Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-05-03T20:37:40Z No. of bitstreams: 1 DOUGLAS AFONSO TENÓRIO DE MENEZES – TESE (PPGCC) 2017.pdf: 30688716 bytes, checksum: aeb667914da2d303938d7e10953623eb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-03T20:37:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DOUGLAS AFONSO TENÓRIO DE MENEZES – TESE (PPGCC) 2017.pdf: 30688716 bytes, checksum: aeb667914da2d303938d7e10953623eb (MD5) Previous issue date: 2017-07 / Capes / O uso de ambientes virtuais de aprendizagem está cada vez mais frequente, e muitas vezes os dados que são gerados nestes ambientes não são explorados adequadamente, o que dificulta a geração de indicadores da qualidade dos programas de formação. A qua- lidade do aprendizado em um ambiente virtual de aprendizagem é determinada por uma organização adequada do material e das formas de ensino. Para tal, deverá ser levado em consideração, entre outros fatores, o histórico de sucessos e insucessos de realizações anteriores das disciplinas a serem ofertadas e do perfil específico das novas turmas de alu- nos. O tratamento adequado destes dados pode evidenciar indicativos importantes sobre o desempenho de uma turma, tais como o nível de comprometimento e a motivação dos alunos, fatores que podem influenciar diretamente no processo de aprendizagem. Estes dadospodemserutilizadosporespecialistasaoseremexibidoscomoumresumoemforma de visualizações gráficas adequadas, possibilitando uma rápida interpretação e percepção de indicativos importantes dos cursos e seus alunos. As visualizações auxiliam na com- preensão e análise dos dados gerados, ampliam a cognição e facilitam a compreensão das informações apresentadas. Esta tese apresenta uma proposta para visualização de dados educacionais, com o objetivo de analisar como a visualização de dados pode ajudar o professor a identificar e adequar um Design Instrucional problemático, por meio de dados históricos, de cursos já realizados, assim como durante a realização de uma nova edição do curso, auxiliando-o na melhoria do DI de um curso/disciplina. / The use of virtual learning environments is becoming more frequent, and often the data that are generated in these environments are not properly exploited, which makes it difficult to generate quality indicators of training programs. The quality of learning in these settings is determined by an appropriate organization of the material and forms of instruction. In order to do so, it should be taken into account, among other factors, the history of successes and failures of previous achievements of the disciplines to be offered and the specific profile of a new class of students. Adequate treatment of these data can show important indicators about a class’s performance, such as the level of commitment and motivation of the students, factors that can directly influence the learning process. These data can be used by specialists to be displayed as a summary in the form of ade- quate graphical visualizations, allowing a fast interpretation and perception of important indications of a course and its students. It helps to understand a set of data, facilitate the analysis of the generated data, to increase the cognition and the understanding of the presented information. This thesis presents a proposal for the visualization of educatio- nal data, in which the objective is to analyze how the visualization of data can help the teacher to identify and adapt a problematic Instructional Design, through historical data of courses already carried out, and during the realization of a new edition of the course, assisting the teacher in improving the Instructional Design of a course / discipline.

Submitted by Lenon Fachiano (lenon_fachiano@hotmail.com) on 2018-05-09T17:37:15Z No. of bitstreams: 1 abntex2-LenonFachiano.pdf: 5626662 bytes, checksum: e8f64d248c338cf11e9e65b08961374f (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-05-09T17:50:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_lf_me_sjrp_int.pdf: 5626662 bytes, checksum: e8f64d248c338cf11e9e65b08961374f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-09T17:50:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_lf_me_sjrp_int.pdf: 5626662 bytes, checksum: e8f64d248c338cf11e9e65b08961374f (MD5) Previous issue date: 2018-01-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Técnicas de visualização têm sido largamente utilizadas na exploração de conjuntos de dados. Uma estratégia comum é empregar diferentes técnicas para facilitar a investigação, permitindo que o usuário tenha diferentes perspectivas de um mesmo conjunto de dados. Nessas situações, um mecanismo de coordenação auxilia o usuário na troca de contexto entre diferentes visões. Adicionalmente, uma estratégia adotada por algumas abordagens é a de combinar diferentes técnicas de visualização em uma única visão, criando uma visualização híbrida. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma abordagem de visualização híbrida que utiliza uma técnica de visualização para destacar o relacionamento entre instâncias com outra técnica de visualização para destacar o relacionamento entre atributos. Como resultado, foi obtida uma metodologia de combinação de técnicas que apoia o processo de exploração de conjuntos de dados multidimensionais e auxilia no entendimento do espaço de característica, permitindo a detecção de fronteiras compartilhadas entre agrupamentos e a resolução de problemas de rotulação. / Visualization Techniques have been widely used in the exploration of datasets. A common strategy is to employ different techniques to facilitate research, allowing the user to have different perspectives from the same dataset. In these situations, a coordination mechanism helps the user in the exchange of context between different visions. In addition, a strategy adopted by some approaches is to combine different visualizations into a single view, creating a hybrid visualization. This paper shows the development of a hybrid visualization approach that uses a visualization technique to highlight the relationship between instances with another to highlight the relationship between attributes. This approach supports the process of exploring multidimensional datasets and assists in understanding the featuring space, allowing the detection of shared boundaries between groupings and the resolution of labeling problems. As a result, a methodology combining techniques was developed that supports the process of exploring multidimensional data sets and helps in understanding the characteristic space, allowing the detection of shared boundaries between groupings and the resolution of labeling problems.

