Mapas de documentos são representações visuais que permitem analisar de forma eficiente diversas relações entre documentos de uma coleção. Técnicas de projeção multidimensional podem ser empregadas para criar mapas que refletem a similaridade de conteúdo, favorecendo a identificação de agrupamentos com conteúdo similar. Este trabalho aborda uma evolução do arcabouço genérico oferecido pelas projeções multidimensionais para apoiar a análise interativa de documentos textuais, implementado na plataforma PEx. Foram propostas e implementadas técnicas que permitem ao usuário interagir com o mapa de documentos utilizando tópicos extraídos do próprio corpus. Assim a representação visual pode gradualmente evoluir para refletir melhor os interesses do usuário, e apoiá-lo de maneira mais efetiva em tarefas exploratórias. A interação foi avaliada utilizando uma técnica de inspeção de usabilidade, que visa identificar os principais problemas enfrentados pelos usuários ao interagir com as funcionalidades desenvolvidas. Adicionalmente, a utilidade das funcionalidades foi avaliada pela condução de dois estudos de caso, em que foram definidas tarefas a serem conduzidas pelo usuário sobre os mapas de documentos. Os resultados mostram que com o auxílio das visualizações foi possível conduzir as tarefas satisfatoriamente, permitindo manipular de forma eficiente milhares de documentos sem a necessidade de ler individualmente cada texto / Content-based document maps are visualizations that help users to identify and explore relationships among documents in a collection. Multidimensional projection techniques have been employed to create similaritybased maps that can help identifying documents of similar content. This work aims to enhance the generic framework offered by the multidimensional projection techniques in the PEx visualization platform to support interactive analysis of textual data. Several interaction functions and visual representations have been proposed and implemented that allow users to interact with document maps aided by topics automatically extracted from the corpus. By exploring the topics and maps in an integrated manner, users can refine and evolve the visual representations gradually to better reflect their needs and interests, enhancing support to exploratory tasks. The proposed interaction functions were evaluated employing a usability inspection technique, seeking to detect interface problems. Moreover, two illustrative case studies were conducted to evaluate the usefulness of the proposed interactions, based on typical user tasks defined over different document collections. They illustrate how the developed visualizations can assist the proposed tasks, allowing users to interactively explore large document corpora and refine document maps

Mapas de documentos são representações visuais que permitem analisar de forma eficiente diversas relações entre documentos de uma coleção. Técnicas de projeção multidimensional podem ser empregadas para criar mapas que refletem a similaridade de conteúdo, favorecendo a identificação de agrupamentos com conteúdo similar. Este trabalho aborda uma evolução do arcabouço genérico oferecido pelas projeções multidimensionais para apoiar a análise interativa de documentos textuais, implementado na plataforma PEx. Foram propostas e implementadas técnicas que permitem ao usuário interagir com o mapa de documentos utilizando tópicos extraídos do próprio corpus. Assim a representação visual pode gradualmente evoluir para refletir melhor os interesses do usuário, e apoiá-lo de maneira mais efetiva em tarefas exploratórias. A interação foi avaliada utilizando uma técnica de inspeção de usabilidade, que visa identificar os principais problemas enfrentados pelos usuários ao interagir com as funcionalidades desenvolvidas. Adicionalmente, a utilidade das funcionalidades foi avaliada pela condução de dois estudos de caso, em que foram definidas tarefas a serem conduzidas pelo usuário sobre os mapas de documentos. Os resultados mostram que com o auxílio das visualizações foi possível conduzir as tarefas satisfatoriamente, permitindo manipular de forma eficiente milhares de documentos sem a necessidade de ler individualmente cada texto / Content-based document maps are visualizations that help users to identify and explore relationships among documents in a collection. Multidimensional projection techniques have been employed to create similaritybased maps that can help identifying documents of similar content. This work aims to enhance the generic framework offered by the multidimensional projection techniques in the PEx visualization platform to support interactive analysis of textual data. Several interaction functions and visual representations have been proposed and implemented that allow users to interact with document maps aided by topics automatically extracted from the corpus. By exploring the topics and maps in an integrated manner, users can refine and evolve the visual representations gradually to better reflect their needs and interests, enhancing support to exploratory tasks. The proposed interaction functions were evaluated employing a usability inspection technique, seeking to detect interface problems. Moreover, two illustrative case studies were conducted to evaluate the usefulness of the proposed interactions, based on typical user tasks defined over different document collections. They illustrate how the developed visualizations can assist the proposed tasks, allowing users to interactively explore large document corpora and refine document maps

