O uso da infografia tem se ampliado nos veículos midiáticos, principalmente, após o processo de informatização ocorrido entre os anos 1980 e 1990. A linguagem visual esquemática utilizada em sua construção tem especificidades que ajudam a otimizar a obtenção de informação por meio de conceitos relacionados ao design da informação e a visualização da informação. Assim, para a eficácia deste processo, teoria e prática têm de estar alinhadas. O objetivo desta dissertação é investigar o quanto a teoria influencia na construção das infografias nas redações de dois grandes veículos de mídia impressa de São Paulo: os jornais Folha de São Paulo e O Estado de São Paulo. / The use of infographics has been increased in media vehicles, especially since the informatization process occured between the years 1980 and 1990. The schematic visual language applied to construct those infographics has specificities that help in obtaining information optimization trought concepts related to information design and information visualization. Thus, for the effectiveness of this process, theory and practice have to be aligned. The purpose of this thesis is to investigate how much theory influences the construction of the infographics in the editorial offices of two major press media in São Paulo: Folha de São Paulo and O Estado de São Paulo.

Orientador: Danilo Medeiros Eler / Banca: Almir Olivette Artero / Banca: José Fernando Rodrigues Junior / Resumo: As projeções multidimensionais são uma ferramenta importante para análise de conjuntos de dados multidimensionais. No entanto, embora a representação gráfica de projeções multidimensionais tragam benefícios quanto à identificação de grupos e análise da similaridade entre instâncias de um conjunto de dados, tal representação apresenta dificuldades quando o número de instâncias ou a dimensionalidade do conjunto sendo analisado cresce. Neste trabalho, é apresentada uma abordagem de exploração multinível em visualizações geradas para representar projeções multidimensionais, em que o objetivo é oferecer meios para que um conjunto de dados seja explorado com uma carga cognitiva menor do que em representações comuns de projeções multidimensionais. A técnica proposta é baseada na seleção de representativos para fornecer um contexto e guiar o usuário no processo de exploração, além de utilizar diagramas de Voronoi para definição dos grupos. A abordagem pode ser empregada com qualquer técnica de projeção multidimensional, além de poderem ser utilizados os mais variados algoritmos de seleção de representativos. Nos experimentos realizados são apresentados os algoritmos mais indicados para seleção de representativos, bem como o impacto de diferentes técnicas de projeção multidimensional e do espaço de características dos conjuntos analisados. Além disso, são apresentados dois estudos de casos utilizando a técnica de exploração proposta / Abstract: Multidimensional projections are an important tool for analyzing multidimensional datasets. However, although the graphical representation of multidimensional projection brings benefits according to cluster identification and similarity analysis, such representation presents issues when the number of instances or the dimensionality of the dataset increases. In this work, a multilevel exploration approach in visualizations generated to encode multidimensional projections is presented, in which the goal is to provide subsidies for an exploration with lower cognitive load than the common approaches. The proposed technique is based on selecting representative to provide a context to guide the user in the exploration process, besides using Voronoi diagrams to define clusters. In the experiments, the best suited algorithms to select representative are presented, as well as the impact of different multidimensional projection techniques and the feature space of the analyzed dataset. Finally, two case studies are presented to show how the exploration approach works / Mestre

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Camila Molina Palles.pdf: 1868996 bytes, checksum: bc874034b82da35ca3f574c2fe9f3000 (MD5) Previous issue date: 2013-10-25 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This research aims at studying the geometrical visualizations of the dynamic figural registers through Duval`s Theory of Register of Semiotics Representation, whose main goal is to answer the following question: "What elements essential for the development of visualization are present in an instructional sequence to construct the formula for calculating the measure of the volume of the icosahedron by means of Cabri-3D?".In order to find the answer to the question that has been proposed, we have investigated a case study because of its empirical nature which can be based on a documental analysis, taking a didactic sequence case study for the calculus of the volume of the Icosahedron, which is commonly discussed in Possani (2012). Sequence analysis from the factors explained by Duval (2004) led us to conclude that the sequence developed, for the most part, does not allow the development of visualization. However, it is possible to conjecture some modifications to this sequence which then allow the development of view / O presente trabalho tem como objetivo o estudo da visualização geométrica dos registros figurais dinâmicos por meio da Teoria dos Registros de Representação Semiótica de Duval, visando responder a seguinte questão de pesquisa: Quais elementos essenciais para o desenvolvimento da visualização estão presentes em uma sequência didática para a construção da fórmula para o cálculo da medida do volume do icosaedro por meio do software Cabri-3D? . Para responder a questão de pesquisa recorremos a um estudo de caso, pelo fato de ser de natureza empírica e poder ser baseado em uma análise documental, tomando como caso de estudo uma sequência didática para o cálculo do volume do icosaedro constante no trabalho de Possani (2012). A análise da sequência a partir dos fatores explicitados por Duval (2004) nos levou a concluir que a sequência desenvolvida, em sua grande parte, não permite o desenvolvimento da visualização. No entanto, é possível conjecturar algumas modificações nessa sequência que permitam então o desenvolvimento da visualização

