| Texto completo | |
| Autor(es): |
Linhares, Claudio D. G.
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Ponciano, Jean R.
[1]
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Paiva, Jose Gustavo S.
[1]
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Travencolo, Bruno A. N.
[1]
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Rocha, Luis E. C.
[3, 4]
Número total de Autores: 5
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| Afiliação do(s) autor(es): | [1] Univ Fed Uberlandia, Fac Comp, Uberlandia, MG - Brazil
[2] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, Sao Carlos - Brazil
[3] Univ Ghent, Dept Econ, Ghent - Belgium
[4] Univ Ghent, Dept Phys & Astron, Ghent - Belgium
Número total de Afiliações: 4
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | JOURNAL OF VISUALIZATION; v. 24, n. 5, p. 1011-1031, OCT 2021. |
| Citações Web of Science: | 0 |
| Resumo | |
Temporal networks are widely used to map phenomena into complex systems in several research disciplines, such as computer science, business, and biology. Several layouts can be used in visual analyses of temporal networks. The identification of the most suitable for a given task is, however, not trivial. This paper presents a user study that analyzes the performance of four different layouts: Massive Sequence View (MSV), Temporal Activity Map, matrix animation, and structural animation, when applied to pattern detection tasks of time-evolving networks. Our results show that all four layouts are appropriate to perform the evaluated tasks; however, the structural animation and MSV scored higher across different types of users. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 16/17078-0 - Mineração, indexação e visualização de Big Data no contexto de sistemas de apoio à decisão clínica (MIVisBD) |
| Beneficiário: | Agma Juci Machado Traina |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 20/10049-0 - Redes complexas e recuperação de imagens por conteúdo apoiadas por características de atenção visual seletiva |
| Beneficiário: | Cláudio Douglas Gouveia Linhares |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |