| Processo: | 17/05838-3 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Vigência: | 01 de julho de 2017 - 31 de dezembro de 2019 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Maria Cristina Ferreira de Oliveira |
| Beneficiário: | Maria Cristina Ferreira de Oliveira |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Pesquisadores associados: | Alneu de Andrade Lopes ; Rosane Minghim |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 17/14778-4 - Analítica visual (visual analytics) de topologia e texto em redes sociais e de áudio em paisagens sonoras, BP.TT |
| Assunto(s): | Mineração de dados Visualização de informação Análise visual |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | mineração visual de dados | visual analytics | Visualização de dados temporais | Visualização de Grafos | Visualização de Informação | Processamento Gráfico |
Resumo
A pesquisa em Visual Analytics é central no tratamento dos desafios associados à análise de dados e computação intensiva em dados, pelo potencial de combinar técnicas de Aprendizado de Máquina e de Visualização para apoiar a interpretação de dados complexos. O acoplamento de técnicas oriundas de ambas as áreas pode promover avanços significativos na capacidade humana de análise, pois permite a indivíduo e computador assumirem papeis complementares ao tratar os muitos problemas introduzidos pelo volume e complexidade dos conjuntos de dados gerados em diversos domínios de aplicação. Este projeto de pesquisa aborda dois focos distintos em visual analytics, um de natureza aplicada e outro de natureza conceitual. No aspecto aplicado serão considerados (I) o problema de visualização de redes de grande escala, com ênfase em redes sociais; e (II) o problema da análise exploratória de espaços de atributos que caracterizam fenômenos multivariados e variantes no tempo. Um exemplo são registros obtidos por sensores utilizados para monitoramento ambiental. Em ambos os casos, a busca por soluções escaláveis para grandes volumes de dados representa um grande desafio de pesquisa. No aspecto conceitual, dando continuidade a uma colaboração já em andamento, iremos conceber e realizar alguns estudos experimentais que contribuam para esclarecer os processos cognitivos subjacentes à interpretação de um tipo particular de visualização multidimensional, os chamados mapas de similaridade. A análise dos resultados pode sugerir modelos conceituais do processo de interpretação desse tipo de mapeamento visual. Esperamos, com esse estudo, contribuir para ampliar o embasamento conceitual sobre essas técnicas, essencial para futuros avanços na área. (AU)
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