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2016-09-22T18:33:26Z No. of bitstreams: 1 Marcelo Stoppa Augusto Corrêa.pdf: 12054164 bytes, checksum: 1d76d1664521ddad6653a226c9ccfe4b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-22T18:33:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcelo Stoppa Augusto Corrêa.pdf: 12054164 bytes, checksum: 1d76d1664521ddad6653a226c9ccfe4b (MD5) Previous issue date: 2016-04-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Pontifícia Universidade Católica de São Paulo / The modern spirit performed deep, structural transformations in society. The new and more fluid socio-political settings changed not only the way interpersonal relations happen, but also the arrangements by which individuals may attach to one another: groups, multitudes or communities have evolved to a new dimension. The socio-political changes and the growing sophistication of media render the groupings ephemeral, empowers the crowds and favors the creation of new and hybrid communicational and cultural codes through cultural identity clashes caused by faster economic exchange. The present work lays out a methodology that aims the collaboration to research relational, cultural and social phenomena in groups, to analyze crowd and community dynamics through an ensemble of techniques to crawl, analyze and visualize data and build relational and affinity topologies which we named affinimaps. This transdisciplinary methodology stands on Big Data, Open Data, analytics, ontologies and complex data visualization algorithms, as the technical axis; on the works of Jacob Levy Moreno and Timothy Leary, as the psychological and sociometric axis; and on infographics and topology, on the artistic axis. It intends to offer the representation of complex relations of different sorts of actors so as to transcend the vision and improve the detection of arrangement and behavior patterns. This way, it might contribute to the research conducted by different knowledge areas investigating the relationships between men and the world / O espírito moderno trouxe profundas transformações estruturais à sociedade. Os novos arranjos político-sociais, mais fluidos, mudaram não apenas as formas com que se dão as relações interpessoais, mas também como se formam os arranjos sociais pelos quais os indivíduos se vinculam uns aos outros: os grupos, as multidões e as comunidades não são os mesmos. As mutações sócio-políticas, com a sofisticação cada vez maior dos meios de comunicação, aumentam a efemeridade dos agrupamentos, dando às multidões o poder se auto-organizarem e as diferentes comunidades do planeta efetuam trocas econômicas com muita rapidez e que, pelo confronto de identidades culturais, tecem códigos de comunicação e cultura cada vez mais híbridos. O presente trabalho propõe a construção de uma metodologia que visa colaborar com a investigação de fenômenos relacionais, culturais e sociais nos grupos, bem como investigar a dinâmica nas multidões e nas comunidades por meio de um conjunto de técnicas de captura, análise e visualização de dados para a construção de topologias relacionais e de afinidade, que nomeamos afinimapas. Esta metodologia transdisciplinar apoia-se em Big Data, Open Data, analytics, ontologia e algoritmos de visualização de dados complexos, no eixo técnico; nas obras de Jacob Levy Moreno e Timothy Leary, no eixo psicológico e sociométrico; e na infografia e na topologia, no eixo artístico. Ela pretende fornecer a representação da complexidade das relações de diferentes tipos de atores para transcender a visão e favorecer a detecção de padrões de arranjos e comportamentos. Deste modo, deseja-se contribuir com as investigações conduzidas por diferentes áreas do saber que levem em conta as relações entre o homem e o mundo

