Esta tese apresenta um arcabouço teórico para auxiliar o estudo e o projeto de técnicas de visualização interativa de dados. Tais técnicas, tradicionalmente, têm sido projetadas baseando-se na experiência dos analistas desenvolvedores. Muitos trabalhos, todavia, têm procurado desenvolver um espaço de compreensão coerente para explicar como as visualizações são compostas e para permitir a predição de novas abordagens para técnicas de visualização. No entanto, propostas precursoras apresentam inadequações, não sendo capazes nem de fomentar novas sistematizações nem de explicar a concepção das técnicas mais recentes encontradas na literatura. Numa etapa inicial, esta tese revê conceitos em visualização, percepção e cognição procurando explicar como a análise visual de dados funciona. A revisão destes trabalhos é sintetizada em um processo de expressividade visual que correlaciona estímulos pré-atentivos, percepção visual analítica e interpretação cognitiva. Em seguida, após uma extensa revisão de trabalhos relacionados, a discussão prossegue definindo um plano de teorização da constituição dos métodos de representação visual de dados. Este plano impulsiona o desenvolvimento de uma sistematização inicial na forma de uma taxonomia capaz de caracterizar os constituintes pré-atentivos das visualizações. Esta caracterização é orientada à percepção visual analítica, que é parte do processo de expressividade visual. Desta maneira, em uma abordagem orientada a percepções visuais, as técnicas de visualização são classificadas de acordo com um conjunto limitado de características comuns e de processos de espacialização de dados. O próximo passo da discussão prossegue para a construção de um espaço de design com dimensões de posição, forma e cor. O espaço proposto, denominado Espaço de Design Espacial- Perceptivo, considera a possibilidade de múltiplos ciclos de espacialização de dados e também técnicas de interação. Baseando-se no espaço de design introduzido, a tese apresenta um modelo para a definição de parâmetros para o design de visualizações. Este modelo, que é um primeiro resultado da aplicação dos conceitos apresentados, prevê uma ferramenta para a definição, apresentação automática e avaliação empírica de representações visuais de dados. O trabalho é encerrado com a descrição de dois sistemas completos para a visualização de grafos e de dados multi variados. Assim, na última parte do texto, os sistemas GMine e VisTree são formalmente apresentados e analisados como estudos de caso à luz da teoria desenvolvida na tese / This thesis presents a theoretical framework to assist the study and the design of interactive data visualization techniques. Traditionally, visualization techniques have been designed based on analysts? experience. Many works, though, have sought to develop a coherent comprehension space to explain how visualizations are composed and to allow the prediction of new approaches for visualization techniques. However, precursor proposals present inadequacies and have not been able neither to furnish new systematizations nor to explain late techniques found in literature. In an initial step, this thesis reviews concepts on visualization, perception and cognition aiming at explaining how visual data analyses work. The revision of these works is synthesized in a process of visual expressivity that interrelates pre-attentive stimuli, analytical visual perception and cognitive interpretation. Then, after an extensive revision of related works, the discussion proceeds by structuring a plan for theorizing the constitution of methods for data visual representation. This plan furnishes the development of an initial systematization in the form of a taxonomy that characterizes the pre-attentive constituents of visualizations. This characterization considers visual analytical perceptions, which are part of the processes of visual expressivity. Like so, in a perceptions oriented approach, visualization techniques are classified according to a limited set of common characteristics and to data spatialization processes. The next step in the discussion proceeds to the construction of a space with dimensions position, shape and color. The proposed space is named Spatial/Perceptual Design Space, it considers the possibility of multiple cycles of data spatialization and also interaction techniques. Based on the design space just introduced, this thesis presents a model for the definition of parameters for visualization design. This model, which is a first result of the application of the presented concepts, foresees a tool for the definition, automatic presentation and empirical evaluation of visual data representations. The work is finished with the description of two complete systems for the visualization of graphs and multivariate data. Hence, in the last part of the text, systems GMine and VisTree are formally presented and analyzed as study cases under the light of the theory introduced in the thesis

