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Memory Island : Visualizing Hierarchical Knowledge as Insightful Islands / Iles de mémoires : une nouvelle approche pour la visualisation intuitive des connaissances hiérarchiques

Dans cette thèse nous étudions une nouvelle approche de visualisation cartographique appelée « îles de mémoires ». Le terme « îles de mémoires » a été inspiré par la méthode des «loci» (pluriel de « locus » en latin qui signifie « endroit » ou « lieu») de l’ancien « Art de la mémoire». Une carte bien représentée dans l’esprit peut donner un sens à la connaissance, ce qui améliore une de recherche d'information (une recherche intuitive), et contribue à enrichir les connaissances issues de cette carte. Pour cela, la technique « îles de mémoires » consiste à associer chaque entité de connaissance à un endroit désigné sur une île virtuelle. Grâce aux les métaphores géographiques que nous avons définies, une représentation en « îles de mémoires » peut inférer des phénomènes souvent difficile à identifier et comprendre dans la connaissance. Dans une première partie, nous détaillons notre approche de visualisation d’une hiérarchie de connaissances en île de mémoire. Nous présentons les algorithmes que nous avons définis pour générer automatiquement une belle carte réaliste, fonctionnelle, intuitive et inspirante. Nous présentons aussi l’interface de visualisation "overview+detail" qui permet de naviguer dans les îles de mémoire. Dans une deuxième partie, nous détaillons les expérimentations réalisées avec notre outil dans le cadre du projet LOCUPLETO et des exemples issus du domaine des humanités numériques (Projet OBVIL, InPhO, etc.). Les résultats obtenus avec notre approche de visualisation sont prometteuses. En effet, les résultats démontrent que la navigation est intuitive et est capable d’augmenter la mémorisation des connaissances chez les utilisateurs de l’outil. Nous concluions notre thèse par le bilan des travaux menées et nous proposons un ensemble de travaux futurs basé sur notre approche de visualisation « îles de mémoires ». / This thesis is devoted to the study of an original cartographic visualization approach named Memory Island. We discuss how hierarchical knowledge can be meaningfully mapped and visualized as an insightful island. Our technique is inspired by the "loci" (plural of Latin "locus" for places or locations) method of the ancient "Art of Memory" technique. A well-designed map in mind can make sense of knowledge, which leads to the accomplishment of one's information seeking tasks, and helps to extend one's knowledge. To this end, Memory Island technique consists of associating each entity of knowledge to a designated area on a created virtual island. With the geographic visual metaphors we define, Memory Island can present phenomena found in knowledge, which is often difficult to understand. In this thesis, we discuss how we design our visualization technique to make it achieve the great features of visualization: automatically generate a truthful, functional, beautiful, insightful, and enlightening island with its technical details. In order to make Memory Island more convenient for its users, we present our "overview+detail" interface, to support them with visual exploration and knowledge analysis. We also demonstrate how to create knowledge maps using Memory Island technique, by giving some example on different datasets of Digital Humanities (Project OBVIL), e-books (Project LOCUPLETO) and other domains. Then, we propose our validation and evaluation protocols with two preliminary user experiments. The results from these studies indicate that the use of Memory Island provides advantages for non-experienced users tackling realistic browsing, helps them improve their performances in knowledge navigation and memorization tasks, and that most of them choose to use it for navigation and knowledge discovery. We end up by concluding our researches and listing some perspectives and future works that can be based on our Memory Island technique.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA066137
Date08 June 2015
CreatorsYang, Bin
ContributorsParis 6, Ganascia, Jean-Gabriel
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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