A pesquisa busca alcançar novos aportes para estudos em infografia jornalística à medida que investiga qualidades, atividades profissionais e tecnologias envolvidas na produção de uma modalidade infográfica emergente, o infovis, contextualizada pelas potencialidades do meio digital e on-line, e sintonizada com práticas comunicacionais contemporâneas, que supera, em determinados aspectos, modelos infográficos anteriores. Com vistas a atingir nosso objetivo investigativo adotamos metodologia de pesquisa em duas etapas: 1) revisão conceitual de três referências teóricas fundamentais - visualização da informação, infografia jornalística e interatividade; e 2) proposta de análise de infovis com base na técnica de pesquisa de análise de conteúdo. Assim, o corpus empírico é constituído por 270 infovis de conteúdo temático político, sobretudo eleitoral, de quatro sítios jornalísticos - The New York Times, The Guardian, Folha de S. Paulo e O Estado de S. Paulo - veiculados entre jan. 2010 e dez. 2013. A partir de sistemático procedimento de análise elaborado segundo unidades e subunidades analíticas orientadas pelas três dimensões teóricas do dispositivo infovis (input, interface e output), obtivemos respostas codificadas para todas as peças do corpus. A leitura do formulário de análise preenchido gerou resultados e inferências sobre nossa amostra que apontam para aspectos produtivos pioneiros em infografia, como maior abertura comunicacional à audiência, emprego de ferramentas on-line e gratuitas para produção de infovis e utilização de tecnologia de atualização contínua dos dados visualizados. / The research seeks to offer new contributions for studies on journalistic infographics by investigating the qualities, professional activities, and technologies involved in the production of an emerging form of infographics, the infovis, within the context of the potential of online environments, in synch with contemporary communications practices, and which overcomes, in certain aspects, previous infographics models. In order to meet our research objective, we employed a two-stage method: 1) conceptual review of three fundamental theoretical subjects - information visualization, journalistic infographics, and interactivity; and 2) a proposal for the analysis of infovis based on the technique of content analysis research. Thus, the empirical corpus is made up of 270 examples of infovis with political thematic content, mainly electoral, from four journalistic websites - The New York Times, The Guardian, Folha de S. Paulo and O Estado de S. Paulo - published between January 2010 and December 2013. Based on a systematic procedure for analysis, organized by analytical units and subunits, as well as by the three theoretical facets of the infovis device (input, interface and output), we obtained codified responses for all pieces within the corpus. From the reading of the completed analysis form, results and inferences were generated for our sample, which point to pioneering productive features in infographics, such as greater communicative openness with the audience, use of free online tools for the production of infovis, and use of real-time technology for on-screen data

Submitted by Priscilla Araujo (priscilla@ibict.br) on 2016-10-06T18:03:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) MACHADO RN-2015.pdf: 21961286 bytes, checksum: 7e8aa4ddf94c43063595f93189c73433 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-06T18:03:06Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) MACHADO RN-2015.pdf: 21961286 bytes, checksum: 7e8aa4ddf94c43063595f93189c73433 (MD5) Previous issue date: 2015-11-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A pesquisa na área de células-tronco tem proporcionado avanços com grande potencial de intervenção no campo da saúde, despertando atenção da comunidade científica, bem como de todos os cidadãos. As células-tronco são células que têm capacidade de se autorrenovar e diferenciar em outras especializadas. A busca por um melhor entendimento destes processos tem sido foco atual dos estudos nessa área. Trata-se de um campo de conhecimento relativamente novo no mundo, onde o Brasil vem se destacando cada vez mais na arena da ciência global, já que é um dos poucos a deter a tecnologia de células-tronco pluripotentes induzidas (induced pluripotent stem cells), que permite obter células-tronco em laboratórios, favorecendo, assim, a pesquisa na área. Considerando, então, o papel de destaque do Brasil nesta área, o presente estudo parte da seguinte questão de pesquisa: qual a estrutura intelectual da literatura científica da área de célula-tronco no Brasil e nos demais países dos BRICS? Pretende-se, assim, mapear a estrutura intelectual da área de células-tronco da produção científica brasileira, no contexto dos países dos BRICS (composto por, além do Brasil, China, Rússia, Índia e