аналитики для анализа, предотвращения и реагирования на угрозы. Аналитическое мышление занимает центральное место в задаче аналитика по применению человеческих суждений для получения выводов на основе комбинации свидетельств и предположений. [2]
Визуальная аналитика имеет некоторые общие цели и методы с визуализацией информации и научной визуализацией . В настоящее время нет четкого консенсуса относительно границ между этими областями, но в целом эти три области можно разделить следующим образом:
- Научная визуализация имеет дело с данными, имеющими естественную геометрическую структуру (например, данные МРТ, потоки ветра).
- Визуализация информации обрабатывает абстрактные структуры данных, такие как деревья или графики.
- Визуальная аналитика особенно связана с объединением интерактивных визуальных представлений с лежащими в основе аналитическими процессами (например, статистическими процедурами, методами интеллектуального анализа данных ), чтобы можно было эффективно выполнять высокоуровневые сложные действия (например, осмысление, рассуждение, принятие решений).
Визуальная аналитика стремится объединить методы визуализации информации с методами вычислительного преобразования и анализа данных. Визуализация информации является частью прямого интерфейса между пользователем и машиной, усиливая когнитивные способности человека шестью основными способами: [2] [5]
- за счет увеличения когнитивных ресурсов, например, за счет использования визуальных ресурсов для расширения рабочей памяти человека,
- за счет сокращения поиска, например, путем представления большого объема данных на небольшом пространстве,
- за счет улучшения распознавания закономерностей, например, когда информация организована в пространстве по временным отношениям,
- поддерживая легкий перцепционный вывод отношений, которые в противном случае сложнее вызвать,
- путем перцептивного мониторинга большого количества потенциальных событий, и
- предоставляя управляемую среду, которая, в отличие от статических диаграмм, позволяет исследовать пространство значений параметров
Эти возможности визуализации информации в сочетании с вычислительным анализом данных могут применяться к аналитическим рассуждениям для поддержки процесса осмысления.
Темы [ править ]
Сфера [ править ]
Визуальная аналитика - это мультидисциплинарная область, которая включает следующие основные направления: [2]
- Методы аналитического мышления, которые позволяют пользователям получать глубокие знания, которые напрямую поддерживают оценку, планирование и принятие решений.
- Представления и преобразования данных, которые преобразуют все типы конфликтующих и динамических данных способами, поддерживающими визуализацию и анализ.
- Методы поддержки производства, представления и распространения результатов анализа для передачи информации в соответствующем контексте различным аудиториям.
- Визуальные представления и методы взаимодействия [6], которые используют преимущества широкой полосы пропускания человеческого глаза в сознание, чтобы позволить пользователям одновременно видеть, исследовать и понимать большие объемы информации.
Методы аналитического мышления [ править ]
Методы аналитического мышления - это метод, с помощью которого пользователи получают глубокое понимание, которое напрямую поддерживает оценку ситуации, планирование и принятие решений. Визуальная аналитика должна способствовать качественному человеческому суждению с ограниченными затратами времени аналитиков. Инструменты визуальной аналитики должны позволять решать разнообразные аналитические задачи, такие как: [2]
- Быстрое понимание прошлых и настоящих ситуаций, а также тенденций и событий, которые привели к текущим условиям
- Выявление возможных альтернативных вариантов будущего и их предупреждающих знаков
- Мониторинг текущих событий на предмет появления предупреждающих знаков, а также неожиданных событий
- Определение индикаторов намерения действия или лица
- Поддержка лиц, принимающих решения во время кризиса.