Futebol é um esporte fascinante que capta a atenção de milhões de pessoas no mundo. Equipes de futebol profissionais, bem como os meios de comunicação, têm um profundo interesse na análise de partidas de futebol. Análise estatística é a abordagem mais usada para descrever um jogo de futebol, no entanto, muitas vezes eles não conseguem captar a evolução do jogo e as mudanças de estratégias que aconteceram. Neste trabalho, apresentamos Visual Soccer Match Analysis (VSMA), uma ferramenta para a compreensão dos diferentes aspectos relacionados com a evolução de um jogo de futebol. A nossa ferramenta recebe como entrada as coordenadas de cada jogador durante o jogo, bem como os eventos associados. Apresentamos um design visual que permite identificar rapidamente padrões relevantes em jogo. A abordagem foi desenvolvida em conjunto com colegas da área da educação física com experiência em análise de futebol. Validamos a utilidade da nossa abordagem utilizando dados de várias partidas, juntamente com avaliações de especialistas. / Soccer is a fascinating sport that captures the attention of millions of people in the world. Professional soccer teams, as well as the broadcasting media, have a deep interest in the analysis of soccer matches. Statistical summaries are the most-used approach to describe a soccer match. However, they often fail to capture the evolution of the game and changes of strategies that happen. In this work, we present the Visual Soccer Match Analysis (VSMA) system, a tool for understanding the different aspects associated with the evolution of a soccer match. Our tool receives as input the coordinates of each player throughout the match and related events. We present a visual design that allows to quickly identify relevant patterns in the match. Our approach was developed in conjunction with colleagues from the physical education field with expertise in soccer analysis. We validated the system utility using several matches together with expert evaluations.

O uso de novos recursos de display e interação para suportar a visualização imersiva de dados e incrementar o raciocínio analítico é uma tendência de pesquisa em Visualização de Informações. Neste trabalho, avaliamos o uso de ambientes baseados em HMD para a exploração de dados multidimensionais, representados em scatterplots 3D como resultado de redução de dimensionalidade. Nós apresentamos uma nova modelagem para o problema de avaliação neste contexto, levando em conta os dois fatores cuja interação determina o impacto no desempenho total nas tarefas: a diferença nos erros introduzidos ao se realizar redução de dimensionalidade para 2D ou 3D, e a diferença nos erros de percepção humana sob diferentes condições de visualização. Este framework em duas etapas oferece uma abordagem simples para estimar os benefícios de se utilizar um setup 3D imersivo para um dado conjunto de dados. Como caso de uso, os erros de redução de dimensionalidade para uma série de conjuntos de dados de votações na Câmara dos Deputados, ao se utilizar duas ou três dimensões, são avaliados por meio de uma abordagem empírica baseada em tarefas. O erro de percepção e o desempenho geral de tarefa, por sua vez, são avaliados através de estudos controlados comparativos com usuários. Comparando-se visualizações baseadas em desktop (2D e 3D) e em HMD (3D), resultados iniciais indicaram que os erros de percepção foram baixos e similares em todas abordagens, resultando em benefícios para o desempenho geral em ambas técnicas 3D A condição imersiva, no entanto, demonstrou requerer menor esforço para encontrar as informações e menos navegação, além de prover percepções subjetivas de precisão e engajamento muito maiores. Todavia, o uso de navegação por voo livre resultou em tempos ineficientes e frequente desconforto nos usuários. Em um segundo momento, implementamos e avaliamos uma abordagem alternativa de exploração de dados, onde o usuário permanece sentado e mudanças no ponto de vista só são possíveis por meio de movimentos físicos. Toda a manipulação é realizada diretamente por gestos aéreos naturais, com os dados sendo renderizados ao alcance dos braços. A reprodução virtual de uma cópia exata da mesa de trabalho do analista visa aumentar a imersão e possibilitar a interação tangível com controles e informações bidimensionais associadas. Um segundo estudo com usuários foi conduzido em comparação a uma versão equivalente baseada em desktop, explorando um conjunto de 9 tarefas representativas de percepção e interação, baseadas em literatura prévia. Nós demonstramos que o nosso protótipo, chamado VirtualDesk, apresentou resultados excelentes em relação a conforto e imersão, e desempenho equivalente ou superior em todas tarefas analíticas, enquanto adicionando pouco ou nenhum tempo extra e ampliando a exploração dos dados. / The use of novel displays and interaction resources to support immersive data visualization and improve the analytical reasoning is a research trend in Information Visualization. In this work, we evaluate the use of HMD-based environments for the exploration of multidimensional data, represented in 3D scatterplots as a result of dimensionality reduction. We present a new modelling for the evaluation problem in such a context, accounting for the two factors whose interplay determine the impact on the overall task performance: the difference in errors introduced by performing dimensionality reduction to 2D or 3D, and the difference in human perception errors under different visualization conditions. This two-step framework offers a simple approach to estimate the benefits of using an immersive 3D setup for a particular dataset. As use case, the dimensionality reduction errors for a series of roll calls datasets when using two or three dimensions are evaluated through an empirical task-based approach. The perception error and overall task performance are assessed through controlled comparative user studies. When comparing desktop-based (2D and 3D) with an HMD-based (3D) visualization, initial results indicated that perception errors were low and similar in all approaches, resulting in overall performance benefits in both 3D techniques. The immersive condition, however, was found to require less effort to find information and less navigation, besides providing much larger subjective perception of accuracy and engagement. Nonetheless, the use of flying navigation resulted in inefficient times and frequent user discomfort In a second moment, we implemented and evaluated an alternative data exploration approach where the user remains seated and viewpoint change is only realisable through physical movements. All manipulation is done directly by natural mid-air gestures, with the data being rendered at arm’s reach. The virtual reproduction of an exact copy of the analyst’s desk aims to increase immersion and enable tangible interaction with controls and two dimensional associated information. A second user study was carried out comparing this scenario to a desktop-based equivalent, exploring a set of 9 representative perception and interaction tasks based on previous literature. We demonstrate that our prototype setup, named VirtualDesk, presents excellent results regarding user comfort and immersion, and performs equally or better in all analytical tasks, while adding minimal or no time overhead and amplifying data exploration.