África do Sul) em dois períodos, 1991-2000 e 2001-2010. O material de análise é constituído de artigos originais, que foram recuperados da base de dados Web of Science. O método utilizado foi de caráter exploratório descritivo e de natureza quantitativa, tendo, nas técnicas bibliométricas, especialmente a análise de cocitação de periódicos, seu maior alicerce, e os periódicos cocitados como unidade de medida para tal análise. Os resultados apontam para um crescimento da produção cientifica para os BRICS em todo o período analisado, sobretudo a partir de 2001. Esse crescimento foi caracterizado como sendo de natureza exponencial (r² = 0,97), com tempo de duplicação de 2,3 anos e taxa de crescimento 37,75% o que denota uma intensa velocidade de produção numa área dinâmica como a de células-tronco. As posições no ranking da produção científica para os BRICS se altera entre os períodos: a Rússia liderava no primeiro, acompanhada pela China, Índia, Brasil e África do Sul (1991-2000) e para o segundo a China ocupava a primeira posição seguida por Brasil, Rússia, Índia e África do Sul. A estrutura intelectual da produção científica dos BRCIS para o primeiro período foi direcionada mais à pesquisa aplicada, com ênfase em temas relacionados à hematologia e áreas afins. No segundo período, a estrutura intelectual dos BRICS concentrou-se na pesquisa básica, com atenção a temas de biologia celular, biologia molecular e bioquímica, como também temas considerados de natureza emergente, como odontologia, neurociências, cardiologia, oftalmologia e biomateriais. A estrutura intelectual, que teve como base de conhecimento os periódicos cocitados, evidenciou uma coleção dinâmica e interdisciplinar, o que condiz com a área em estudo. Para o primeiro período, a estrutura intelectual se pautou nos periódicos cocitados Blood, Cell, Experimental Hematology, British Journal of Haematology, Bone Marrow Transplantation, Cancer Research, Journal of Experimental Medicine e Journal of Immunology; e, para o segundo período, Stem Cells, Cell, Journal of Biological Chemistry, Biomaterials, Development, Journal of Neuroscience, Blood, Cancer Research, Bone Marrow Transplantation e Circulation. O conjunto de dados indica que a pesquisa na área de células-tronco no Brasil, em relação aos demais países dos BRICS, tem vertente tanto da pesquisa básica como da aplicada na área de terapias células-tronco. Com os resultados, uma série de novas questões de estudo são visualizadas a fim de melhor compreende a dinâmica da produção em uma área em constante transformação, como células-tronco, seja a partir de aplicações de diferentes abordagens de cocitação ou com outras perspectivas metodológicas. / Stem cells research has provided advances with great intervention potential in the field of health, arousing curiosity of both scientific community and citizens. Stem cells are cells that have the ability to self-renew and differentiate into other specialized cells. The search for a better understanding of these processes has been the focus of current studies in this area. This is a relatively new field of knowledge in the world, in which Brazil has been increasingly highlighting in the global science arena, since it is one of the few countries to hold the induced pluripotent stem cells technology, which allows scientists to obtain stem cells in laboratories and so the research in this area. Considering, then, the prominent role of Brazil in this field, this study starts from the following research question: what is the intellectual structure of the scientific literature of the stem cells area in Brazil and other countries from BRICS? It aims, therefore, mapping the intellectual structure of the stem cells area of the Brazilian scientific production in the context of BRICS countries (comprising, besides Brazil, China, Russia, India and South Africa) in two periods 1991-2000 and 2001-2010. The analysis were carried on original articles, recovered from Web of Science database. The method had an exploratory and descriptive approach, and used bibliometric techniques, mainly the analysis of co-citation journals, and cited periodicals were the unit of analysis. The results point to a growth of BRICS scientific production in the whole period, especially after 2001. We found that it had an exponential growth (r² = 0.97), with a doubling time of 2.3 years and growth rate of 37.75% which demonstrates an intense speed production in a dynamic area as stem cells. The ranking positions of scientific output for the BRICS changes from one period to another: Russia leading in the first, followed by China, India, Brazil and South Africa (1991-2000) and in the second China is in the first position followed by Brazil, Russia, India and South Africa. The intellectual structure of BRICS scientific production for the first period (1991-2000) was related more to applied research, with