Orientador: Rogério Eduardo Garcia / Banca: Fabiano Cutigi Ferrari / Banca: Marcelo de Almeida Maia / Resumo: A evolução de sistemas de software existentes para a tecnologia orientada a aspectos tem como primeiro passo a mineração de aspectos, que visa a identificar interesses transversais em código fonte, para serem encapsulados em aspectos. Diversas técnicas têm sido propostas para a mineração de aspectos, mas ainda com deficiências. Uma das causas dessas deficiências apontada na literatura é a apresentação inadequada dos resultados obtidos por tais técnicas. A Visualização de Software pode ser utilizada para analisar, interpretar e combinar resultados de técnicas de mineração de aspectos, sendo os resultados apresentados juntamente com características de programa. Neste trabalho é apresentada uma abordagem visual de múltiplas visões coordenadas com o propósito de prover um ambiente para a apresentação dos resultados gerados por técnicas de mineração de aspectos, para melhorar a compreensão do usuário ao analisá-los para futura refatoração para aspectos. As múltiplas visões coordenadas são utilizadas para permitir a análise: das associações baseadas em chamadas de métodos, em nível de classe e de método, permitindo a visualização da frequência de chamadas das unidades baseada na métrica fan-in; das dependências de controle e de dados entre instruções de programa; da estrutura de programa; de como conjuntos de instruções (fatias) são compostos em diversas classes; e do bytecode. O foco é investigar se a visualização contribui na compreensão de programas por meio dos resultados gerados usando as técnicas fatiamento de programa e análise de fan-in, propostas para minerar aspectos, de maneira complementar. Uma ferramenta de visualização de software, nomeada SoftV is4CA (Software Visualization for Code Analysis), foi desenvolvida para apoiar a abordagem visual proposta. O estudo preliminar mostrou que o modelo de coordenação proposto apoia a análise pela exploração de diferentes níveis de ... / Abstract: The evolution of existing software systems to aspect-oriented technology has as first step the aspect mining, which aims to identify crosscutting concerns in source code to be encapsulated into aspects. Several techniques have been proposed for aspect mining, but still with shortcomings. One cause of these shortcomings pointed out in the literature is inadequate presentation of the results obtained by these techniques. Software Visualization can be used to analyze, interpret and combine results of aspect mining techniques, being the results presented with program characteristics. This work presents a visual approach of multiple coordinated views in order to provide an environment for the presentation of the results generated by aspect mining techniques, as well as to improve the understanding of the user to analyze them for future refactoring to aspects. The multiple coordinated views are used to allow the analysis: of associations based on method calls, at class and method levels, allowing visualization of the units call frequency based on fan-in metric; of the control and data dependencies between program instructions; of the program structure; of how instruction sets (slices) are composed in several classes; and of bytecode. The focus is to investigate whether visualization helps in program comprehension by the results generated using program slicing and fan-in analysis techniques, proposals for mining aspects in a complementary way. A software visualization tool, named SoftV is4CA (Software Visualization for Code Analysis), was developed to support the proposed visual approach. The preliminary study showed that the proposed coordination model supports the analysis by exploration of different levels of details / Mestre

Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000385168-Texto+Completo-0.pdf: 1479304 bytes, checksum: c2d3092f95cb481ba685072abcb9e193 (MD5) Previous issue date: 2006 / Oceanography is the study of the physical and biological features of the oceans and seas. Several climatic and meteorological aspects are affected by the ocean behavior. Besides, great mineral deposits, such as petroleum and gas, exist deep in the ocean. The simulation of oceanic data consists in forecasting oceanic behavior through the processing of numeric models. With the advance of computational power, great volumes of data are generated, obtaining as a result a better information accuracy. Thus, tools for the visualization of these data become essential to aid the oceanographers in the information analysis and interpretation. The main goal of this work is to present the design and development of a tool for 3D visualization of simulated oceanic data. The data were obtained through the Princeton Ocean Model (POM). Scalar and vector visualization, selection of region of interest using curvilinear cuts, and animation of the volume were developed to observe the physics aspects of the ocean and the parameters variation along the time, through 3D visualization. In this work, initially a study of techniques and visualization algorithms of oceanic data were done. Several features present in the visualization tools were also approached, which served as base for the specification of the necessary functionalities of the system. / A Oceanografia é o estudo das características físicas e biológicas dos oceanos e dos mares. Diversos aspectos climáticos e meteorológicos são afetados pelo comportamento do oceano. Além disso, no fundo oceânico existem grandes depósitos de minerais, como petróleo e gás. A simulação oceânica consiste em realizar previsões do seu comportamento, através do processamento de modelos numéricos. Com o avanço do poder computacional, grandes volumes de dados são gerados, obtendo com isso uma maior exatidão das informações. Assim, ferramentas para a visualização destes dados tornam-se imprescindíveis para auxiliar os oceanógrafos na análise e interpretação das informações. O presente trabalho tem como objetivo apresentar o projeto e desenvolvimento de uma ferramenta para visualização 3D de dados oceânicos simulados. Os dados foram obtidos através do modelo Princeton Ocean Model (POM). Para observar as características físicas do oceano, foram desenvolvidas técnicas para a visualização de dados escalares e vetoriais, seleção de regiões de interesse utilizando cortes curvilíneos e animação do volume para observar a variação dos parâmetros ao longo do tempo, através da visualização tridimensional do oceano. Para este trabalho, inicialmente foi realizado um estudo das técnicas e algoritmos de visualização de dados oceânicos. Também foram abordadas diversas características presentes em sistemas de visualização, que serviram como base para especificação das funcionalidades desenvolvidas na ferramenta.

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.

