Simulações por computador permitem reduzir custo e, muitas vezes, realizar experimentos que na vida real seriam impraticáveis, ou por questões ambientais (explosões nucleares), ou por fatores que estão fora do controle do ser humano (colisões entre estrelas). Entretanto, e muito difícil manipular e analisar as centenas de gigabytes, ou mesmo terabytes, que tais simulações produzem como resultado. Os trabalhos que lidam com tais conjuntos de dados, tipicamente, empregam tanto técnicas de visualização científica como técnicas de visualização da informação, em geral refletindo o comportamento dos dados em um único instante de tempo. Entretanto, a análise da evolução temporal e a disponibilização de representações visuais integradas ainda é um grande desafio. Esse trabalho introduz diversas estratégias buscando tratar estes problemas, as quais tem em comum a utilização de projeções multidimensionais para apoiar a análise exploratória dos de dados, tanto em um instante de tempo específico, como ao longo da evolução temporal. O objetivo é favorecer a localização de grupos de elementos com comportamento similar e acompanhar sua evolução ao longo da simulação. Uma das estratégias introduzidas resume o comportamento temporal dos dados multidimensionais em uma única visualização, o que permite rastrear as entidades com comportamento similar e analisá-las ao longo da simulação / Computer simulations of physical phenomena allow reducing costs and studying behavior that would be unfeasible to observe in real life situations, either due to environmental limitations, e.g., a nuclear explosion, or due to factors that are beyond human control (e.g., collisions between stars). Millions of primitives (voxels, vertices or particle) may be required to accurately capture system behavior, thus generating very large data sets that are typically time-varying and multidimensional, as multiple simulation variables describe each primitive. Therefore, analyzing the hundreds of gigabytes or even terabytes resulting from these simulations remains a challenge. Current solutions that handle this type of data usually rely on Scientific or Information Visualization techniques, but typically revealing data behavior at a particular time instant. It remains a major challenge to provide visualizations capable of assisting analysts trying to inspect and understand behavior along the temporal domain. This work is an attempt in this direction, introducing several strategies to handle these problems. They have in common the use of multidimensional projection techniques to support exploratory analysis of simulation data, both at specic time instants and along the simulation as a whole. The goal is to favor the perception of groups of elements showing similar behavior and track their temporal evolution. One of the strategies introduced summarizes, in a single visual representation, the temporal behavior of the multidimensional data space, thus allowing analysts to identify and analyze the entities with similar behavior along the simulation

A análise de dados multidimensionais tem sido por muitos anos tópico de contínua investigação e uma das razões se deve ao fato desse tipo de dados ser encontrado em diversas áreas da ciência. Uma tarefa comum ao se analisar esse tipo de dados é a investigação de padrões pela interação em projeções multidimensionais dos dados para o espaço visual. O entendimento da relação entre as características do conjunto de dados (dataset) e a técnica utilizada para se obter uma representação visual desse dataset é de fundamental importância uma vez que esse entendimento pode fornecer uma melhor intuição a respeito do que se esperar da projeção. Por isso motivado, no presente trabalho investiga-se alguns aspectos de centralidade dos dados em dois cenários distintos: coleções de documentos com grafos de coautoria; dados multidimensionais mais gerais. No primeiro cenário, o dado multidimensional que representa os documentos possui informações mais específicas, o que possibilita a combinação de diferentes aspectos para analisá-los de forma sumarizada, bem como a noção de centralidade e relevância dentro da coleção. Isso é levado em consideração para propor uma metáfora visual combinada que possibilite a exploração de toda a coleção, bem como de documentos individuais. No segundo cenário, de dados multidimensionais gerais, assume-se que tais informações não estão disponíveis. Ainda assim, utilizando um conceito de estatística não-paramétrica, deno- minado funções de profundidade de dados (data-depth functions), é feita a avaliação da ação de técnicas de projeção multidimensionais sobre os dados, possibilitando entender como suas medidas de profundidade (centralidade) foram alteradas ao longo do processo, definindo uma também medida de qualidade para projeções. / Analysis of multidimensional data has been for many years a topic of continuous research and one of the reasons is such kind of data can be found on several different areas of science. A common task analyzing such data is to