emphasis on topics related to hematology and similar areas. In the second period (2001-2010), BRICS intellectual structure of the scientific production focused on basic research, with attention to cell biology topics, molecular biology and biochemistry, but also considered issues of emerging nature, such as dentistry, neuroscience, cardiology, ophthalmology and biomaterials. The intellectual framework, which was based on co-cited journals, showed a dynamic and interdisciplinary collection that matches the area under study. For the first period, the intellectual framework was guided in the co-cited journals as Blood Cell, Hematology Experimental, British Journal of Haematology, Bone Marrow Transplantation, Cancer Research, Journal of Experimental Medicine and Journal of Immunology; and for the second period, Stem Cells, Cell, Journal of Biological Chemistry, Biomaterials, Development, Journal of Neuroscience, Blood, Cancer Research, Bone Marrow Transplantation and Circulation. The data set indicates that the stem cells research in Brazil, compared to the other BRICS countries, presents both in the aspect of basic and applied research in the area of therapies stem cells. From the results obtained, new research questions appear in order to better understand an area constantly evolving, as stem cells, enabling applications of different co-citation techinques or other with multiple methodological approaches.

Orientador: Heloisa Vieira da Rocha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T13:43:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_CelmarGuimaraesda_D.pdf: 7067351 bytes, checksum: 3fc553d9431d00f4b5eb3ec2d2bd5f28 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Ambientes de Educação a Distância (EaD) reúnem diferentes recursos computacionais para possibilitar a interação entre participantes de cursos a distância, como correio eletrônico, salas de batepapo, recursos para disponibilizar leituras e para entregar atividades resolvidas, entre outros. Cada um desses recursos armazena diferentes tipos de dados gerenciados por eles, como mensagens, materiais disponibilizados e participantes de cursos. Analisar esses dados é uma tarefa importante para efetuar o acompanhamento dos processos de aprendizagem dos alunos, pois possibilita a detecção de eventuais problemas nesses processos, como ausências prolongadas de participantes ou falhas na aplicação da metodologia de ensino. Todavia, analisar esses dados por meio das interfaces textuais desses ambientes é um trabalho árduo, uma vez que elas dificultam a observação de padrões e tendências relevantes para a análise. Dada essa dificuldade, diferentes pesquisas aplicam conceitos e técnicas de Visualização de Informação para representar dados de ambientes de EaD de maneira gráfica e interativa. Contudo, observase que essas pesquisas procuram trazer à tona dados obtidos por consultas predefinidas a bases de dados, dados esses que são adequados a situações específicas de análise. Situações diferentes das previstas, oriundas do conhecimento do usuário final sobre o domínio de EaD, não são contempladas por essas pesquisas, que não provêm mecanismos para esse usuário indicar ao sistema os dados que necessita analisar. Nesse sentido, esta tese apresenta uma solução para que essas situações sejam consideradas por ambientes de EaD. A solução proposta permite que usuários desses ambientes, com diferentes demandas de análises de dados, definam diferentes combinações de dados a serem analisadas por esses usuários, em vez de utilizar apenas consultas predefinidas pelo sistema. Essa solução utiliza conceitos de modelo de relação universal de Bancos de Dados para possibilitar aos usuários escolherem atributos da base de dados a serem consultados, sem que esses usuários conheçam internamente a base de dados do ambiente consultado. Além disso, esses conceitos são usados para executar na base de dados do ambiente de EaD a consulta referente a essa escolha. Os resultados dessa consulta são convertidos automaticamente em representações gráficas interativas por meio de técnicas de Visualização de Informação, evitando que o usuário precise preocuparse com a maneira de construir um gráfico adequado à análise desses dados / Abstract: Learning Management Systems (LMS) group distinct computerbased resources in order to provide interaction among distance courses' participants. Examples of these resources are electronic mails, chat rooms, resources for publishing readings and for delivering solved activities, among others. Each resource manages and saves different kinds of data, like messages, published contents, and courses' participants. Analyzing these data is an important task for monitoring students' learning processes, making possible the detection of potential problems on these processes, such as participants' extended absences, or failures when applying