Conhecimentos de Base Recomendados

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Objetivos

1. Apresentar aos estudantes os problemas, conceitos e abordagens fundamentais na concepção e análise de sistemas de visualização de informação /
2. Familiarizar os estudantes com as fases do pipeline de visualização, incluindo a modelação de dados, mapeamento de atributos de dados para atributos gráficos, questões perceptuais, paradigmas de visualização existentes, técnicas e ferramentas, e avaliação da eficácia das visualizações para dados específicos, tarefas, e tipos de utilizadores.
3. Capacitar os estudantes para o desenvolvimento de sistemas complexos (avançados) de visualização interativa de informação.

Depois de uma breve introdução do objeto, métodos e modelo de referência (vulgo pipeline) da Visualização de Informação, a UC dotará o mestrando de conhecimentos teóricos sobre a perceção visual humana e a sua utilização prática aplicada a sistemas de visualização de informação, nomeadamente sobre como potenciar as capacidades da perceção visual humana evitando e contornando as suas limitações. Com base nesses conhecimentos teóricos e práticos aprofunda-se o modelo de referência da Visualização de Informação e introduzem-se os conhecimentos essenciais sobre interação com sistemas de visualização, os tipos de dados e de representações para esses dados abordando com particular cuidado os dados multidimensionais, o texto e as variáveis temporais. Finalmente introduzem-se as principais técnicas de visualização de informação para ambientes de realidade virtual e aumentada através da familiarização com as principais ferramentas de desenvolvimento.

Métodos de Ensino

O ensino terá 3 grandes componentes:

• Aulas Teórico-práticas - parcialmente expositivas e com recurso intensivo a resolução acompanhada de exercícios, análise de casos de estudo e dois seminários sobre tópicos específicos, que irão decorrer na totalidade a distância.


• Aulas de Laboratório e/ou seminarios - para execução acompanhada e avaliação individual de trabalhos práticos em ambiente informático para computadores pessoais, internet e dispositivos móveis.


• Orientação Tutorial - para acompanhamento personalizado da execução de projetos a distância.

Serão disponibilizados ficheiros com a matéria de exercícios laboratoriais a executar autonomamente (regime assíncrono) mas com acompanhamento por videoconferência no horário estabelecido e a utilização de aulas síncronas (por vídeo conferencia) para esclarecimento de dúvidas e acompanhamento individual.

Estágio(s)

Não

Programa

1.    Introdução à Visualização da Informação
1.1.    Definição
1.2.    Conceitos básicos
1.3.    Computadores vs. Humanos
1.4.    Restrições / Limitações
2.    Abstração de dados
2.1.    Tipos de dados
2.2.    Tipos de conjuntos de dados
2.3.    Tipos de atributo
2.4.    Semântica
3.    Abstração de tarefas
3.1.    Ações
3.1.1.    Analisar
3.1.2.    Produzir
3.1.3.    Pesquisa
3.1.4.    Consulta
3.2.    Metas (Alvos)
3.3.    Análise e Derivação
4.    Níveis de Validação
4.1.    Níveis de desenho
4.2.    Enfoques de Análise
4.3.    Abordagens de validação
4.3.1.    Domínio
4.3.2.    Abstração
4.3.3.    Idioma
4.3.4.    Algoritmo
4.3.5.    Incompatibilidades
4.4.    Exemplos de validação
5.    Marcas e Canais
5.1.    Definição de Marcas e Canais
5.1.1.    Tipos de canais
5.1.2.    Tipos de marcas
5.1.3.    Utilização de Marcas e Canais
5.1.4.    Eficácia dos Canais
6.    Regras, Diretrizes
6.1.    2D
6.2.    3D
6.3.    Olhos vs. Memória
6.4.    Resolução vs Imersão
6.5.    Visão geral e detalhes
6.6.    Capacidade de resposta
7.    Tabelas
7.1.    Organizar por Chaves e Valores
7.2.    Separar, ordenar e alinhar
7.3.    Orientação do Eixo Espacial
7.4.    Densidade da disposição espacial
8.    Dados Espaciais
8.1.    Geometria
8.2.    Campos escalares
8.3.    Campos Vetoriais
8.4.    Campos Tensoriais
9.    Redes e Árvores
9.1.    Ligação - Marcas de Ligação
9.2.    Vistas Matriciais
9.3.    Marcas de Hierarquia
10.    Cor e Outros Canais
10.1.    Teoria da Cor
10.2.    Colormaps
10.3.    Outros Canais
11.    Manipular vistas
11.1.    Mudança de “view” no tempo
11.2.    Selecionar Elementos
11.3.    Mudança da posição de observação
11.4.    Redução de Atributos
12.    Vistas Múltiplas
12.1.    Vistas de justaposição e coordenadas
12.2.    Partição em vistas
12.3.    Sobrepor camadas
13.    Reduzir Itens e Atributos
13.1.    Filtrar
13.2.    Agregar
14.    Integrar: Foco + Contexto
14.1.    Eliminação / Supressão
14.2.    Superpor
14.3.    Distorção
14.4.    Custos e Benefícios da Distorção
15.    Aplicações: Casos de Estudo

Demonstração de conteúdos

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Demonstração da metodologia

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Docente(s) responsável(eis)

Miguel Angel Guevara López - 2.º Semestre

Bibliografia

Mario Döbler, Tim Großmann ; Data Visualization with Python. Second Edition, Packt Publishing, 2020
Collin Ware ; Information Visualization: PERCEPTION FOR DESIGN. Fourth Edition, Morgan Kaufmann, 2021
Ossama Embarak ; Data Analysis and Visualization Using Python: Analyze Data to Create Visualizations for BI Systems, APRESS, 2018. ISBN: 978-1-4842-4108-0
Robert Grant; Data Visualization Charts, Maps, and Interactive Graphics, Chapman and Hall/CRC, 2018. ISBN: 9781138553590
T. Munzner; Visualization Analysis & Design: Abstractions, Principles, and Methods , CRC Press , 2014. ISBN: 978-1-4665-0893-4
Claus O. Wilke; Fundamentals of Data Visualization: A Primer on Making Informative and Compelling Figures, O’Reilly, 2019. ISBN: 9781492031086