investigate patterns by interacting with spatializations of the data onto the visual space. Understanding the relation between underlying dataset characteristics and the technique used to provide a visual representation of such dataset is of fundamental importance since it can provide a better intuition on what to expect from the spatialization. Motivated by this, in this work we investigate some aspects of centrality on the data in two different scenarios: document collection with co-authorship graphs; general multidimensional data. In the first scenario, the multidimensional data which encodes the documents is much more information specific, meaning it makes possible to combine different aspects such as a summarized analysis, as well as the centrality and relevance notions among the documents in the collection. In order to propose a combined visual metaphor, this is taken into account make possible the visual exploration of the whole document collection as well as individual document analysis. In the second case, of general multidimensional data, there is an assumption that such additional information is not available. Nevertheless, using the concept of data-depth functions from non-parametric statistics it is analyzed the action of multidimensional projection techniques on the data, during the projection process, in order to make possible to understand how depth measures computed in the data have been modified along the process, which also defines a quality measure for multidimensional projections.

A análise de dados multidimensionais tem sido por muitos anos tópico de contínua investigação e uma das razões se deve ao fato desse tipo de dados ser encontrado em diversas áreas da ciência. Uma tarefa comum ao se analisar esse tipo de dados é a investigação de padrões pela interação em projeções multidimensionais dos dados para o espaço visual. O entendimento da relação entre as características do conjunto de dados (dataset) e a técnica utilizada para se obter uma representação visual desse dataset é de fundamental importância uma vez que esse entendimento pode fornecer uma melhor intuição a respeito do que se esperar da projeção. Por isso motivado, no presente trabalho investiga-se alguns aspectos de centralidade dos dados em dois cenários distintos: coleções de documentos com grafos de coautoria; dados multidimensionais mais gerais. No primeiro cenário, o dado multidimensional que representa os documentos possui informações mais específicas, o que possibilita a combinação de diferentes aspectos para analisá-los de forma sumarizada, bem como a noção de centralidade e relevância dentro da coleção. Isso é levado em consideração para propor uma metáfora visual combinada que possibilite a exploração de toda a coleção, bem como de documentos individuais. No segundo cenário, de dados multidimensionais gerais, assume-se que tais informações não estão disponíveis. Ainda assim, utilizando um conceito de estatística não-paramétrica, deno- minado funções de profundidade de dados (data-depth functions), é feita a avaliação da ação de técnicas de projeção multidimensionais sobre os dados, possibilitando entender como suas medidas de profundidade (centralidade) foram alteradas ao longo do processo, definindo uma também medida de qualidade para projeções. / Analysis of multidimensional data has been for many years a topic of continuous research and one of the reasons is such kind of data can be found on several different areas of science. A common task analyzing such data is to investigate patterns by interacting with spatializations of the data onto the visual space. Understanding the relation between underlying dataset characteristics and the technique used to provide a visual representation of such dataset is of fundamental importance since it can provide a better intuition on what to expect from the spatialization. Motivated by this, in this work we investigate some aspects of centrality on the data in two different scenarios: document collection with co-authorship graphs; general multidimensional data. In the first scenario, the multidimensional data which encodes the documents is much more information specific, meaning it makes possible to combine different aspects such as a summarized analysis, as well as the centrality and relevance notions among the documents in the collection. In order to propose a combined visual metaphor, this is taken into account make possible the visual exploration of the whole document collection as well as individual document analysis. In the second case, of general multidimensional data, there is an assumption that such additional information is not available. Nevertheless, using the concept of data-depth functions from non-parametric statistics it is analyzed the action of multidimensional projection techniques on the data, during the projection process, in order to make possible to understand how depth measures computed in the data have been modified along the process, which also defines a quality measure for multidimensional projections.