teaching methodologies. However, analyzing these data by means of these systems' textual interfaces is an arduous work, because these interfaces hamper the observation of patterns and trends that are relevant for the analysis. Given this difficulty, different researches apply Information Visualization concepts and techniques in order to graphically and interactively present LMS data. Nonetheless, these researches show data that are obtained by predefined database queries, and so these data fit specific analysis situations. Unforeseen situations derived from final user's knowledge about elearning domain are not considered by these researches, which do not provide ways for this user to point to the system the data he/she needs to analyze. This thesis presents a solution for LMSs taking into account these situations. The proposed solution enables LMS users, each with distinct data analysis needs, to define different data combinations that they want to analyze, instead of using only system predefined queries. This solution uses database concepts of universal relation model for enabling users to choose database fields to be queried, without need to know the internal organization of the queried LMS database. Besides, these concepts are also used for executing at the LMS database the query related to this field choice. The results of this query are automatically converted into interactive graphical representations by Information Visualization techniques, avoiding user preoccupation with constructing a chart that is adequate for these data analysis / Doutorado / Sistemas de Informação / Doutor em Ciência da Computação

Neste trabalho são exploradas diversas técnicas de escalonamento multidimensional (MDS), com o objetivo de estudar sua aplicabilidade no mapeamento de dados genômicos resultantes da técnica RFLP-PCR, sendo esse mapeamento realizado em espaços de baixa dimensionalidade (2D ou 3D) com o fim de aproveitar a habilidade de análise e interpretação visual que possuem os seres humanos. Foi realizada uma análise comparativa de diversos algoritmos MDS, visando sua aptidão para mapear dados genômicos. Esta análise compreendeu o estudo de alguns índices de desempenho como a precisão no mapeamento, o custo computacional e a capacidade de induzir bons agrupamentos. Para a realização dessa análise foi desenvolvida a ferramenta \"MDSExplorer\", a qual integra os algoritmos estudados e várias opções que permitem comparar os algoritmos e visualizar os mapeamentos. Á análise realizada sobre diversos bancos de dados citados na literatura, sugerem que o algoritmo LANDMARK possui o menor tempo computacional, uma precisão de mapeamento similar aos demais algoritmos, e uma boa capacidade de manter as estruturas existentes nos dados. Finalmente, o MDSExplorer foi usado para mapear um banco de dados genômicos: o banco de estirpes de bactérias fixadoras de nitrogênio, pertencentes ao gênero Bradyrhizobium, com objetivo de ajudar o especialista a inferir visualmente alguma taxonomia nessas estirpes. Os resultados na redução dimensional desse banco de dados sugeriram que a informação relevante (acima dos 60% da variância acumulada) para as regiões 16S, 23S e IGS estaria nas primeiras 5, 4 e 9 dimensões respectivamente. / In this work were studied various Multidimensional Scaling (MDS) techniques intended to apply in the mapping of genomics data obtained of RFLP-PCR technique. This mapping is done in a low dimensional space (2D or 3D), and has the intention of exploiting the visual human capability on analysis and synthesis. A comparative analysis of diverse algorithms MDS was carried out in order to devise its ubiquity in representing genomics data. This analysis covers the study of some indices of performance such as: the precision in the mapping, the computational cost and the capacity to induce good groupings. The purpose of this analysis was developed a software tool called \"MDSExplorer\", which integrates various MDS algorithms and some options that allow to compare the algorithms and to visualize the mappings. The analysis, carried out over diverse datasets cited in the literature, suggest that the algorithm LANDMARK has the lowest computational time, a good precision in the mapping, and a tendency to maintain the existing structures in the data. Finally, MDSExplorer was used to mapping a real genomics dataset: the RFLP-PRC images of a Brazilian collection of bacterial strains belonging to the genus Bradyrhizobium (known by their capability to transform the nitrogen of the atmosphere into compounds useful for the host plants), with the objective to aid the specialist to infer visually a taxonomy in these strains. The results in reduction of dimensionality in this data base, suggest that the relevant information (above 60% of variance accumulated) to the region 16S, 23S and IGS is around 5, 4 and 9 dimensions respectively.

