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Visual analytics: aplicações e uma investigação conceitual

Processo: 17/05838-3
Linha de fomento: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
Pesq. 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 

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)

Publicações científicas (6)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
VALEJO, ALAN; FALEIROS, THIAGO; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A coarsening method for bipartite networks via weight-constrained label propagation. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 195, MAY 11 2020. Citações Web of Science: 0.
VALEJO, ALAN; GOES, FABIANA; ROMANETTO, LUZIA; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities. KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS, OCT 2019. Citações Web of Science: 0.
REIS, CLAUSIUS D. G.; PADOVESE, LINILSON RODRIGUES; DE OLIVEIRA, MARIA C. F. Automatic detection of vessel signatures in audio recordings with spectral amplitude variation signature. METHODS IN ECOLOGY AND EVOLUTION, v. 10, n. 9, p. 1501-1516, SEP 2019. Citações Web of Science: 0.
SORIANO-VARGAS, AUREA; HAMANN, BERND; DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA F. TV-MV Analytics: A visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. INFORMATION VISUALIZATION, v. 19, n. 1 JULY 2019. Citações Web of Science: 0.
PAULOVICH, V, FERNANDO; DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA F.; OLIVEIRA JR, OSVALDO N. A Future with Ubiquitous Sensing and Intelligent Systems. ACS SENSORS, v. 3, n. 8, p. 1433-1438, AUG 2018. Citações Web of Science: 8.
VALEJO, ALAN; FERREIRA DE OLIVEIRA, MARIA CRISTINA; FILHO, GERALDO P. R.; LOPES, ALNEU DE ANDRADE. Multilevel approach for combinatorial optimization in bipartite network. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 151, p. 45-61, JUL 1 2018. Citações Web of Science: 2.

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