Os rankings musicais destinam-se principalmente a fins de marketing, mas também ajudam os usuários a descobrir novas músicas, bem como a comparar artistas, álbuns, etc. Este trabalho apresenta uma ferramenta interativa para visualizar, encontrar e comparar rankings musicais usando diferentes técnicas além de exibir atributos das músicas. A técnica foi concebida após uma pesquisa remota que coletou dados sobre como as pessoas escolhem música. As técnicas de visualização tornam mais fácil obter informações sobre artistas e faixas, e também comparar os dados obtidos a partir dos dois principais rankings de música, Billboard e Spotify. A ferrament também permite a interação com dados pessoais. Resultados de experimentos conduzidos com usuários potenciais mostraram que a ferramenta foi considerada interessante, com um layout atrativo. Comparando com as formas tradicionais de visualizar rankings de músicas, usuários preferiram a ferramenta aqui desenvolvida, mas a diferença para Billboard e Spotify não foi grande. Entretanto, quando avaliada a usabilidade da ferramenta, os resultados foram melhores, principalmente no que se refere à filtragem e às técnicas de comparação. MusicVis foi também considerado fácil de aprender. / Music rankings are mainly aimed at marketing purposes but also help users in discovering new music as well as comparing songs, artists, albums, etc. This work presents an interactive way to visualize, find and compare music rankings using different techniques, including the display of music attributes. The technique was conceived after a remote survey we conducted to collect data about how people choose music. Our visualization makes easier to obtain information about artists and tracks, and also to compare the data gathered from the two major music rankings, namely Billboard and Spotify. The tool also provides interaction with personal data. The results obtained from experiments with potential users showed that the tool was considered interesting, with an attractive layout. Compared to traditional music ranking tools users preferred ours, but with not such a large difference from using Billboard or Spotify. However, when evaluating the usability of our tool, results are positive, mainly concerning to data filtering and comparison features. MusicVis was also considered easy to learn.

O diálogo entre a visualidade, a história da arte e os meios tecnológicos norteia este estudo. Para tanto, observamos alguns dispositivos maquínicos e sua aplicação na produção e divulgação de imagens. Desde os tempos da Renascença, a representação visual do espaço vem recebendo um impacto direto das tecnologias de geração e reprodução de imagem no contexto da arte e da comunicação. Na pintura, em uma fase inicial, o registro ótico deu-se por meio da perspectiva central, instrumento gráfico eficaz que deu corpo ao conceito de espaço analógico. A partir daí, dissertamos sobre as mutações dos modelos de visão, os dispositivos que, no campo da técnica e da ciência, contribuíram para novas formas de representação visual e espacial. Na época contemporânea, a tecnologia digital associada às telecomunicações propiciou à arte e às mídias uma nova forma visual chamada intervisualidade, caracterizada pela capacidade de ultrapassar as mídias individuais e agregar diversos formatos em uma única visão. / The dialogue between visuality, art history and technological media guides this study. To conduct the investigation, we have observed some mechanical and electronic devices and their application in the production and dissemination of images. Since Renaissance times, the visual representation of space has receivied a directly impact by image generation processes and reproduction technology, in the context of art and communication. In painting, at an early stage, optical representation took place through central perspective, an effective graphic tool that gave substance to the concept of analogic space. From that point on, we talk about the evolution of possible models of vision, devices in the field of technology and science, which have contributed to new forms of visual and spatial representations. At contemporary times, digital technology associated with telecommunications provided, both to art and media, a new visual format called intervisuality, characterized by its potential to transcend individual media aggregating diverse media into an unique vision.

