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.

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.

Ionospheric scintillation is a rapid variation in the amplitude and/or phase of radio signals traveling through the ionosphere. This spatial and time-varying phenomenon is of interest because its occurrence may affect the reception quality of satellite signals. Specialized receivers at strategic regions can track multiple variables related to the phenomenon, generating a database of historical observations on the regional behavior of ionospheric scintillation. The analysis of such data is very challenging, since it consists of time-varying measurements of many variables which are heterogeneous in nature and with possibly many missing values, recorded over extensive time periods. There is a need to introduce alternative intuitive strategies that contribute to experts acquiring further knowledge from the ionospheric scintillation data. Such challenges motivated a study on the applicability of visualization techniques to support tasks of identification of relevant attributes in the study of the behavior of phenomena described by multiple time-varying variables, of which the ionospheric scintillation is a good example. In particular, this thesis introduces a visual analytics framework, named TV-MV Analytics, that supports exploratory tasks on time-varying multivariate data and was developed following the requirements of experts on ionospheric scintillation from the Faculty of Science and Technology of UNESP at Presidente Prudente, Brazil. TV-MV Analytics provides an interactive visual exploration loop to analysts inspecting the behavior of multiple variables at different temporal scales, through temporal representations associated with clustering and multidimensional projection techniques. Analysts can also assess how different feature sub-spaces contribute to characterizing a certain behavior, where they may direct the analysis process and include their domain knowledge in the exploratory analysis. We also illustrate the application of TV-MV Analytics on multivariate time-varying data sets from three alternative application domains. Experimental results indicate the proposed solutions show good potential on assisting time-varying multivariate data mining tasks, since it reduces the effort required from experts to gain deeper insight into the historical behavior of the variables describing a phenomenon or domain. / A cintilação ionosférica é uma variação rápida na amplitude e/ou na fase dos sinais de rádio que viajam através da ionosfera. Este fenômeno espacial e variante no tempo é de grande interesse, pois pode afetar a qualidade de recepção dos sinais de satélite. Receptores especializados em regiões estratégicas podem rastrear múltiplas variáveis relacionadas ao fenômeno, gerando um banco de dados de observações históricas sobre o comportamento regional da cintilação. O estudo do comportamento da cintilação é desafiador, uma vez que requer a análise extensiva de dados multivariados e variantes no tempo, coletados por longos períodos. Medições são registradas continuamente, e são de natureza heterogênea, compreendendo múltiplas variáveis de diferentes categorias e possivelmente com muitos valores faltantes. Portanto, existe a necessidade de introduzir estratégias alternativas, eficientes e intuitivas, que contribuam para a adquisição de conhecimento, a partir dos dados, por especialistas que estudam a cintilação ionosférica. Tais desafios motivaram o estudo da aplicabilidade de técnicas de visualização para apoiar tarefas de identificação de atributos relevantes no estudo do comportamento de fenômenos ou domínios que envolvem múltiplas variáveis, como a cintilação. Em particular, esta tese introduz um arcabouço visual, o qual foi denominado TV-MV Analytics, que apoia tarefas de análise exploratória sobre dados multivariados e variáveis no tempo, inspirado em requisitos de especialistas no estudo da cintilação, vinculados à Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, Brasil. O TV-MV Analytics fornece aos analistas um ciclo de interativo de exploração que apoia a inspeção do comportamento temporal de múltiplas variáveis, em diferentes escalas temporais, por meio de representações visuais temporais associadas a técnicas de agrupamento e de projeção multidimensional. Também permite avaliar como diferentes sub-espaços de atributos caracterizam um determinado comportamento, podendo direcionar o processo de análise e inserir seu conhecimento do domínio no processo de análise exploratória. As funcionalidades do TV-MV Analytics também são ilustradas em dados variantes no tempo oriundos de outros três domínios de aplicação. Os resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm bom potencial em tarefas de mineração de dados multivariados e variantes no tempo, uma vez que reduz o esforço e contribui para os especialistas obterem informações detalhadas sobre o comportamento histórico das variáveis que descrevem um determinado fenômeno ou domínio.