Эти задачи будут выполняться путем сочетания индивидуального и совместного анализа, часто в условиях крайнего дефицита времени. Визуальная аналитика должна включать аналитические методы, основанные на гипотезах и сценариях, чтобы аналитик мог рассуждать на основе имеющихся свидетельств. [2]
Представления данных [ править ]
Представления данных - это структурированные формы, подходящие для компьютерных преобразований. Эти структуры должны существовать в исходных данных или быть производными от самих данных. Они должны в максимально возможной степени сохранять информацию, содержание знаний и связанный с ними контекст в исходных данных. Структуры базовых представлений данных обычно недоступны и не интуитивно понятны для пользователя инструмента визуальной аналитики. Они часто более сложны по своей природе, чем исходные данные, и не обязательно меньше по размеру, чем исходные данные. Структуры представлений данных могут содержать сотни или тысячи измерений и быть непонятными для человека, но они должны быть преобразованы в представления более низких измерений для визуализации и анализа. [2]
Теории визуализации [ править ]
Теории визуализации включают: [3]
- Жак Бертен «S симптоматики Graphics (1967)
- Нельсон Гудман «s Языки искусства (1977)
- Джок Д. Маккинли «s Автоматизированная разработка оптимальной визуализации (APT) (1986)
- Леланд Уилкинсон «s Грамматика Graphics (1998)
Визуальные представления [ править ]
Визуальные представления переводят данные в видимую форму, которая выделяет важные особенности, включая общие черты и аномалии. Эти визуальные представления позволяют пользователям быстро воспринимать важные аспекты своих данных. Дополнение процесса когнитивного мышления перцептивным рассуждением посредством визуальных представлений позволяет аналитическому процессу мышления стать более быстрым и сфокусированным. [2]
Процесс [ править ]
Входными данными для наборов данных, используемых в процессе визуальной аналитики, являются разнородные источники данных (например, Интернет, газеты, книги, научные эксперименты, экспертные системы ). Из этих богатых источников выбираются наборы данных S = S 1 , ..., S m , тогда как каждый S i , i ∈ (1, ..., m) состоит из атрибутов A i1 , ..., A ik . Цель или результат процесса является понимание я . Проницательность либо напрямую получается из набора созданных визуализаций V, либо путем подтверждения гипотез Hкак результат автоматизированных методов анализа. Эта формализация процесса визуальной аналитики проиллюстрирована на следующем рисунке. Стрелки обозначают переходы от одного набора к другому.
Более формально процесс визуальной аналитики - это преобразование F: S → I , тогда как F - это конкатенация функций f ∈ {D W , V X , H Y , U Z }, определенных следующим образом:
D W описывает основные функции предварительной обработки данных с помощью D W : S → S и W ∈ {T, C, SL, I}, включая функции преобразования данных D T , функции очистки данных D C , функции выбора данных D SL и интеграцию данных. функции D I , которые необходимы, чтобы сделать функции анализа применимыми к набору данных.
В W , W ∈ {S, H} символизирует функции визуализации, которые либо функции визуализации данных V S : S → V или функции визуализирующих гипотезы V H : H → V .
H Y , Y ∈ {S, V} представляет процесс генерации гипотез. Различают функции , которые генерируют гипотезы из данных H S : S → H и функций , которые генерируют гипотезы из визуализаций Н V : V → H .
Более того, взаимодействия с пользователем U Z , Z ∈ {V, H, CV, CH} являются неотъемлемой частью процесса визуальной аналитики. Взаимодействие с пользователем может либо влиять только на визуализации U V : V → V (т. Е. Выбор или масштабирование), либо может влиять только на гипотезы U H : H → H , генерируя новые гипотезы на основе заданных. Кроме того, понимание можно заключить из визуализаций U CV : V → I или из гипотез U CH : H → I .