With todays flood of data coming from many types of sources, Machine Learning becomes increasingly important. Though, many times the use of Machine Learning is not enough to make sense of all this data. This makes visualization a very useful tool for Machine Learning practitioners and data analysts alike. Interactive visualization techniques can be very helpful by giving insight on the meaning of the output from classification tasks. In this work, the aim is to explore, implement and evaluate different visualization techniques with the explicit goal of directly relating these visualization to the Machine Learning process. The proposed approach is the development of visualization techniques for a posteriori analysis that combines data exploration and classification evaluation. Results include a modified version of the Radial Visualization technique, called Dual RadViz, and also the use of interactive multiclass Partial Dependence Plots as means of finding counterfactual explanations about Machine Learning classification. An account of some of the many ways Machine Learning and visualization are used together is also given. / Hoje em dia, com o enorme fluxo de dados provenientes de muitos tipos de fontes, Aprendizado de Máquina se torna cada vez mais importante. No entanto, muitas vezes o uso de Aprendizado de Máquina não é o suficiente para que seja possível enxergar o valor e o significado de todos estes dados. Isso faz com que visualização seja uma valiosa ferramenta tanto para analistas de dados quanto para aqueles que praticam tarefas relacionadas à Aprendizado de Máquina. Técnicas de visualização interativa podem ser de grande utilidade por possibilitarem insights sobre o significado do resultado de tarefas de classificação. Neste trabalho, o objetivo é explorar, implementar e avaliar diferentes técnicas de visualização, explicitamente focando em suas relações com o processo de Aprendizado de Máquina. A abordagem proposta se trata do desenvolvimento de técnicas de visualização para análise a posteriori dos resultados de tarefas de classificação, combinando avaliação da classificação e exploração visual de dados. Os resultados incluem uma versão modificada da técnica de Visualização Radial, chamada Dual RadViz, e também o uso de Gráficos de Dependência Parcial multiclasse interativos como meio de se chegar à explicações contrafatuais sobre resultados de classificação. É dado também um relato de algumas das muitas maneiras onde Aprendizado de Máquina e visualização são usados conjuntamente.

Dados de alta dimensão são tipicamente tratados como pertencentes a um único subespaço do espaço onde estão imersos. Entretanto, dados utilizados em aplicações reais estão usualmente distribuídos entre subespaços independentes e com dimensões distintas. Um objeto de estudo surge a partir dessa afirmação: como essa distribuição em subespaços independentes pode auxiliar tarefas de visualização? Por outro lado, se o dado parece estar embaralhado nesse espaço de alta dimensão, como visualizar seus padrões e realizar tarefas como classificação? Podemos, por exemplo, mapear esse dado num outro espaço utilizando uma função capaz de o desembaralhar, de modo que os padrões intrínsecos fiquem mais claros e, assim, facilitando nossa tarefa de visualização ou classificação. Essa Tese apresenta dois estudos que abordam ambos os problemas. Para o primeiro, utilizamos técnicas de subspace clustering para definir, quando existente, a estrutura de subespaços do dado e estudamos como essa informação pode auxiliar em visualizações utilizando projeções multidimensionais. Para o segundo problema, métodos de kernel, bastante conhecidos na literatura, são as ferramentas a nos auxiliar. Utilizamos a medida de similaridade do kernel para desenvolver uma nova técnica de projeção multidimensional capaz de lidar com dados imersos no espaço de características induzido implicitamente pelo kernel. / High-dimensional data are typically handled as laying in a single subspace of the original space. However, data involved in real applications are usually spread around in distinct subspaces which may have different dimensions. We would like to study how the subspace structure information can be used to improve visualization tasks. On the other hand, what if the data is tangled in this high-dimensional space, how to visualize its patterns or how to accomplish classification tasks? One could, for example, map the data in another high-dimensional space using amapping capable of untangle the data making the patterns clear, rendering the visualization or classification an easy task. This dissertation presents an study for both problems pointed out above. For the former, we use subspace clustering techniques to define, when it exists, a subspace structure, studying how this information can be used to support visualization tasks based on multidimensional projections. For the latter problem we employ kernel methods, well known in the literature, as a tool to assist visualization tasks. We use a similarity measure given by the kernel to develop acompletely new multidimensional projection technique capable of dealing with data embedded in the implicit feature space defined by the kernel.