Repositórios com volumes de dados cada vez maiores foram viabilizados pelo desenvolvimento tecnológico, criando importantes fontes de informação em diversas áreas da atividade humana. Esses repositórios freqüentemente incluem informação sobre o comportamento temporal e o posicionamento espacial dos itens neles representados, os quais são extremamente relevantes para a análise dos dados. O processo de descoberta de conhecimento a partir de grandes volumes de dados tem sido objeto de estudo em diversas disciplinas, dentre elas a Visualização de Informação, cujas técnicas podem apoiar diversas etapas desse processo. Esta tese versa sobre o uso da Visualização Exploratória em conjuntos de dados com atributos temporais e espaciais, empregando a estratégia de múltiplas visualizações coordenadas para apoiar o tratamento de dados em estágios iniciais de processos de descoberta de conhecimento. São propostas duas novas representações visuais temporais – denominadas ‘Variação Temporal Uni-escala’ e ‘Variação Temporal Multi-escala’ – para apoiar a análise exploratória de dados temporais. Adicionalmente, é proposto um modelo de arquitetura de software – AdaptaVis, que permite a integração dessas e outras representações visuais em uma plataforma de visualização de informação flexível, extensível e adaptável às necessidades de diferentes usuários, tarefas e domínios de aplicação – a plataforma InfoVis. Sessões de uso realizadas com dados e usuários reais dos domínios de Climatologia e Negócios permitiram validar empiricamente as representações visuais e o modelo. O modelo AdaptaVis e a plataforma InfoVis estabelecem bases para a continuidade de diversas pesquisas em Visualização de Informação, particularmente o estudo de aspectos relacionados ao uso coordenado de múltiplas visualizações, à modelagem do processo de coordenação, e à integração entre múltiplas técnicas visuais e analíticas. / Data repositories with ever increasing volumes have been made possible by the evolution in data collection technologies, creating important sources of information in several fields of human activity. Such data repositories often include information about both the temporal behavior and the spatial positioning of data items that will be relevant in future data analysis tasks. The process of discovering knowledge embedded in great volumes of data is a topic of study in several disciplines, including Information Visualization, which offers a range of techniques to support different stages of a discovery process. This thesis addresses the application of Exploratory Visualization techniques on datasets with temporal and spatial attributes, using the strategy of coordinating multiple data views, to assist data treatment on early stages of knowledge discovery processes. Two temporal visual representations are proposed – ‘Uni-scale Temporal Behavior’ and ‘Multi-scale Temporal Behavior’ – that support the exploratory analysis of temporal data. Moreover, a software architecture model is introduced – AdaptaVis, that allows the integration of these and other visualization techniques into a flexible, extensible and adaptable information visualization platform – called InfoVis – that may be tailored to meet the requirements of different users, tasks and application domains. Sessions conducted with real data and users from the Climatology and Business application domains allowed an empirical validation of both the visual representations and the model. The AdaptaVis model and the InfoVis platform establish the basis for further research on issues related to the coordinated use of multiple data views, the modeling of the coordination process and the integration amongst multiple visual and analytical techniques.