Técnicas de visualização de informação, tais como as que utilizam posicionamento de pontos baseado na similaridade do conteúdo, são utilizadas para criar representações visuais de dados que evidenciem certos padrões. Essas técnicas são sensíveis à qualidade dos dados, a qual, por sua vez, depende de uma etapa de pré-processamento muito influente. Esta etapa envolve a limpeza do texto e, em alguns casos, a detecção de termos e seus pesos, bem como a definição de uma função de (dis)similaridade. Poucos são os estudos realizados sobre como esses cálculos de (dis)similaridade afetam a qualidade das representações visuais geradas para dados textuais. Este trabalho apresenta um estudo sobre o papel das diferentes medidas de (dis)similaridade entre pares de textos na geração de mapas visuais. Nos concentramos principalmente em dois tipos de funções de distância, aquelas computadas a partir da representação vetorial do texto (Vector Space Model (VSM)) e em medidas de comparação direta de strings textuais. Comparamos o efeito na geração de mapas visuais com técnicas de posicionamento de pontos, utilizando as duas abordagens. Para isso, foram utilizadas medidas objetivas para comparar a qualidade visual dos mapas, tais como Neighborhood Hit (NH) e Coeficiente de Silhueta (CS). Descobrimos que ambas as abordagens têm pontos a favor, mas de forma geral, o VSM apresentou melhores resultados quanto à discriminação de classes. Porém, a VSM convencional não é incremental, ou seja, novas adições à coleção forçam o recálculo do espaço de dados e das dissimilaridades anteriormente computadas. Nesse sentido, um novo modelo incremental baseado no VSM (Incremental Vector Space Model (iVSM)) foi considerado em nossos estudos comparativos. O iVSM apresentou os melhores resultados quantitativos e qualitativos em diversas configurações testadas. Os resultados da avaliação são apresentados e recomendações sobre a aplicação de diferentes medidas de similaridade de texto em tarefas de análise visual, são oferecidas / Information visualization techniques, such as similarity based point placement, are used for generating of visual data representation that evidence some patterns. These techniques are sensitive to data quality, which depends of a very influential preprocessing step. This step involves cleaning the text and in some cases, detecting terms and their weights, as well as definiting a (dis)similarity function. There are few studies on how these (dis)similarity calculations aect the quality of visual representations for textual data. This work presents a study on the role of the various (dis)similarity measures in generating visual maps. We focus primarily on two types of distance functions, those based on vector representations of the text (Vector Space Model (VSM)) and measures obtained from direct comparison of text strings, comparing the effect on the visual maps obtained with point placement techniques with the two approaches. For this, objective measures were employed to compare the visual quality of the generated maps, such as the Neighborhood Hit and Silhouette Coefficient. We found that both approaches have strengths, but in general, the VSM showed better results as far as class discrimination is concerned. However, the conventional VSM is not incremental, i.e., new additions to the collection force the recalculation of the data space and dissimilarities previously computed. Thus, a new model based on incremental VSM (Incremental Vector Space Model (iVSM)) has been also considered in our comparative studies. iVSM showed the best quantitative and qualitative results in several of the configurations considered. The evaluation results are presented and recommendations on the application of different similarity measures for text analysis tasks visually are provided

Técnicas de visualização de informação, tais como as que utilizam posicionamento de pontos baseado na similaridade do conteúdo, são utilizadas para criar representações visuais de dados que evidenciem certos padrões. Essas técnicas são sensíveis à qualidade dos dados, a qual, por sua vez, depende de uma etapa de pré-processamento muito influente. Esta etapa envolve a limpeza do texto e, em alguns casos, a detecção de termos e seus pesos, bem como a definição de uma função de (dis)similaridade. Poucos são os estudos realizados sobre como esses cálculos de (dis)similaridade afetam a qualidade das representações visuais geradas para dados textuais. Este trabalho apresenta um estudo sobre o papel das diferentes medidas de (dis)similaridade entre pares de textos na geração de mapas visuais. Nos concentramos principalmente em dois tipos de funções de distância, aquelas computadas a partir da representação vetorial do texto (Vector Space Model (VSM)) e em medidas de comparação direta de strings textuais. Comparamos o efeito na geração de mapas visuais com técnicas de posicionamento de pontos, utilizando as duas abordagens. Para isso, foram utilizadas medidas objetivas para comparar a qualidade visual dos mapas, tais como Neighborhood Hit (NH) e Coeficiente de Silhueta (CS). Descobrimos que ambas as abordagens têm pontos a favor, mas de forma geral, o VSM apresentou melhores resultados quanto à discriminação de classes. Porém, a VSM convencional não é incremental, ou seja, novas adições à coleção forçam o recálculo do espaço de dados e das dissimilaridades anteriormente computadas. Nesse sentido, um novo modelo incremental baseado no VSM (Incremental Vector Space Model (iVSM)) foi considerado em nossos estudos comparativos. O iVSM apresentou os melhores resultados quantitativos e qualitativos em diversas configurações testadas. Os resultados da avaliação são apresentados e recomendações sobre a aplicação de diferentes medidas de similaridade de texto em tarefas de análise visual, são oferecidas / Information visualization techniques, such as similarity based point placement, are used for generating of visual data representation that evidence some patterns. These techniques are sensitive to data quality, which depends of a very influential preprocessing step. This step involves cleaning the text and in some cases, detecting terms and their weights, as well as definiting a (dis)similarity function. There are few studies on how these (dis)similarity calculations aect the quality of visual representations for textual data. This work presents a study on the role of the various (dis)similarity measures in generating visual maps. We focus primarily on two types of distance functions, those based on vector representations of the text (Vector Space Model (VSM)) and measures obtained from direct comparison of text strings, comparing the effect on the visual maps obtained with point placement techniques with the two approaches. For this, objective measures were employed to compare the visual quality of the generated maps, such as the Neighborhood Hit and Silhouette Coefficient. We found that both approaches have strengths, but in general, the VSM showed better results as far as class discrimination is concerned. However, the conventional VSM is not incremental, i.e., new additions to the collection force the recalculation of the data space and dissimilarities previously computed. Thus, a new model based on incremental VSM (Incremental Vector Space Model (iVSM)) has been also considered in our comparative studies. iVSM showed the best quantitative and qualitative results in several of the configurations considered. The evaluation results are presented and recommendations on the application of different similarity measures for text analysis tasks visually are provided