The large and ever-increasing amounts of multi-dimensional, multivariate, multi-source, spatio-temporal data represent a major challenge for the future. The need to analyse and make decisions based on these data streams, often in time-critical situations, demands integrated, automatic and sophisticated interactive tools that aid the user to manage, process, visualize and interact with large data spaces. The rise of `Web 2.0', which is undisputedly linked with developments such as blogs, wikis and social networking, and the internet usage explosion in the last decade represent another challenge for adapting these tools to the Internet to reach a broader user community. In this context, the research presented in this thesis introduces an effective web-enabled geovisual analytics framework implemented, applied and verified in Adobe Flash ActionScript and HTML5/JavaScript. It has been developed based on the principles behind Visual Analytics and designed to significantly reduce the time and effort needed to develop customized web-enabled applications for geovisual analytics tasks and to bring the benefits of visual analytics to the public. The framework has been developed based on a component architecture and includes a wide range of visualization techniques enhanced with various interaction techniques and interactive features to support better data exploration and analysis. The importance of multiple coordinated and linked views is emphasized and a number of effective techniques for linking views are introduced. Research has so far focused more on tools that explore and present data while tools that support capturing and sharing gained insight have not received the same attention. Therefore, this is one of the focuses of the research presented in this thesis. A snapshot technique is introduced, which supports capturing discoveries made during the exploratory data analysis process and can be used for sharing gained knowledge. The thesis also presents a number of applications developed to verify the usability and the overall performance of the framework for the visualization, exploration and analysis of data in different domains. Four application scenarios are presented introducing (1) the synergies among information visualization methods, geovisualization methods and volume data visualization methods for the exploration and correlation of spatio-temporal ocean data, (2) effective techniques for the visualization, exploration and analysis of self-organizing network data, (3) effective flow visualization techniques applied to the analysis of time-varying spatial interaction data such as migration data, commuting data and trade flow data, and (4) effective techniques for the visualization, exploration and analysis of flood data.

Esta tese apresenta um arcabouço teórico para auxiliar o estudo e o projeto de técnicas de visualização interativa de dados. Tais técnicas, tradicionalmente, têm sido projetadas baseando-se na experiência dos analistas desenvolvedores. Muitos trabalhos, todavia, têm procurado desenvolver um espaço de compreensão coerente para explicar como as visualizações são compostas e para permitir a predição de novas abordagens para técnicas de visualização. No entanto, propostas precursoras apresentam inadequações, não sendo capazes nem de fomentar novas sistematizações nem de explicar a concepção das técnicas mais recentes encontradas na literatura. Numa etapa inicial, esta tese revê conceitos em visualização, percepção e cognição procurando explicar como a análise visual de dados funciona. A revisão destes trabalhos é sintetizada em um processo de expressividade visual que correlaciona estímulos pré-atentivos, percepção visual analítica e interpretação cognitiva. Em seguida, após uma extensa revisão de trabalhos relacionados, a discussão prossegue definindo um plano de teorização da constituição dos métodos de representação visual de dados. Este plano impulsiona o desenvolvimento de uma sistematização inicial na forma de uma taxonomia capaz de caracterizar os constituintes pré-atentivos das visualizações. Esta caracterização é orientada à percepção visual analítica, que é parte do processo de expressividade visual. Desta maneira, em uma abordagem orientada a percepções visuais, as técnicas de visualização são classificadas de acordo com um conjunto limitado de características comuns e de processos de espacialização de dados. O próximo passo da discussão prossegue para a construção de um espaço de design com dimensões de posição, forma e cor. O espaço proposto, denominado Espaço de Design Espacial- Perceptivo, considera a possibilidade de múltiplos ciclos de espacialização de dados e também técnicas de interação. Baseando-se no espaço de design introduzido, a tese apresenta um modelo para a definição de parâmetros para o design de visualizações. Este modelo, que é um primeiro resultado da aplicação dos conceitos apresentados, prevê uma ferramenta para a definição, apresentação automática e avaliação empírica de representações visuais de dados. O trabalho é encerrado com a descrição de dois sistemas completos para a visualização de grafos e de dados multi variados. Assim, na última parte do texto, os sistemas GMine e VisTree são formalmente apresentados e analisados como estudos de