Na maioria dos processos de análise de imagens há a necessidade de um pré-processamento, no qual são extraídos e calculados vetores de características que representem as imagens são utilizados no cálculo de similaridade. Uma dificuldade nessas tarefas é o grande número de características que definem um espaço de alta dimensionalidade, afetando fortemente o desempenho das tarefas que seguem, que podem envolver uma análise visual, um agrupamento ou uma classificação de dados, por exemplo. Lidar com esse problema normalmente exige técnicas de redução de dimensionalidade ou seleção de características. O presente trabalho dá sequência a trabalhos que utilizam técnicas de visualização como suporte para avaliar espaços de características gerados a partir de coleções de imagens. Nele, objetiva-se aprimorar um método baseado na análise visual de conjuntos de imagens empregando a árvore de similaridade Neighbor-Joining que apoia o usuário a selecionar um subespaço de características que mantenha ou melhore os resultados das visualizações do conjunto de imagens. A partir da metodologia proposta, a avaliação e a seleção de características representativas é realizada usando a visualização NJ. A maior parte dos experimentos responde positivamente para diferentes conjuntos de imagens representados por vários extratores, obtendo-se processos de seleção personalizados mais precisos e eficazes, em termos de agrupamento, do que abordagens automáticas reportadas na literatura / In the majority of the image analysis processes there is need for a pre-processing step, in which feature vectors representative of the images are extracted and similarity methods are calculates. A difficult step in the process is to choose amongst the large number of features available, that will define a feature space of high dimensionality, impacting the cost of the subsequent processing tasks, such as visual analysis, clustering and classification. This problem is usually handled by dimension reduction of feature selection techniques. This work extends and improves previous work that employs visualization and visual analysis techniques to support evaluation of feature spaces created from image collections. The goal is to improve a previous method of feature selection through visualization to employ similarity trees via the Neighbor Joining (NJ) algorithm as the basis for the visual layout, as well as to improve the choices of the analyst regarding tools for visual selection of features. The same process can be employed to support evaluation of feature spaces using the NJ visualization. The majorities of experiments results in improvement of spaces generated by various extractors, yielding personalized selection process that are more precisely related to user\'s perspective of the data set and are perform similarly or better than automatic approaches available in the literature. Keywords: information visualization, mining, visual images, visual analysis of the feature space, similarity trees

Ferramentas e técnicas de visualização promovem uma análise de dados mais efetiva pelo fato de explorar a capacidade humana na percepção de padrões, principalmente em representações gráficas. Muitos fenômenos são associados a algum tipo de referência, temporal ou geográfica, que pode oferecer informação importante quando são submetidos a processos de análise. Este trabalho aborda representações visuais de dados geradas por técnicas de projeção multidimensional, e propõe uma estratégia para o tratamento diferenciado das referências temporais ou geográficas presentes em conjuntos de dados, no processo de gerar uma projeção multidimensional. Foi proposta e implementada uma variação da técnica Least Square Projection (LSP) que evidencia a informação das referências e permite ao usuário interagir com os mapas visuais gerados, bem como diversas funcionalidades que auxiliam no processo de análise exploratória. A nova abordagem é ilustrada por meio de estudos de caso envolvendo bases de dados temporais e com referências geográficas, em que foi possível observar o comportamento global dos elementos, bem como comportamentos de elementos ou grupos de elementos de interesse. Limitações da estratégia proposta também são discutidas / Visualization tools and techniques promote more effective data analysis by exploiting the human visual perception capabilities in detecting patterns in graphical representations. Many phenomena generate data that include temporal or geographical references, which are likely to provide important information in data analysis procedures. This work addresses data visualizations generated with multidimensional projections, proposing a strategy to handle temporal and geographical references present in multidimensional data sets, when generating multidimensional projections. The Least Squares Projection (LSP) technique was extended to explicitly handle the reference information and represent it in the visual maps, and a set of supporting analysis functions have been implemented. The proposed approach is illustrated through case studies on multidimensional data sets, in which it was possible to observe the global behavior of the elements, as well as individual behavior of elements or groups of elements of interest