Типичная предварительная обработка данных с применением функций очистки, интеграции и преобразования данных определяется как D P = D T (D I (D C (S 1 , ..., S n ))) . После этапа предварительной обработки либо автоматизированные методы анализа H S = {f s1 , ..., f sq } (т.е. статистика, интеллектуальный анализ данных и т. Д.), Либо методы визуализации V S : S → V, V S = {f v1 , ..., f vs } применяются к данным, чтобы выявить закономерности, как показано на рисунке выше. [7]
Обычно для обработки данных используется следующая парадигма:
Сначала проанализируйте - покажите главное - увеличьте масштаб, отфильтруйте и проанализируйте дальше - Подробности по запросу [8]
См. Также [ править ]
Связанные темы [ править ]
- Картография
- Вычислительная визуализация
- Критическое мышление
- Принимать решение
- Гугл Аналитика
- Интерактивный дизайн
- Интерактивный визуальный анализ
- Интерактивность
- Программное обеспечение для анализа социальных сетей
- Визуализация программного обеспечения
- Система визуализации информации Starlight
- Текстовая аналитика
- Анализ трафика
- Визуальные рассуждения
Родственные ученые [ править ]
- Сесилия Р. Арагон
- Роберт Э. Хорн
- Дэниел А. Кейм
- Тереза-Мари Райн
- Лоуренс Дж. Розенблюм
- Бен Шнейдерман
- Джон Стаско
- Джим Томас
Ссылки [ править ]
- ^ Пак Чунг Вонг и Дж. Томас (2004). «Визуальная аналитика». в: IEEE Computer Graphics and Applications , Volume 24, Issue 5, Sept.-Oct. 2004 Страница (ы): 20–21.
- ^ a b c d e f g h Джеймс Дж. Томас и Кристин А. Кук (ред.) (2005). Освещая путь: программа исследований и разработок в области визуальной аналитики Национальный центр визуализации и аналитики.
- ^ a b Роберт Косара (2007). Визуальная аналитика . ITCS 4122/5122, осень 2007 г. Проверено 28 июня 2008 г.
- ^ Kielman, J. и Томас, J. (Гость ред.) (2009). «Специальный выпуск: основы и границы визуальной аналитики». в: Визуализация информации , Том 8, номер 4, зима 2009 г. Страница (и): 239-314.
- ^ Стюарт Card, JD Маккинли, и Бен Шнейдерман (1999). «Чтения в визуализации информации: использование зрения, чтобы думать». Издательство Морган Кауфманн, Сан-Франциско.
- ^ А. Керрен и Ф. Шрайбер. К роли взаимодействия в визуальной аналитике. В материалах Зимней конференции по моделированию 2012 г. (WSC '12), страницы 420: 1-420: 13, Берлин, Германия, 2012 г. IEEE Computer Society Press.
- ^ Даниэль А. Кейм, Флориан Мансманн, Йорн Шнайдевинд, Джим Томас и Хартмут Циглер (2008). «Визуальная аналитика: масштабы и проблемы»
- ^ Кейм Д. А., Мансманн Ф, Шнейдвинд Дж, Томас Дж, Циглер Х: Визуальная аналитика: объем и проблемы . Визуальный анализ данных: 2008, С. 82.
Дальнейшее чтение [ править ]
- Борис Ковалерчук и Джеймс Швинг (2004). Визуальный и пространственный анализ: достижения в области интеллектуального анализа данных, рассуждений и решения проблем
- Гопин Цю (2007). Достижения в визуальных информационных системах: 9-я международная конференция (VISUAL).
- Персонал IEEE, Inc. (2007). Наука и технология визуальной аналитики (VAST), симпозиум IEEE 2007.
- Мэй Юань, Кэтлин и Стюарт Хорнсби (2007). Вычисления и визуализация для понимания динамики в географических областях.
- Даниэль Кейм, Геннадий Андриенко, Жан-Даниэль Фекете, Карстен Горг, Йорн Кольхаммер и Гай Мелансон (2008). Визуальная аналитика: определение, процесс и проблемы . В Андреас Керрен, Джон Т. Стаско, Жан-Даниэль Фекете и Крис Норт (редакторы), Визуализация информации - человеко-ориентированные проблемы и перспективы, страницы 154–175, конспекты лекций по информатике 4950, Springer Berlin Heidelberg.
- Освоение эпохи визуализации: решение проблем с помощью визуальной аналитики (2010 г.) (pdf)
- Кава Наземи (2014). Визуализация адаптивной семантики. Еврографическая ассоциация [1] . ТУ Дармштадт Диссертация. Еврография.
Внешние ссылки [ править ]
- СМИ, связанные с визуальной аналитикой, на Викискладе?
