Визуализация информации — это научная и инженерная дисциплина, направленная на поиск и реализацию форм и способов визуального (в том числе интерактивного) представления абстрактных данных для облегчения их восприятия человеком. Абстрактные данные включают как числовые, так и нечисловые данные, такие как текст и географическая информация. Визуализацию информации следует отличать от научной визуализации — «для визуализации информации пространственное представление выбирается, а при научной визуализации пространственное представление задано»[1].

Графическое представление минутного снимка всемирной паутины, демонстрирующее гиперссылки
 
Часть карты интернета в начале 2005, каждая линия представляет два IP-адреса, и некоторую задержку между этими двумя узлами.

Область визуализации информации появилась «из исследований в областях человеко-компьютерного взаимодействия, информатики, графики, визуального проектирования, психологии и бизнес-процессов. Эта область во всё возрастающей степени применяется как критическая компонента в научных исследованиях, электронных библиотеках, data mining, анализе финансовых данных, изучении рынка, управлении производством[англ.]* и изыскании лекарственных средств[англ.]»[2].

Визуализация информации предполагает, что «визуальное представление и техники взаимодействия извлекают пользу от широкого канала передачи информации из человеческого глаза в мозг, что позволяет пользователю видеть, исследовать и понимать большой объём информации разом. Визуализация информации фокусируется на создании подходов для доставки абстрактной информации интуитивно понятными путями»[3].

Анализ данных является неотъемлемой частью всех прикладных исследований и задач в производстве. Наиболее фундаментальными подходами к анализу данных являются визуализация (гистограммы, диаграммы рассеяния, изображение поверхностей, деревья, графики параллельных координат и т.д.), статистика (проверка статистических гипотез, регрессия, PCA и т.д.), data mining (ассоциативная обработка и др.) и методы машинного обучения (кластеризация, классификация, дерево решений и т.д.). Среди этих подходов визуализация информации или визуальный анализ данных наибольшим образом опирается на когнитивные навыки человеческого анализа и позволяет обнаружение неструктурированной полезной информации, которая ограничена только человеческим воображением и креативностью. Исследователь не обязан изучать какие-либо изощрённые методы, чтобы иметь возможность интерпретировать визуализацию данных. Визуализация информации служит также схемой выдвижения гипотез, которые, как правило, вытекают из последующего формального аналитического рассмотрения, такого как статистическая проверка гипотез.

История

править

Современное изучение визуализации началось с компьютерной графики, которая «с самого начала использовалась для изучения научных проблем. Однако в ранние дни недостаточная мощность графики часто сдерживала использование. Недавний взлёт визуализации начался в 1987 со специального выпуска журнала Scientific Computing, посвящённого компьютерной графике для визуализации. С тех пор состоялись несколько конференций и симпозиумов, спонсированных Компьютерной Ассоциацией IEEE[англ.] и ACM SIGGRAPH[англ.]»[4]. Они были посвящены основным темам визуализации данных, визуализация информации и научной визуализации и более узким темам, таким как объёмная визуализация.

 
Локализация пространства продуктов[англ.], предназначенная для показа экономической сложности данной экономики
 
Дерево экспорта Бенина (2009) по категориям продуктов. Древовидная карта экспорта продуктов является одной из недавнего приложения этого вида визуализации, созданная программой Observatory of Economic Complexity[англ.] в содружестве Гарварда и МТИ

В 1786 году Уильям Плейфэр опубликовал первое графическое представление.

Специфичные методы и техники

править

Приложения

править

Визуализация информации имеют приложение в таких областях как[2]

Организации

править

Достойные внимания академические и индустриальные лаборатории в этой области:

Конференции в этой области по степени важности в исследовании визуализации данных[6]

  • IEEE Visualization[англ.]: Ежегодная международная конференция по научной визуализации, визуализации информации и визуального анализа. Конференция проводится в октябре.
  • ACM SIGGRAPH: Ежегодная международная конференция по компьютерной графике, проводимая ACM SIGGRAPH. Дата конференции не постоянна.
  • EuroVis: Ежегодная общеевропейская конференция по визуализации данных, которую проводит Рабочая Группа Еврографики по Визуализации Данных (англ. Eurographics Working Group on Data Visualization) и поддерживается IEEE Комитетом по Визуализации и Технической Графике (англ. IEEE Visualization and Graphics Technical Committee, IEEE VGTC). Конференция обычно проводится в июне.
  • Конференция по Человеческим Факторам в Вычислительных Системах (англ. Conference on Human Factors in Computing Systems): Ежегодная международная конференция по человеко-компьютерному взаимодействию, организуемая ACM SIGCHI[англ.]. Конференция обычно проводится в апреле или мае.
  • Eurographics: Ежегодная общеевропейская конференция по компьютерной графике, организуемая Европейской Ассоциацией по Компьютерной Графике (англ. European Association for Computer Graphics). Конференция обычно проводится в апреле или мае.
  • PacificVis: Ежегодный симпозиум по визуализации, проводимый в Азиатско-тихоокеанском регионе. Симпозиум спонсируется IEEE Комитетом по Визуализации и Технической Графике. Конференция обычно проводится в марте или апреле.

Примечания

править
  1. Tamara Munzner. Process and Pitfalls in Writing Information Visualization Research Papers. www.cs.ubc.ca. Дата обращения: 9 апреля 2018. Архивировано 24 октября 2020 года.
  2. 1 2 Bederson, Shneiderman, 2003.
  3. Thomas, Cook, 2005, с. 30.
  4. G. Scott Owen (1999). History of Visualization Архивная копия от 8 октября 2012 на Wayback Machine. Accessed Jan 19, 2010.
  5. doi:10.1177/1460458212465213
  6. Robert Kosara. A Guide to the Quality of Different Visualization Venues. eagereyes (11 ноября 2013). Дата обращения: 7 апреля 2017. Архивировано 13 сентября 2017 года.

Литература

править
  • Benjamin B. Bederson, Ben Shneiderman. The Craft of Information Visualization: Readings and Reflections. — Morgan Kaufmann, 2003. — ISBN 1-55860-915-6.
  • Illuminating the Path: The R&D Agenda for Visual Analytics / James J. Thomas, Kristin A. Cook. — National Visualization and Analytics Center, 2005. — С. 30.

Литература для дальнейшего чтения

править

Ссылки

править