O uso da computação em uma variedade cada vez maior de aplicações fez com que os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD) passassem a ser utilizados para armazenar os mais diversos tipos de dados complexos, como imagens, sons e cadeias de DNA entre outros. Consultas baseadas em relações de ordem total ou igualdade não podem ser aplicadas ou tem aplicações limitadas quando executadas nestes conjuntos de dados. Logo, efetua-se consultas por similaridade baseadas no conteúdo de dados desses tipos. Se tais conjuntos de dados podem ser representados em um espaço métrico, é possível utilizar os Métodos de Acesso Métricos (MAM), como a Slim-Tree, a M-Tree e a DBM-Tree, para otimizar as consultas por similaridade. Porém, os MAM são muito difíceis de compreender e analisar devido à complexidade de suas estruturas. Esta dissertação apresenta um sistema de visualização que permite a inspeção visual da organização e do comportamento de MAM, provendo aos desenvolvedores e administradores de SGBD uma forma rápida e fácil para obter informações essenciais sobre estas estruturas que podem levar a melhorias no desempenho de consultas e outras operações. / The use of computers by an increasing variety of applications led the Database Management Systems (DBMS) to be used to store a wide range of complex data types, such as images, sounds, DNA chains, etc. Queries based on the total order relationship and/or equality can not be applied or have a limited range of applications when performed over these datasets. It is necessary to use similarity queries based on the contents of the data. If these datasets can be represented as metric spaces, it is possible to use the Metric Access Methods (MAM), such as the Slim-Tree, the M-Tree and the DBM-Tree, to optimize similarity queries. However, MAM are very hard to understand and analyze due to their complex structures. This work presents a visualization system that allows the visual inspection of the organization and the behavior of MAM. The usage of this system provides to MAM developers and database administrators, an easy and fast way to acquire information about key aspects of these structures, which can lead to improvements on the performance of queries and other operations.

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.

Signal processing is used in a wide variety of applications, ranging from digital image processing to biomedicine. Recently, some tools from signal processing have been extended to the context of graphs, allowing its use on irregular domains. Among others, the Fourier Transform and the Wavelet Transform have been adapted to such context. Graph signal processing (GSP) is a new field with many potential applications on data exploration. In this dissertation we show how tools from graph signal processing can be used for visual analysis. Specifically, we proposed a data filtering method, based on spectral graph filtering, that led to high quality visualizations which were attested qualitatively and quantitatively. On the other hand, we relied on the graph wavelet transform to enable the visual analysis of massive time-varying data revealing interesting phenomena and events. The proposed applications of GSP to visually analyze data are a first step towards incorporating the use of this theory into information visualization methods. Many possibilities from GSP can be explored by improving the understanding of static and time-varying phenomena that are yet to be uncovered. / O processamento de sinais é usado em uma ampla variedade de aplicações, desde o processamento digital de imagens até a biomedicina. Recentemente, algumas ferramentas do processamento de sinais foram estendidas ao contexto de grafos, permitindo seu uso em domínios irregulares. Entre outros, a Transformada de Fourier e a Transformada Wavelet foram adaptadas nesse contexto. O Processamento de Sinais em Grafos (PSG) é um novo campo com muitos aplicativos potenciais na exploração de dados. Nesta dissertação mostramos como ferramentas de processamento de sinal gráfico podem ser usadas para análise visual. Especificamente, o método de filtragem de dados porposto, baseado na filtragem de grafos espectrais, levou a visualizações de alta qualidade que foram atestadas qualitativa e quantitativamente. Por outro lado, usamos a transformada de wavelet em grafos para permitir a análise visual de dados massivos variantes no tempo, revelando fenômenos e eventos interessantes. As aplicações propostas do PSG para analisar visualmente os dados são um primeiro passo para incorporar o uso desta teoria nos métodos de visualização da informação. Muitas possibilidades do PSG podem ser exploradas melhorando a compreensão de fenômenos estáticos e variantes no tempo que ainda não foram descobertos.