Técnicas de visualização volumétrica direta são utilizadas para visualizar e explorar volumes de dados complexos. Dados volumétricos provêm de diversas fontes, tais como dispositivos de diagnóstico médico, radares de sensoriamento remoto ou ainda simulações científicas assistidas por computador. Um problema fundamental na visualização volumétrica é a especificação de Funções de Transferência (FTs) que atribuem cor e opacidade aos valores escalares que compõem o volume de dados. Essas funções são importantes para a exibição de características e objetos de interesse do volume, porém sua definição não é trivial ou intuitiva. Abordagens tradicionais permitem a edição manual de pontos de controle que representam a FT a ser utilizada no volume. No entanto, essas técnicas acabam conduzindo o usuário a um processo de “tentativa e erro” para serem obtidos os resultados desejados. Considera-se também que técnicas automáticas que excluem o usuário do processo não são consideradas as mais adequadas, visto que o mesmo deve possuir algum controle sobre o processo de visualização. Este trabalho apresenta uma ferramenta semi-automática e interativa destinada a auxiliar o usuário na geração de FTs de cor e opacidade. A ferramenta proposta possui dois níveis de interação com o usuário. No primeiro nível são apresentados várias FTs candidatas renderizadas como thumbnails 3D, seguindo o método conhecido como Design Galleries (MARKS et al., 1997). São aplicadas técnicas para reduzir o escopo das funções candidatas para um conjunto mais razoável, sendo possível ainda um refinamento das mesmas. No segundo nível é possível definir cores para a FT de opacidade escolhida, e ainda refinar essa função de modo a melhorála de acordo com as necessidades do usuário. Dessa forma, um dos objetivos desse trabalho é permitir ao usuário lidar com diferentes aspectos da especificação de FTs, que normalmente são dependentes da aplicação em questão e do volume de dados sendo visualizado. Para o rendering do volume, são exploradas as capacidades de mapeamento de textura e os recursos do hardware gráfico programável provenientes das plácas gráficas atuais visando a interação em tempo real. Os resultados obtidos utilizam volumes de dados médicos e sintéticos, além de volumes conhecidos, para a análise da ferramenta proposta. No entanto, é dada ênfase na especificação de FTs de propósito geral, sem a necessidade do usuário prover um mapeamento direto representando a função desejada. / Direct volume rendering techniques are used to visualize and explore large scalar volumes. Volume data can be acquired from many sources including medical diagnoses scanners, remote sensing radars or even computer-aided scientific simulations. A key issue in volume rendering is the specification of Transfer Functions (TFs) which assign color and opacity to the scalar values which comprise the volume. These functions are important to the exhibition of features and objects of interest from the volume, but their specification is not trivial or intuitive. Traditional approaches allow the manual editing of a graphic plot with control points representing the TF being applied to the volume. However, these techniques lead the user to an unintuitive trial and error task, which is time-consuming. It is also considered that automatic methods that exclude the user from the process should be avoided, since the user must have some control of the visualization process. This work presents a semi-automatic and interactive tool to assist the user in the specification of color and opacity TFs. The proposed tool has two levels of user interaction. The first level presents to the user several candidate TFs rendered as 3D thumbnails, following the method known as Design Galleries (MARKS et al., 1997). Techniques are applied to reduce the scope of the candidate functions to a more reasonable one. It is also possible to further refine these functions at this level. In the second level is permitted to define and edit colors in the chosen TF, and refine this function if desired. One of the objectives of this work is to allow users to deal with different aspects of TF specification, which is generally dependent of the application or the dataset being visualized. To render the volume, the programmability of the current generation of graphics hardware is explored, as well as the features of texture mapping in order to achieve real time interaction. The tool is applied to medical and synthetic datasets, but the main objective is to propose a general-purpose tool to specify TFs without the need for an explicit mapping from the user.

A análise de redes sociais através de ferramentas visuais permite ao usuário extrair informações importantes sobre os indivíduos e seus relacionamentos. Através dela é possível entender de que forma os grupos se organizam. Para o caso de redes de coautoria, algumas conclusões como qual o pesquisador com maior prestígio na rede ou qual pesquisador tem o perfil mais parecido com o seu podem ser obtidas. Uma grande quantidade de ferramentas têm sido desenvolvidas para visualização de redes sociais. Algumas delas permitem que análises sejam feitas sobre os dados que compõem as redes, porém a maioria não mostra os resultados dessas análises sobre o próprio grafo, em geral apresentando-as como informações textuais. Neste trabalho, inicialmente, foi feito um estudo comparativo de diversas ferramentas visuais que além de mostrar redes sociais de forma gráfica, fazem algum tipo de análise sobre a rede. O estudo subsidiou o desenvolvimento de Pandora, uma ferramenta que permite visualização incremental de redes acadêmicas além de interação com o grafo e cálculo de algumas métricas, como centralidades, assortatividade e coeficiente de colaboração. / The analysis of social networks through visual tools allows to extract important information about each individual and their relationships. Through it we can understand how groups are organized. For the case of co-authorship networks, some conclusions about which researcher has greater prestige in the network or where the researcher has profile more like his can be obtained. A lot of tools have been developed for visualizing social networks. Some of them allow analyzes are made about the data that make up the networks, but most do not show the results of these analyzes on the graph itself, usually presenting them as textual information. This work was initially done a comparative study of various visual tools that show beyond social networks graphically. This tools generally do some kind of analysis on the network. In this work Pandora was developed, a visualization tool that allows incremental academic networks and interaction with the graph and calculate some metrics, such as centralities, assortativity and collaboration coefficient.

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.

