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Principes, stratégies, et patrons de conception pour la visualisation.

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1 Principes, stratégies, et patrons de conception pour la visualisation

2 Principe Essayer de montrer à la fois Les tendences globales, et les outliers, par des méthodes graphiques Des précisions et des détails numériques, par des étiquettes et/ou des infobulles

3 Combiner le texte et le graphique: les Backbars

4 Combiner le texte et le graphique

5 Les datatips (infobulles)

6 Principe Montrer le plus dinformation possible sans interaction Permettre à lutilisateur de ensuite voir encore plus dinformation avec – Le survol du curseur (exemples: surbrilliance, infobulles ou datatips) – Le clic / sélection / hyperliens – Les glissements de souris (exemple: gestes rapides)

7 Faceted search interface with rollover-preview backbars

8 Le Relation Browser de Gary Marchionini, Rob Capra, et d'autres (http://ils.unc.edu/relationbrowser/index.php?page=demos)

9

10 Principe Montrer plusieurs vues des données, et coordonner la surbrilliance, la sélection, et/ou la navigation à travers ces vues

11 Des vues coordonnées ( Multiple, Coordinated Views; Brushing and Linking ) Exemple de surbrilliance et sélection coordonnées dans 4 vues (Lopez-Hernandez, Guilmaine, McGuffin, Barford (2010))

12 [Barford, Lopez, & McGuffin 2011]

13 Des vues coordonnées ( Multiple, Coordinated Views; Brushing and Linking ) Tiré de lAppendix B de la thèse doctorale Chris North, A User Interface for Coordinating Visualizations based on Relational Schemata: Snap-Together Visualization, (2000), La coordination peut se faire au niveau de … Couleurs utilisées Survol de curseur (surbrilliance, infobulles) Sélections Navigation Voir aussi les actes de la conférence International Conference on Coordinated and Multiple Views (CMV), et en particulier Jonathan Roberts, State of the Art: Coordinated & Multiple Views in Exploratory Visualization, CMV 2007.

14 Les requêtes dynamiques (dynamic queries)

15 Dynamic Queries: HomeFinder (Ben Shneiderman, 1993)

16 Dynamic Queries: FilmFinder (Ben Shneiderman)

17 Dynamic Queries: TimeSearcher (Hochheiser et Shneiderman 2004)

18 Principe Si possible, montrer dabord une vue densemble (ou plusieurs vues densemble) de toutes les données Permettre ensuite à lutilisateur de – Filtrer – Zoomer – Faire des recherches ou requêtes – Aller chercher les détails associés avec un élément donné

19 Le Mantra de Ben Shneiderman Tiré de Ben Shneiderman (1996), The Eyes Have It: A Task by Data Type Taxonomy for Information Visualizations, Proceedings of IEEE Symposium on Visual Languages (VL) 1996, pages Voir aussi Brock Craft et Paul Cairns (2005) Beyond Guidelines: What Can We Learn from the Visual Information Seeking Mantra?, IV 2005.

20 Une alternative au Mantra Search, Show Context, Expand on Demand (vam Ham et Perer, 2009)

21 Quelques questions de conception et de recherche, et des possibilités pour lavenir

22 Comment montrer plus dinformations sur lécran (techniques de « focus+context ») …

23 Vue en oeil de poisson ("fisheye") Image: Keahey et Robertson

24 H3 (Tamara Munzner, 1998) On calcule la disposition dun graphe dans un espace hyperbolique 3D, ensuite on calcule une projection vers un espace euclidien 3D (voir vidéo)

25 Table Lens (Rao et Card, 1994)

26 Le zooming et les ZUIs (« Zooming User Interfaces ») …

27 Le zooming : Seadragon (Vidéo: présentation de Blaise Aguera y Arcas à TED )

28 Lanimation pour montrer des transitions fluides …

29 Les animations entre les vues: Jeff Heer et George Robertson, 2007

30 Des techniques dinteraction rapide …

31 Glissement de souris pour montrer ou cacher des sous-arborescences (Michael McGuffin et Ravin Balakrishnan, 2005)

32 Hotbox (McGuffin et Jurisica, 2009) Question: Quels autres widgets pourraient être développés pour la visualisation ?

33 Interfaces bimanuelles ou multitactiles Quelles applications de ces interfaces sont possibles pour la visualisation ? et al., 1997

34 Le 3D …

35 Visualisation en 3D : une arborescence Est-ce vraiment mieux de visualiser des graphes en 3D quen 2D ? Ça implique souvent une navigation et une interface plus compliquée, et des problèmes docclusion. (Par contre, avec les données multidimensionnelles qui ont 3 dimensions spatiales, on a pas vraiment le choix; on doit visualiser en 3D.)

36 3D + interaction + animations : Christopher Collins et Sheelagh Carpendale, 2007

37 3D + interaction + animations : Michael McGuffin et al., 2003

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39 Des visualisations hybrides …

40 Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nœud- lien et de Treemaps, pour visualiser des arborescences (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005)

41 Elastic Hierarchies: un hybride de diagramme nœud- lien et de Treemaps (Zhao, McGuffin, et Chignell 2005) Taxonomie des hybrides possibles Capture décran du prototype logiciel

42 Taxonomie des hybrides Elastic Hierarchies

43 NodeTrix: un hybride de diagramme nœud-lien et de matrices, pour visualiser des graphes (Henry, Fekete, et McGuffin 2007)

44 Trois façons de dessiner un graphe NodeTrix Diagramme noeud-lien (Node-Link Diagram) Matrice dadjacence (Adjacency Matrix)

45 Tendances futures? Des ensembles de données toujours plus grands (exemple: données bioinformatiques) Les utilisateurs vont vouloir regarder leurs données via plusieurs moyens différents, parfois avec plusieurs vues simultanées et coordonnées Plus danimation Plus de zooming Une interaction rapide (gestuelle, etc.) Le 3D, lorsque cest approprié (exemple: avec des données multidimensionnelles ayant 3 dimensions spatiales) Travail collaboratif, en équipes, à distance Un grand défit actuel: comment visualiser lincertitude dans les données Un autre grand défit: comment visualiser des différences entre deux ensembles de données qui sont semblables, et/ou comment visualiser lévolution dun ensemble de données à travers le temps (exemples: graphes, code source, etc.)

46 Quelques blogues et sites web Business Intelligence – –

47 Quelques libraries et logiciels InfoVis Toolkit (librarie Java, 2004/2005) Prefuse (librarie Java, 2004/2005) et et Flare (librarie ActionScript, 2008) Protovis (librarie JavaScript, 2009) et D3 (librarie JavaScript, 2011) et Many Eyes (site web pour partager des visus de données) Pour visualiser des graphes – Tulip (logiciel) – Gephi (logiciel) – Pajek (logiciel) – Walrus (logiciel) – NetworkX (librarie Python) – OGDF (librarie C++) – Graphviz (logiciels et libraries) – JUNG (librarie Java) – JGraph (librarie Java) – yFiles (librarie Java) Pour les données multidimensionnelles – XmdvTool (logiciel) – Spotfire (logiciel) – Polaris (logiciel) – Tableau (logiciel) – Mondrian (logiciel)

48 Quelques livres Jacques Bertin (1967), Sémiologie graphique: Les diagrammes, Les réseaux, Les cartes. Jacques Bertin (1977), La graphique et le traitement graphique de l'information. John Wilder Tukey (1977), Exploratory Data Analysis. Edward R. Tufte (1983), The Visual Display of Quantitative Information. Edward R. Tufte (1990), Envisioning Information. Edward R. Tufte (1997), Visual Explanations: Images and Quantities, Evidence and Narrative. Di Battista, Giuseppe and Peter Eades and Roberto Tamassia and Ioannis G. Tollis (1999), Graph Drawing: Algorithms for the Visualization of Graphs. Leland Wilkinson (1999), The Grammar of Graphics. Stuart K. Card and Jock D. Mackinlay and Ben Shneiderman (1999), Readings in Information Visualization: Using Vision to Think. Colin Ware (2000), Information Visualization: Perception for Design. Robert Spence (2001), Information Visualization.

49 Une bibliographie de livres et darticles

50 Quelques entreprises pour lesquelles la visualisation est un aspect important, ou bien leur activité principale Autodesk (Montréal et ailleurs) CAE et PRESAGIS (Montréal et ailleurs) IVS (Montréal) Oculus (Toronto) Inxight (USA) ILOG (USA / France) – acheté par IBM Kitware (USA) SpotFire (USA) Tableau Software (USA)


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