caso à luz da teoria desenvolvida na tese / This thesis presents a theoretical framework to assist the study and the design of interactive data visualization techniques. Traditionally, visualization techniques have been designed based on analysts? experience. Many works, though, have sought to develop a coherent comprehension space to explain how visualizations are composed and to allow the prediction of new approaches for visualization techniques. However, precursor proposals present inadequacies and have not been able neither to furnish new systematizations nor to explain late techniques found in literature. In an initial step, this thesis reviews concepts on visualization, perception and cognition aiming at explaining how visual data analyses work. The revision of these works is synthesized in a process of visual expressivity that interrelates pre-attentive stimuli, analytical visual perception and cognitive interpretation. Then, after an extensive revision of related works, the discussion proceeds by structuring a plan for theorizing the constitution of methods for data visual representation. This plan furnishes the development of an initial systematization in the form of a taxonomy that characterizes the pre-attentive constituents of visualizations. This characterization considers visual analytical perceptions, which are part of the processes of visual expressivity. Like so, in a perceptions oriented approach, visualization techniques are classified according to a limited set of common characteristics and to data spatialization processes. The next step in the discussion proceeds to the construction of a space with dimensions position, shape and color. The proposed space is named Spatial/Perceptual Design Space, it considers the possibility of multiple cycles of data spatialization and also interaction techniques. Based on the design space just introduced, this thesis presents a model for the definition of parameters for visualization design. This model, which is a first result of the application of the presented concepts, foresees a tool for the definition, automatic presentation and empirical evaluation of visual data representations. The work is finished with the description of two complete systems for the visualization of graphs and multivariate data. Hence, in the last part of the text, systems GMine and VisTree are formally presented and analyzed as study cases under the light of the theory introduced in the thesis

With the continued development towards a digitalized and data-driven world, the importance of visual data analysis is increasing as well. Visual data analysis enables people to interactively explore and reason on certain data through the combined use of multiple visualizations. This is relevant for a wide range of application domains, including personal, professional, and public ones. In parallel, a ubiquity of modern devices with very heterogeneous characteristics has spawned. These devices, such as smartphones, tablets, or digital whiteboards, can enable more flexible workflows during our daily work, for example, while on-the-go, in meetings, or at home. One way to enable flexible workflows is the combination of multiple devices in so-called device ecologies. This thesis investigates how such a combined usage of devices can facilitate the visual data analysis of multivariate data sets. For that, new approaches for both visualization and interaction are presented here, allowing to make full use of the dynamic nature of device ecologies. So far, the literature on these aspects is limited and lacks a broader consideration of data analysis in device ecologies. This doctoral thesis presents investigations into three main parts, each addressing one research question: (i) how visualizations can be adapted for heterogeneous devices, (ii) how device pairings can be used to support data exploration workflows, and (iii) how visual data analysis can be supported in fully dynamic device ecologies. For the first part, an extended analytical investigation of the notion of responsive visualization is contributed. This investigation is then complemented by the introduction of a novel matrix-based visualization approach that incorporates such responsive visualizations as local focus regions. For the two other parts, multiple conceptual frameworks are presented that are innovative combinations of visualization and interaction techniques. In the second part, such work is conducted for two selected display pairings, the extension of smartwatches with display-equipped watchstraps and the contrary combination of smartwatch and large display. For these device ensembles, it is investigated how analysis workflows can be facilitated. Then, in the third part, it is explored how interactive mechanisms can be used for flexibly combining and coordinating devices by utilizing spatial arrangements, as well as how the view distribution process can be supported through automated optimization processes. This thesis’s extensive conceptual work is accompanied by the design of prototypical systems, qualitative evaluations, and reviews of existing literature.