Ionospheric scintillation is a rapid variation in the amplitude and/or phase of radio signals traveling through the ionosphere. This spatial and time-varying phenomenon is of interest because its occurrence may affect the reception quality of satellite signals. Specialized receivers at strategic regions can track multiple variables related to the phenomenon, generating a database of historical observations on the regional behavior of ionospheric scintillation. The analysis of such data is very challenging, since it consists of time-varying measurements of many variables which are heterogeneous in nature and with possibly many missing values, recorded over extensive time periods. There is a need to introduce alternative intuitive strategies that contribute to experts acquiring further knowledge from the ionospheric scintillation data. Such challenges motivated a study on the applicability of visualization techniques to support tasks of identification of relevant attributes in the study of the behavior of phenomena described by multiple time-varying variables, of which the ionospheric scintillation is a good example. In particular, this thesis introduces a visual analytics framework, named TV-MV Analytics, that supports exploratory tasks on time-varying multivariate data and was developed following the requirements of experts on ionospheric scintillation from the Faculty of Science and Technology of UNESP at Presidente Prudente, Brazil. TV-MV Analytics provides an interactive visual exploration loop to analysts inspecting the behavior of multiple variables at different temporal scales, through temporal representations associated with clustering and multidimensional projection techniques. Analysts can also assess how different feature sub-spaces contribute to characterizing a certain behavior, where they may direct the analysis process and include their domain knowledge in the exploratory analysis. We also illustrate the application of TV-MV Analytics on multivariate time-varying data sets from three alternative application domains. Experimental results indicate the proposed solutions show good potential on assisting time-varying multivariate data mining tasks, since it reduces the effort required from experts to gain deeper insight into the historical behavior of the variables describing a phenomenon or domain. / A cintilação ionosférica é uma variação rápida na amplitude e/ou na fase dos sinais de rádio que viajam através da ionosfera. Este fenômeno espacial e variante no tempo é de grande interesse, pois pode afetar a qualidade de recepção dos sinais de satélite. Receptores especializados em regiões estratégicas podem rastrear múltiplas variáveis relacionadas ao fenômeno, gerando um banco de dados de observações históricas sobre o comportamento regional da cintilação. O estudo do comportamento da cintilação é desafiador, uma vez que requer a análise extensiva de dados multivariados e variantes no tempo, coletados por longos períodos. Medições são registradas continuamente, e são de natureza heterogênea, compreendendo múltiplas variáveis de diferentes categorias e possivelmente com muitos valores faltantes. Portanto, existe a necessidade de introduzir estratégias alternativas, eficientes e intuitivas, que contribuam para a adquisição de conhecimento, a partir dos dados, por especialistas que estudam a cintilação ionosférica. Tais desafios motivaram o estudo da aplicabilidade de técnicas de visualização para apoiar tarefas de identificação de atributos relevantes no estudo do comportamento de fenômenos ou domínios que envolvem múltiplas variáveis, como a cintilação. Em particular, esta tese introduz um arcabouço visual, o qual foi denominado TV-MV Analytics, que apoia tarefas de análise exploratória sobre dados multivariados e variáveis no tempo, inspirado em requisitos de especialistas no estudo da cintilação, vinculados à Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP de Presidente Prudente, Brasil. O TV-MV Analytics fornece aos analistas um ciclo de interativo de exploração que apoia a inspeção do comportamento temporal de múltiplas variáveis, em diferentes escalas temporais, por meio de representações visuais temporais associadas a técnicas de agrupamento e de projeção multidimensional. Também permite avaliar como diferentes sub-espaços de atributos caracterizam um determinado comportamento, podendo direcionar o processo de análise e inserir seu conhecimento do domínio no processo de análise exploratória. As funcionalidades do TV-MV Analytics também são ilustradas em dados variantes no tempo oriundos de outros três domínios de aplicação. Os resultados experimentais indicaram que as soluções propostas têm bom potencial em tarefas de mineração de dados multivariados e variantes no tempo, uma vez que reduz o esforço e contribui para os especialistas obterem informações detalhadas sobre o comportamento histórico das variáveis que descrevem um determinado fenômeno ou domínio.