La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Visualisation dinformation interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Visualisation dinformation interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI"— Transcription de la présentation:

1 Visualisation dinformation interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI &

2 Visualisation The eye… the window of the soul, is the principal means by which the central sense can most completely and abundantly appreciate the infinite works of nature. Leonardo da Vinci ( )

3 Visualisation : 3 domaines Visualisation scientifique Visualisation dinformatio n Cartographie Communauté à part entière 2000 ans dhistoire Sous communauté de lInformatique Graphique 20 ans dhistoire Sous communauté de lInteraction Homme- Machine 10 ans dhistoire

4 Visualisation : 3 disciplines Informatique PsychologieDesign Algorithmes et structures de données Géométrie Infographie Perception Cognition Interaction Nouvelles représentation Communication

5 Visualisation dinformation : Définition Utilisation de linformatique graphique interactive pour représenter visuellement de données abstraites afin damplifier la cognition

6 Définition 2 / Objectifs Représentation graphique compacte et interface utilisateur pour : manipuler un grand nombre ditems ( ) éventuellement extraite dune base de donnée plus grande Permettant aux utilisateurs de faire des découvertes prendre des décisions, ou trouver des explications sur des motifs (tendances, groupes, trous, points isolés) des groupes ditems des items individuels Fouille de données visuelle Données abstraites, généralement pas de représentation canonique

7 Centres de recherche principaux Xerox PARC 3-D cone trees, perspective wall, spiral calendar table lens, hyperbolic trees, document lens, butterfly Univ. of Maryland dynamic queries, range sliders, starfields, treemaps zoombars, tight coupling, dynamic pruning, lifelines IBM Yorktown, AT&T-Lucent Technologies Georgia Tech, MIT Media Lab Univ. of Wisconsin, Minnesota, Calif-Berkeley

8 Le problème Web, livres, articles données scientifiques prix, liste de personnes, Cours de la bourse Informations Données Humain Transfert de données Vision: 100 MB/s Audition: <100 b/s Télépathie Haptique/tactile Odorat Goût Comment ?

9 Propriétés de la vision Sens ayant la plus grande bande passante Rapide, parallèle Reconnaissance de formes Pré-attentif Etend les capacités cognitives et mémorielles (teste de multiplication) On pense visuellement Super. Utilisons-la !

10 Utilisons la vision !

11

12 Trouvez le rectangle vert !

13 Perception préattentive (1)

14 Perception préattentive (2)

15 Perception préattentive Beaucoup de caractéristiques visuelles peuvent être perçues préattentivement : Orientation de ligne/blob, longueur, épaisseur, taille, courbure, cardinalité, terminaisons, intersections, inclusion, teinte, clignotement, direction de mouvement, profondeur stéréoscopique, indices 3D, direction de léclairement Problèmes : Les caractéristiques préattentive interfèrent entre elles On pensait même que toutes les caractéristiques préattentives étaient incompatibles entre elles Les caractéristiques sont préattentives dans certaines limites 7 couleurs max (Healey, 96) 2 ou 3 formes Etc.

16 Perception préattentive (3)

17 Perception préattentive : théorie Notre système visuel de bas niveau (25 millions de cellules) fait de la reconnaissance de motif en parallèle en permanence Les caractéristiques préattentives sont reconnues à ce niveau Les autres nécessitent un parcours séquentiel ! On a parfois besoin de données visuelles non préattentives Labels/étiquettes sur les données Représentations traditionnelles acceptables par les utilisateurs novices Excellents théories psychologiques Information Visualization: Perception for Design de Colin Ware Besoin de conception et réalisation de techniques qui fonctionnent Recours au designer / informaticien

18 Mouais, quel intérêt ?

19 La représentation est la clef !

20 Tufte et lhistoire de la graphique

21 Histoire Visualisation pour décrire (Tufte) Visualisation pour décider (Bertin) Visualisation sur écran Visualisation Interactive Coupler visualisation, filtrage et sélection

22 Bertin et la Sémiologie graphique Utilisation des propriétés rétiniennes (Bertin 67):

23

24

25 Visualisation interactive

26 Plus quun transfert Permet la perception de phénomènes de plus haut niveau Favorise la découverte Eclairage (Insight)

27 Modèle fonctionnel de base Données Visualisation Projection visuelle Interaction

28 Modèle complet (Ed. CHI) Illustration de J. Heer Interaction

29 InfoVis Toolkit Réutiliser / généraliser Construire des visualisations est difficile et long Composant pour la visualisation de : Tables Scatter plots, séries temporelles, coordonnées parallèles Arbres Treemaps, node-link diagrams, Icicle trees Graphes Matrices, node-link diagrams Plusieurs mécanismes sont génériques et peuvent être réutilisés avec toutes les représentations graphiques Requêtes dynamiques Fisheyes Labels dynamiques

30 Techniques de visualisation Projection + représentation + interaction Dépend de la structure de données 1D - Linéaires 2D - Cartes 3D - Scènes Multidimensionnelle Temporelle Arbres Réseaux Documents Algorithmes

31 1D : Séries temporelles

32 1D : Diagrams en Arcs (Watenberg03)

33 Visualisation dinformation : exemples Spotfire et les requêtes dynamiques Smartmoney et la carte du marché boursierSmartmoney

34

35 Famille des techniques Orientées points Orientées lignes Orientées surfaces Remplissage de surface

36 Techniques par remplissage de formes Seesoft/SeeSys Compus Treemap DBVis

37 Techniques dinteraction Data sliders Interfaces zoomables et navigation Déformation de lespace et navigation Labeling

38 Domaines de recherche Nouvelles techniques de visualisation Nouvelles techniques dagrégation Nouvelles techniques dinteraction Le 3D est-il utile à quelque chose ? Passage à léchelle Animation

39 Co-citations en visualisation (Börner 04)

40 Retombées industrielles (extraits) Principales sociétés faisant des produits de visualisation dinformation ILOG (Discovery téléchargeable gratuitement) Spotfire AT&T (GraphViz) IBM (DX explorer) Sociétés utilisant journellement la visualisation dinformation NASA EOSDIS (portail accès aux données capteurs sur la Terre) 3M (analyse de composants chimiques) SmartMoney (http://www.smartmoney.com/marketmap/) ChevronTexaco (analyse de production pétrolière)

41 Bibliographie Readings in Information Visualization, Card, Mackinlay, Shneiderman, Morgan Kaufmann, 1999 Information Visualization: Perception for Design, Colin Ware, Morgan Kaufmann, 2000 (2e édition prévue pour 2004) Sémiologie Graphique, Bertin, 1967, Réimpression EHESS 2000 The Visual Display of Quantitative Data, Tufte, 1983, Cheshire, CT: Graphics Press. otal.umd.edu/Olive Excentric Labeling: Dynamic Neighborhood Labeling for Data Visualization, Fekete, J.-D., Plaisant, C. Proceedings of the Conference on Human factors in Computer Systems (CHI'99), ACM, New York, pp Interactive Information Visualization of a Million Items, Fekete, J.-D., Plaisant, C., Proceedings of IEEE Symposium on Information Visualization 2002 (InfoVis 2002), Boston, USA, Octobre The Infovis Toolkit.

42


Télécharger ppt "Visualisation dinformation interactive Jean-Daniel Fekete & Frédéric Vernier INRIA Futurs/LRI & LIMSI"

Présentations similaires


Annonces Google