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New empirical approaches to understanding InfoVis

Processo: 15/50083-5
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2015 - 31 de julho de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Convênio/Acordo: University of Bath
Proposta de Mobilidade: SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade
Pesquisador responsável:Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Beneficiário:Maria Cristina Ferreira de Oliveira
Pesq. responsável no exterior: Stephen Payne
Instituição no exterior: University of Bath, Inglaterra
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:11/22749-8 - Desafios em visualização exploratória de dados multidimensionais: novos paradigmas, escalabilidade e aplicações, AP.TEM
Assunto(s):Sistemas de computação  Visualização de informação  Atributos visuais (computação gráfica)  Cooperação internacional 

Resumo

Propomos uma colaboração para o design e execução de uma série de estudos experimentais piloto com o objetivo de investigar a interpretação visualizações geradas por técnicas de Visualização de Informação. Apesar de não restrito a esse tipo de representação, o foco é o estudo de várias formas de mapas de similaridade, que exibem dados multidimensionais na forma de layouts espaciais que buscam refletir a similaridade entre os objetos representados. Experimentos serão projetados buscando investigar duas questões. Primeiro, até que ponto o processamento top-down e o conhecimento prévio influenciam na percepção de padrões no display, visual. Sabe- se que, de modo geral, dois tipos de conhecimento prévio afetam a, percepção de representações gráficas os 'esquemas gráficos' (conhecimento das convenções adotadas em um tipo particular de gráfico), e o conhecimento do domínio (compreensão das variáveis exibidas e suas relações em potencial). É interessante considerá-las no caso dos mapas de similaridade, pois novos esquemas gráficos precisam ser aprendidos (adquiridos) e as convenções visuais podem explorar certas reduções matemáticas dos dados multidimensionais que são de difícil compreensão. Também prevemos estudos que vão além da percepção de padrões para considerar o papel da Visualização de Informação em processos decisórios, explorando a hipótese que visualizações podem alterar a relação entre o número de opções e a satisfação do usuário em processos de escolha. (AU)