As pessoas estão ficando cada vez mais interessadas no uso de monitores de atividade. A quantidade de dados de indivíduos disponível está ajudando na expansão e desenvolvimento de novas aplicações e projetos de visualizações para ser usados em casa, em ciência (e.g. para entender melhor o comportamento de populações) ou em governos interessados em desenvolver cidades inteligentes. Nesse trabalho é apresentada uma visualização simples e intuitiva que permite a exploração de dados pessoais por pessoas comuns. Com foco em ajudar as pessoas a compreenderem a si mesmas melhor e perceber coisas novas sobre seus dados. A visualização construída neste projeto é baseada em metáforas de calendários, relógios e mapas, além de utilizar gráficos de barra para explorar dados crus. A exploração desses dados se dá pela interação entre essas visualizações. Para avaliar o produto do trabalho são apresentados dois casos de uso onde alguns usuários tiveram a oportunidade de observar e discutir suas informações de dois pontos de vista diferente: exploração de dados pessoais para auto-aperfeiçoamento e o uso do Everyday Visualization por cientistas da saúde. Em nenhum dos casos houve treinamento. As visualizações resultantes agregam diversas fontes de dados, indo além de outros trabalhos de visualização casual e pessoal. Os resultados promissores demonstram a viabilidade de tais técnicas para visualização de dados pessoais. / People are becoming increasingly more interested in the use of activity monitors and selfimprovement. The availability of individuals’ data is also pushing the development of new applications and data visualization projects to be used at home, in science (e.g. to better understand the behavior of populations) or for governments interested in developing intelligent cities. In this work, we present an easy and intuitive set of visualizations to allow the exploration of personal data by common people. We focus on helping people to know themselves better and to make sense of their own data. Our visualizations are based on the metaphors of calendars, clocks, and maps, as well as on the use of bar charts to explore raw data. Data exploration is therefore guaranteed by the interaction between them. In order to evaluate our work we present two use cases, where few users observe and discuss the data from different points of view: the exploration of personal data for self-improvement purposes, and the use of Everyday Visualization by health scientists. Both use cases were ran without any training session. The resulting visualization aggregates several different data sources, going beyond many of the personal and casual visualization works. The promising results achieved demonstrated the viability of the use of such techniques for personal data visualizations and sense making.

Ao longo dos anos, com a evolução das estações de trabalho para computadores pessoais, ganharam foco diversas pesquisas visando desenvolver aplicações cada vez mais complexas nessas novas plataformas. Uma das áreas privilegiadas nesse contexto, foi a de Visualização de Informações, pois através do barateamento dos componentes de hardware e avanço das placas gráficas, as análises de dados que antes eram realizadas apenas máquinas com grande poder de processamento, poderiam ser realizadas em computadores pessoais. Hoje, tais computadores podem ser substituídos por dispositivos móveis, tais como tablets ou celulares, devido a performance desses dispositivos ser igual ou, em alguns casos, superior a computadores pessoais. Com isso, a área de Visualização de Informações passa a ser explorada no segmento mobile, devido à necessidade de empresas e instituições analisarem os mais diversos tipos de dados, nos mais diversos contextos, independentemente de localização geográfica. Nesse contexto, esse trabalho tem o objetivo de explorar possíveis técnicas de Visualização de Informações que utilizem os principais recursos dos dispositivos móveis, e que, de forma interativa e simples possam auxiliar no processo de análise e tomada de decisão por parte dos profissionais. Para isso, serão apresentadas três técnicas de visualização para análise de dados multidimensionais em dispositivos móveis, em dois estudos de casos distintos, sendo o primeiro baseado em dados de simulação de diagênese de reservatórios e o segundo em uma base de estatísticas de acidentes de trânsito em estradas dos EUA no período de 1975 a 2007. / Throughout the time, in consequence of workstations and personal computers, the software and hardware takes focus at various research areas around the world due the possibility to reduce the size of computers and doesn't compromises the performance of applications. One of areas that takes advantage from it is Information Visualization due the fallen of costs of hardware components and the improving of graphics cards, the data visual analysis that could be done only in workstations, today, is possible uses the personal computers. Now days, such personal computers can be replaced by mobile devices, e.g., tablets and cellphones since the performance of those devices is equivalent or, in some cases, better than PCs. Thereby, the Information Visualization area can be explored in mobile devices allowing companies and research labs to analyses different types of data and various contexts and geographic location that they are. Working in this context fits in order to explore techniques of Information Visualization that use the main resources of mobile devices interactive and simple mode. We hope to support the analysis process and decision making of users. In this work we are going to presents three techniques of Information Visualization for analysis the multidimensional database in mobile device, since that each one of these will be exemplified in two distinct cases of study. One of this is part of Petrobras Project at UFRGS and the next in a Fatality Analysis Reporting System of railroads at US between 1975 and 2007.